Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제7권5호
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pp.247-251
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2006
The traction DC feeder cable is one of the key devices for the safety operation of subway system, but for low voltage DC feeder cable (<3000 V) for subway, little attention has been paid by investigators on its online monitoring technology. With an introduction of cable laying and operation environment for the cable, this paper investigated the on-line monitoring technology of 1500 V DC feeder cable of subway. Firstly, in the text, the fault model of 1500 V DC cable was proposed based on the analysis of the fault type of the DC feeder cable, and then put forward synthetically on-line monitoring discharge signal and DC leakage current signal to assess DC feeder cable insulating state. The results of laboratory experiment prove that the proposed methods are feasible and can be implemented on-line monitor on DC feeder cable of subway.
Acoustic emission (AE) was originally developed for non-destructive testing of static structure, but over the year its application has been extended to health monitoring of rotating machines and bearings. It offers the advantage of earlier defect detection in comparison with monitoring bearing. This study was diagnosed low-speed machine which had a fault bearing for early detection by AE. And the artificial faults in a experimentation bearing was made for the bearing signals from difference speed and load were compared and analyzed by AE.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권1호
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pp.1-5
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2011
To enter next process control, numerous approaches, including run-to-run (R2R) process control and fault detection and classification (FDC) have been suggested in semiconductor manufacturing industry as a facilitation of advanced process control. This paper introduces a novel type of optical plasma process monitoring system, called plasma eyes chromatic system (PECSTM) and presents its potential for the purpose of fault detection. Qualitatively comparison of optically acquired signal levels vs. process parameter modifications are successfully demonstrated, and we expect that PECSTM signal can be a useful indication of onset of process change in real-time for advanced process control (APC).
This paper proposes a knowledge-based expert system. which is assembled into hardware organized with sensor module. AID converter, USB. data acquisition PC and software composed of monitoring and diagnosis module combined with a frame-based method using Sohre's chart and a rule-based method. Vibration signals using various sensors are acquired by AID converter. transferred into PC and processed to obtain a continuous monitoring of the machine status displayed into several plots. Through combining frame-base which covers wide vibration causes with rule-base which gives relatively specified diagnosis results, high accuracy of fault diagnosis can be guaranteed and knowledge base can be easily extended by adding new causes or symptoms. Some examples using experimental data show the good feasibility of the proposed algorithm for condition monitoring and diagnosis of industrial rotating machinery.
In this paper, a new remote terminal unit(hereafter RTU) is proposed to manage a wide range of applications and a variety of sensors (eg, pressure, water quality, temperature and humidity sensors, the amount of pollutants, $CO_2$, etc.) to monitor and control the facility such as water treatment plant, intake and effluent pumping station, water tank and distribution network. Fault status of local sensor devices and network are alerted by using the embedded fault handling capabilities of the RTU in the system and also sent to the fault handling server, by which fault can be easily monitored to users. The developed system was applied to one of K-water branch offices in Geoje city and improved its reliability and stability for controlling and monitoring water facility.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
Industrial Motors diagnostic equipment is highly dependent on the automation system, so if there are defects in the automation equipment, it can only rely on the operator's intuitive judgment.To help with intuitive judgment, Park's Vactor Approach(PVA) represents the current signal as a pattern of circles, so it can tell if a fault occurs when the circle is distorted. However, the failure to judge the degree of distortion of the circle pattern is the basis of the fault, so it will face difficulties. In this paper, in order to compare the faults of PVA, the period of d-axis current of PVA pulsation was mastered, so that two phase differences occurred in the same signal source. Through experiments, it is confirmed that this is a 90 degree cross formation of PVA, which is convenient for judging from the vision that there is no fault, thus helping the operator to make intuitive judgment.
산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
It is recognized that the control surface fault is detected by monitoring the value of the coefficients due to the control surface deviation. It is found out the control surface stuck position by comparing the trim value with the reference value. To detect and isolate the fault, two mixed methods apply to the real-time parameter estimation and similarity measure. If the scatter of aerodynamic coefficients for the fault and normal are closing nearly, fault decision is difficult. Applying similarity measure to decide for fault or not, it makes a clear and easy distinction between fault and normal. Low power processor is applied to the real-time parameter estimator and computation of similarity measure.
In this study, automatic detection of stator winding inter-turn short circuit fault (SWISCFs) in surface-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs) and automatic classification of fault severity via a pattern recognition system (PRS) are presented. In the case of a stator short circuit fault, performance losses become an important issue for SPMSMs. To detect stator winding short circuit faults automatically and to estimate the severity of the fault, an artificial neural network (ANN)-based PRS was used. It was found that the amplitude of the third harmonic of the current was the most distinctive characteristic for detecting the short circuit fault ratio of the SPMSM. To validate the proposed method, both simulation results and experimental results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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