In this paper, an algorithm of fault detection and diagnosis during operation of induction motors under the condition of various loads and rates is investigated. For this purpose, the spectrum pattern of input currents is used in monitoring the state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrum patterns caused by faults are detected. For the diagnosis of the fault detected, a fuzzy fault tree is designed, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, is solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of occurence of each fault. The results obtained are summarized as follows : (1) Using clustering algorithm by unsupervised learning, an on-line fault detection method unaffected by the characteristics of loads and rates is implemented, and the degree of dependency for experts during fault detection is reduced. (2) With the fuzzy fault tree, the fault diagnosis process become systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
무방향성 규소강판을 사용한 자기식 네온관용 변압기는 내구성이 좋은 반면에 용량에 따른 규소 강판의 무게가 무겁고 외형이 큰 관계로 네온관 설치 작업 시 상당히 불편한 점이 많다. 또한 네온관의 다양한 디스플레이 제어성면에서도 비합리적 이었다. 이를 개선하기 위한 방법으로 네온 트랜스포머의 전원장치 및 2차측 고압 출력부를 고속의 고주파 스위칭 파워 트랜지스터(MOSFET)를 이용하여 상용주파수 60[Hz]를 고속 스위칭 제어를 통하여 20[KHz]의 고주파로 변환시킨후, 네온관을 방전시키기 위한 고전압을 발생시키는 인버터식 네온관용 변압기를 구현하였다. 또한 네온관의 파손이나 누전으로 인한 화재나 인체 감전의 위험을 사전에 방지할 수 있는 보호회로 GFCI(Ground Fault Circuit Interrupter)를 제안 하였다.
본 논문에서는 3상 다이오드 정류기의 고장에 따른 해석 및 고장 판별 기법을 제안한다. 입력전원이나 다이오드소자에 고장이 발생하게 되면 출력 직류단 전압에 큰 맥동을 유발하며 이는 인버터 시스템의 제어 성능을 저하시킬 뿐만 아니라 커패시터의 수명 단축을 야기한다. 본 논문에서는 입력측의 지락 사고 및 다이오드 개방 사고 시의 직류단 전압 특성을 분석하고, 계통주파수의 6배에 주파수마다 측정된 직류단의 순시전압을 직류단 평균 전압과 비교함으로서 고장의 유무 및 종류를 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 직류단 전압 센서만을 이용하므로 구현이 간단하고 고장 진단을 위한 추가적인 하드웨어가 요구되지 않는다. 실험과 시뮬레이션을 통해 제안한 고장 진단 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
A new algorithm for estimating the fundamental frequency of power system signals is presented. The proposed algorithm consists of two stages: orthogonal decomposition and a complex Prony analysis. First, the input signal is decomposed into two orthogonal components using cosine and sine filters, and a variable window is adapted to enhance the performance of eliminating harmonics. Then a complex Prony analysis that is proposed in this paper is used to estimate the fundamental frequency by approximating the cosine-filtered and sine-filtered signals simultaneously. To evaluate the performance of the algorithm, amplitude modulation and harmonic tests were performed using simulated test signals. The performance of the algorithm was also assessed for dynamic conditions on a single-machine power system. The Electromagnetic Transients Program was used to generate voltage signals for a load increase and single phase-to-ground faults. The performance evaluation showed that the proposed algorithm accurately estimated the fundamental frequency of power system signals in the presence of amplitude modulation and harmonics.
We propose a novel monitoring system for diagnosing crack faults of the wind turbine using image information. The proposed method classifies a normal state and a abnormal state for the blade parts of the wind turbine. Specifically, the images are input to the proposed system in various states of wind turbine rotation. according to the blade condition. Then, the video of rotating blades on the wind turbine is divided into several image frames. Motion vectors are estimated using the previous and current images using the motion estimation, and the change of the motion vectors is analyzed according to the blade state. Finally, we determine the final blade state using the Support Vector Machine (SVM) classifier. In SVM, features are constructed using the area information of the blades and the motion vector values. The experimental results showed that the proposed method had high classification performance and its $F_1$ score was 0.9790.
