In this paper, the characteristics of LCL set-up parameters for the satellite load distribution are analyzed under the electrical system environment, implemented the LCL circuits and evaluated the performance and its behaviour. Recently, it is implemented the load distribution circuit by latching current limiter(LCL) rather than conventional fuse and relay for the protection of the satellite power system from a fault load. The LCL circuit is composed of the electrical components, not mechanical parts with the fuse and relay. When detected the over current on a fault load, it is activated to maintain the trip-off level for set-up time and then cut-off the load power by the active control. It is more flexible and provided a chance to reuse of the load in case of temporarily event, but the fuse and relay can't be used again after activating due to the physical disconnection. However, for implementation of LCL circuit, it should be carefully considered the behavior of the LCL circuit under the worst electrical system environment and applied it to define the set-up parameters related with over-current inhibition.
Wire ropes have been widely used in industrial applications, wherever heavy weight should be carried safely or mechanical energy should be transmitted fast. Especially, wire rope failures in operating elevator may lead to extensive property damage and serious injury to nearby personnel. Hence, it is very important to inspect wire rope periodically. Failure defection of wire rope requires fundamental knowledge of wire rope construction, rope behavior, properties of fault, sensing and signal processing method. In this research, the development of a new fault detecting system incorporating Hall-effect sensors to detect flaws such as abrasion, broken wire, corrosion and deformation for aged wire ropes in elevator, is described. For using a detector as a portable instrument, several performances for implementing sensing part with Hall-effect sensor, analog signal processing unit and programs are described. Experiments and field testing results for the implemented detecting system are also given. As a result, it is verified that the detecting system has good efficiency for inspecting faults of aged wire ropes in service.
Du, Ho-Ik;Yim, Seong-Woo;Hyun, Ok-Bae;Hwang, Si-Dole;Cho, Chul-Yong;Park, Chung-Ryul;Han, Byoung-Sung
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.06a
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pp.243-244
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2006
As an preliminary study for the quench protection of high temperature superconducting (HTS) cable using superconducting fault current limiter (SFCL), experimental research was carried out. The test circuit was composed of Bi-2223/Ag HTS tape and a SFCL made of YBCO thin films. In the normal state, the applied current of 56 A, which was critical current of HTS tape, could be flown through the circuit without resistive loss. Increasing the currents, the quench development of both materials was investigated from the voltage signal acquired from the resistance of the quenched superconductor. Up to around 10 times of the critical current was applied to the HTS tape and the current limiting characteristics of SFCL were investigated. In addition, for the finding out the optimal operating condition of SFCL such as the numbers of elements, a shunt resistor was applied to the SFCL and quench characteristics were analyzed as well.
Kim, Dong-Yeon;Hong, Dong-Pyo;Yu, Chung-Hwan;Kim, Won-Tae
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.30
no.2
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pp.121-125
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2010
The infrared thermography technology rather than traditional nondestructive methods has benefits with non-contact and non-destructive testings in measuring for the fault diagnosis of the rotating machine. In this work, condition monitoring measurements using this advantage of thermography were proposed. From this study, the novel approach for the damage detection of a rotating machine was conducted based on the spectrum analysis. As results, by adopting the ball bearing used in the rotating machine applied extensively, an spectrum analysis with thermal imaging experiment was performed. Also, as analysing the temperature characteristics obtained from the infrared thermography for in-situ rotating ball bearing under the lubrication condition, it was concluded that infrared thermography for condition monitoring in the rotating machine at real time could be utilized in many industrial fields.
The main cause of cable accidents is the accelerated deterioration of the cable itself or internal and external electrical, mechanical, chemical, thermal, moisture intrusion, etc., which reduces insulation performance and causes insulation breakdown, leading to cable accidents. Insulation deterioration can occur even when there is no change in the appearance of the cable, so there is a difficulty in preventing cable accidents due to insulation deterioration. Since cable accidents can occur in areas with poor insulation due to the effects of overvoltage and overcurrent, it is necessary to comprehensively analyze transformers and circuit breakers, and ground faults caused by phase-to-phase imbalance. Ground fault accidents due to insulation breakdown of cables can occur due to defects in the cable itself and poor cable construction, as well as operational influences, arcs during operation of electrical equipment (switchers, circuit breakers, etc.). analysis is needed. This study intends to examine the causes of cable accidents through analysis of cable accidents that occurred in a manufacturing factory.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.55-67
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2022
Sensor data can provide fault diagnosis for equipment. However, the cause analysis for fault results of equipment is not often provided. In this study, we propose an explainable convolutional neural network framework for the sensor-based time series classification model. We used sensor-based time series dataset, acquired from vehicles equipped with sensors, and the Wafer dataset, acquired from manufacturing process. Moreover, we used Cycle Signal dataset, acquired from real world mechanical equipment, and for Data augmentation methods, scaling and jittering were used to train our deep learning models. In addition, our proposed classification models are convolutional neural network based models, FCN, 1D-CNN, and ResNet, to compare evaluations for each model. Our experimental results show that the ResNet provides promising results in the context of time series classification with accuracy and F1 Score reaching 95%, improved by 3% compared to the previous study. Furthermore, we propose XAI methods, Class Activation Map and Layer Visualization, to interpret the experiment result. XAI methods can visualize the time series interval that shows important factors for sensor data classification.
