Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.11
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pp.140-148
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1993
High Integration ratio of CMOS circuits incredily increases the test cost during the design and fabrication processes because of the FET fault(Stuck-on faults and Stuck-off faults) which are due to the operational characteristics of CMOS circuits. This paper proposes a test generation algorithm for an arbitrarily large CMOS circuit, which can unify the test steps during the design and fabrication procedure and be applied to both static and dynaic circuits. This algorithm uses the logic equations set for the subroutines resulted from arbitrarily dividing the full circuit hierarchically or horizontally. Also it involves a driving procedure from output stage to input stage, in which to drive a test set corresponding to a subcircuit, only the subcircuits connected to that to be driven are used as the driving resource. With this algorithm the test cost for the large circuit such as VLSI can be reduced very much.
The relaying algorithm to calculate the fault distance from only transient signal at faults in T/L is presented. In this paper. At faults the oscillation frequency components exist in both voltage and current and these components minimize the input impedance shown in fault point. The equivalent source impedance shown in relaying point is needed to calculate the fault distance using these components. To source impedance, the reflection coefficient between forward wave and backward and the Prony's analysis is also employed to extract the oscillation frequency component from transient signals. The case study show that the new distance relaying algorithm satisfies the high operation speed and high accuracy even if the algorithm uses only transient signals.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.3
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pp.134-142
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2002
This paper presents a new method for the protective relaying scheme in power transformer using wavelet based neural networks. This approach is as fellows. After approximation and detail information is extracted by daub wavelet transform from differential current of power transformer, the former is used for obtaining the rate of differential currents and restrain currents, the latter used as the input of artificial neural networks to avoid the Hiss-operation in over-exciting state and magnetizing inrush state of power transformer. The simulation of EMTP with respect to different faults, inrush conditions and over-exciting conditions in power transformer have been conducted, and the results preyed that the proposed method is able to discriminate magnetizing inrush states, over-exciting stales and internal faults.
The main contribution of this work is the design of a field programmable gate array (FPGA) based ARX-Laguerre proportional-integral observation (PIO) system for fault detection and identification (FDI) in a multi-input, multi-output (MIMO) nonlinear uncertain dynamical robot manipulators. An ARX-Laguerre method was used in this study to dynamic modeling the robot manipulator in the presence of uncertainty and disturbance. To address the challenges of robustness, fault detection, isolation, and estimation the proposed FPGA-based PI observer was applied to the ARX-Laguerre robot model. The effectiveness and accuracy of FPGA based ARX-Laguerre PIO was tested by first three degrees of the freedom PUMA robot manipulator, yielding 6.3%, 10.73%, and 4.23%, average performance improvement for three types of faults (e.g., actuator fault, sensor faults, and composite fault), respectively.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.127-130
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2005
There are many methods in feature extraction have been developed. Recently, principal components analysis (PCA) and independent components analysis (ICA) is introduced for doing feature extraction. PCA and ICA linearly transform the original input into new uncorrelated and independent features space respectively In this paper, the feasibility of using nonlinear feature extraction will be studied. This method will employ the PCA and ICA procedure and adopt the kernel trick to nonlinearly map the data into a feature space. The goal of this study is to seek effectively useful feature for faults classification.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.7
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pp.1247-1253
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2008
A design method of a T-S fuzzy model based reduced order nonlinear unknown input observer(NUIO) is presented. The fuzzy NUIO is designed based on the parallel distributed compensation(PDC) concept. It consists of a number of the linear UIOs, each of which is designed for each local linear model in the T-S fuzzy model of a class of nonlinear systems. The fuzzy NUIO provides not only the state estimates insensitive to the unknown inputs, for example, disturbances and faults etc., but also the estimates of the unknown inputs. Therefore, It can be employed in the state feedback control and disturbance rejection control of a class of nonlinear systems with unknown disturbances. It also applied to the robust residual generation for the fault detection and isolation systems and to the design of fault tolerant control systems. As an example, the NUIO is applied to an inverted pendulum system to show the state and disturbance estimation performance and to illustrate the fuzzy reduced order NUIO design method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.12
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pp.1177-1183
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2010
In this paper, a parallel bank of multiple adaptive unknown input observers approach suggested by D.Wang is applied to detect a single fault of control surface actuator and to estimate the actuator position of lock-in-place fault using a small fixed-wing UAV model with eight control surfaces. This paper shows that not only the fault diagnosis algorithm detects and estimates each faults of lock-in-place in 1 second by simulation but also it may be unavailable to isolate among two same-shaped rudders.
As in most industrial processes, the dynamic characteristics of an electric power system are subject to changes. Amongst those effects which cause the system to be uncertain, faults on transmission lines are considered. For the stabilization of the power system, we present an indirect adaptive control method, which is capable of tracking a sudden change in the effective reactance of a transmission line. As the plant dynamics are nonlinear, an input-output feedback linearization method equipped with nonlinear damping terms is combined with an identification algorithm which estimates the effect of a fault. The stability of the resulting adaptive nonlinear system is investigated.
As in most industrial processes, the dynamic characteristics of an electric power system are subject to changes. Amongst those effects which cause the system to be uncertain, faults on transmission lines are considered. For the stabilization of the power system, we present an indirect adaptive control method, which is capable of tracking a sudden change in the effective reactance of a transmission line. As the plant dynamics are nonlinear, an input-output feedback linearization method is combined with an identification algorithm which estimates the effect of a fault.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.2
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pp.35-44
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1994
In this paper, an observer for linear discrete systems with unknown inputs is presented. The suggested observer can estimate the system state vector and the unknown inputs simultaneously. As an extension of the observer, a new fault diagnosis observer for linear discrete systems with structured uncertainty is presented. The fault diagnosis observer can detect and identify the actuator and the sensor faults as well. The stability conditionsand the design methods of the each observers are presented and the usability of the observers is shown via numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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