The wind-driven doubly fed induction generator (DFIG) is currently under pressure to be more grid-compatible. The main concern is the fault ride-through (FRT) requirement to keep the generator connected to the grid during faults. In response to this, the paper introduces a novel model and new control scheme for the DFIG. The model provides a means of direct stator power control and considers the stator transients. On the basis of the derived model, a robust linear quadratic (LQ) controller is synthesized. The control law has proportional and integral actions and takes account of one sample delay in the input owing to the microprocessor's execution time. Further, the influence of the grid voltage imperfection is mitigated using frequency shaped cost functional method. Compensation of the rotor current pulsations is proposed to improve the FRT capability as well as the generator performance under grid voltage unbalance. As a consequence, the control system can achieve i) fast direct power control without instability risk, ii) alleviation of the problems associated with the DFIG operation under unbalanced grid voltage, and iii) high probability of successful grid FRT. The effectiveness of the proposed solution is confirmed through simulation studies on 2MW DFIG.
In this paper, Passive Telemerty RF Sensor System using Unscented Kalman Filter algorithm(UKF) is proposed. General Passive Telemerty RF Sensor System means that it should be "wireless", "implantable" and "batterless". Conventional Passive Telemerty RF Sensor System adopts Integrated Circuit type, but there are defects like complexity of structure and limit of large power consumption in some cases. In order to overcome these kinds of faults, Passive Telemetry RF Sensor System based on inductive coupling principle is proposed in this paper. Because passive components R, L, C have stray parameters in the range of high frequency such as about 200[KHz] used in this paper, Passive Telemetry RF Sensor System considering stray parameters has to be derived for accurate model identification. Proposed Passive Telemetry RF Sensor System is simple because it consists of R, L and C and measures the change of environment like pressure and humidity in the type of capacitive value. This system adopted UKF algorithm for estimation of this capacitive parameter included in nonlinear system like Passive Telemetry RF Sensor System. For the purpose of obtaining learning data pairs for UKF Algorithm, Phase Difference Detector and Amplitude Detector are proposed respectively which make it possible to get amplitude and phase between input and output voltage. Finally, it is verified that capacitive parameter of proposed Passive Telemetry RF Sensor System using UKF algorithm can be estimated in noisy environment efficiently.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
The relay measures the frequency of the power system in order to detect faults and separate them from the system. Many estimation algorithms for the relay have been proposed to accurately measure the frequency. This paper proposes a new frequency measurement method using the digital phase locked-loop(DPLL) for the relay of the power system. The proposed method is configured with a DPLL scheme and verified through computer simulations and experimental tests. In order to cope with noises in the power system, filters are included in the input signal processing part and the frequency comparator. MATLAB is used for computer simulations and an experimental setup with a CPU and an FPGA(Field Programmable Gate Array) is constructed. The loop filter of the DPLL is run in the CPU software In adjust parameters and others are in the FPGA. Experimental tests are performed lot a function generator and the power system. Results show that the proposed method is appropriate to the frequency measurement for the relay.
A high impedance fault(HIF) is one of the serious problems facing the electric utility industry today. Because of the high impedance of a downed conductor under some conditions these faults are not easily detected by over-current based protection devices and can cause fires and personal hazard. In this paper a new method for detection of HIF which uses adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed. Since arcing fault current shows different changes during high and low voltage portion of conductor voltage waveform we firstly divided one cycle of fault current into equal spanned four data windows according to the mangnitude of conductor voltage. Fast fourier transform(FFT) is applied to each data window and the frequency spectrum of current waveform are chosen asinputs of ANFIS after input selection method is preprocessed. Using staged fault and normal data ANFIS is trained to discriminate between normal and HIF status by hybrid learning algorithm. This algorithm adapted gradient descent and least square method and shows rapid convergence speed and improved convergence error. The proposed method represent good performance when applied to staged fault data and HIFLL(high impedance like load)such as arc-welder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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