Busbar has been used as electric conductor within extra high voltage (EHV) gas insulated switchgear (GIS), which makes EHV GIS higher security, smaller size and lower cost. However, the main fault of GIS is overheating of busbar connection parts, circuit breaker and isolating switch contact parts, which has been already restricting development of GIS to a large extent. In this study, a coupled magneto-flow-thermal analysis is used to investigate the thermal properties of GIS busbar in steady-state. A three-dimensional (3-D) finite element model (FEM) is built to calculate multiphysics fields including electromagnetic field, flow field and thermal field in steady-state. The influences of current on the magnetic flux density, flow velocity and heat distribution has been investigated. Temperature differences of inner wall and outer wall are investigated for busbar tank and conducting rod. Considering the end effect in the busbar, temperature rise difference is compared between end sections and the middle section. In order to obtain better heat dissipation effect, diameters of conductor and tank are optimized based on temperature rise simulation results. Temperature rise tests have been done to validate the 3-D simulation model, which is observed a good correlation with the simulation results. This study provides technical support for optimized structure of the EHV GIS busbar.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.227-235
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2000
Agricultural products are easily deformable its shape because of some external forces. However, these force behavior is difficult to measure quantitatively. Until now, many researches on the mechanical property was performed with various methods such as material testing, chemical analysis and non-destructive methods. In order to investigate force behavior on the cellular unit of agricultural products, electro-microscope based 3D image processing method will contribute to analysis of plant cells behavior. Before image measurement of plant cells, plant sample was cut off cross-sectioned area in a size of almost 300-400 ${\mu}$ m units using the micron thickness device, and some of preprocessing procedure was performed with fixing and dyeing. However, the wall structure of plant cell is closely neighbor each other, it is necessary to separate its boundary pixel. Therefore, image merging and shrinking algorithm was adopted to avoid disconnection. After then, boundary pixel was traced through thinning algorithm. Each image from the electro-microscope has a information of x,y position and its height along the z axis cross sectioned image plane. 3D image was constructed using the continuous image combination. Major feature was acquired from a fault image and measured area, thickness of cell wall, shape and unit cell volume. The shape of plant cell was consist of multiple facet shape. Through this measured information, it is possible to construct for structure shape of unit plant cell. This micro unit image processing techniques will contribute to the filed of agricultural mechanical property and will use to construct unit cell model of each agricultural products and information of boundary will use for finite element analysis on unit cell image.
Im, Kwang-Hee;Na, Seung-Woo;Kim, Ji-Hoon;Lee, Chang-Ro;Hsu, David K.;Yang, In-Young
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.2
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pp.83-92
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2005
An electromagnetic acoustic transducer (EMAT) is a unique probe that does not require a couplant or gel and also can usually generate or detect an ultrasonic wave into specimens across a small gap. It, therefore can be applied in a noncontact mode with a high degree of reproducibility. Especially stiffness of composites depends on layup sequence of CFRP(carbon fiber reinforced plastics) laminates. It is very important to evaluate the layup errors in prepreg laminates. A nondestructive technique can therefore serve as a useful measurement for detecting layup errors. This shear wave for detecting the presence of the errors is very sensitive. A decomposition model has been used in the interpretation and prediction of test results. Test results have been com pared with model data. It is found that the high probability shows between tests and the model utilized in characterizing cured layups of the laminates. Also a C-scan method was used for detecting layup of the laminates because of extracting fiber orientation information from the ultrasonic reflection caused by structural imperfections in the laminates. Therefore, it was found that interface C-scan images show the fiber orientation information by using two-dimensional fast Fourier transform (2-D FFT).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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