Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.
The expansion and stable operation of electric power facilities are important factors with development of industrial facilities in modern society. In high-voltage equipment such as GIS, the insulation characteristics may be deterioated by environment-friendly gas adaption and miniaturization. There is also the possibility of accidents due to insulation breakdown due to the deterioration of power facilities. Therefore, it is necessary to extend the diagnosis system to continuously monitor the danger signals of these power equipment and to prevent accidents. Most of the internal defects in the GIS system are conductive particles, floating electrode defects, protrusion defects, and the like. In this case, a partial discharge phenomenon is accompanied. These partial discharge signals occur irregularly and various noise signals are included in the field, so it is difficult to evaluate the reliability in the development of the diagnostic system. In this paper, a study was made on equipment capable of generating a partial discharge simulated signal that can be adjusted in size and frequency to be applied to a diagnostic device by electromagnetic wave detection method. The PD simulated pulse generator consists of a user interface module, a high-voltage charging module, a pulse forming circuit, a voltage sensor and an embedded controller. In order to simulate the partial discharge phenomenon similar to the actual GIS, a discharge cell was designed and fabricated. The application of the prototype pulse generator to the commercialized PD diagnosis module confirmed that it can be used to evaluate the performance of the diagnostic device. It can be used for the development of GIS diagnosis system and performance verification for reliability evaluation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.12
s.354
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pp.9-15
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2006
In this paper, signal processing techniques for noncoherent impulse-radio-based UWB (IR-UWB) communication system are proposed to provide system implementation of low power consumption and low complexity. The proposed system adopts a simple modulation technique of OOK (on-oft-keying) and noncoherent signal detection based on signal amplitude. In particular, a technique of a novel high speed digital sampler using a stable, lower reference clock is developed to detect nano-second pulses and recover digital signals from the pulses. Also, a 32 bits Turyn code for data frame synchronization and a convolution code as FEC are applied, respectively. To verify the proposed signal processing techniques for low power, low complexity noncoherent IR-UWB system, the proposed signal processing technique is implemented in FPGA and then a short-range communication system for wireless transmission of high quality MP3 data is designed and tested.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.4739-4746
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2013
In position detection for super speed maglev propulsion control, the influence of position signal delay and transmit cycle on propulsion power degradation is investigated analytically and validated by test bed experiments. As a solution to the problem caused by signal transmit, position signal compensation and estimation method is proposed and applied to the test bed. Through experiments, it is confirmed that by adapting the proposed method, the propulsion power is increased remarkably, which results in acceleration and velocity performance improvement. This method could be effectively applied to position detection system of Korean super speed maglev which is under development.
In wireless sensor networks application, sensor nodes are randomly deployed in wide and opened environment typically. Since sensor networks have these features, it is vulnerable to physical attacks in which an adversary can capture deployed nodes and use them to inject a fabricated report into the network. This threats of network security deplete the limited energy resource of the entire network using injected fabricated reports. A dynamic en-route filtering scheme is proposed to detect and drop the injected fabricated report. In this scheme, node executes the key redistribution to increases the detection power. It is very important to decide the authentication key redistribution because a frequent key redistribution can cause the much energy consumption of nodes. In this paper, we propose a key redistribution determining method to enhance the energy efficiency and maintain the detection power of network. Each node decides the authentication key redistribution using a fuzzy system in a definite period. The proposed method can provide early detection of fabricated reports, which results in energy-efficiency against the massive fabricated report injection attacks.
Induction motors' faults detection is almost a popular topic among researchers. Monitoring the output of motors is a key factor in detecting these faults. (Short-time) Fourier, (continuous, discrete) wavelet, and extended Park vector transformations are among the methods for fault detection. One major deficiency of these methods is not being able to detect the severity of faults that carry low energy information, e.g. in ball bearing system failure, there is absolutely no way to detect the severity of fault using Fourier or wavelet transformations. In this paper, the authors have applied the Discrete Wavelet Transform (DWT) frequency-domain analysis to detect bearing faults in an induction motor. In other words, in discrete transform which the output signal is decomposed in several steps and frequency resolution increases considerably, the frequency-band analysis is performed and it will be verified that first of all, fault sidebands become more recognizable for detection in higher levels of decomposition, and secondly, the inner race bearing faults turn out easier in these levels; and all these matter because of eliminating the not-required high energy components in lower levels of decomposing.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.2
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pp.136-141
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2009
An AC generator is an important components in producing a electric power and so it requires highly reliable protection relays to minimize the possibility of demage occurring under fault conditions. Conventionally, a DFT based RDR has been used for protecting the generator stator winding. However, when DFTs based on Fourier analysis are used, it has been pointed out that defects can occur during the process of transforming a time domain signal into a frequency domain one which can lead to loss of time domain information. This paper proposes the internal fault detection and fault type discrimination for the stator winding by applying the detailed coefficients by Daubechies Wavelet Transform to overcome the defects in the DFT process. For the case studies reported in the paper, a model system was established for the simulations utilizing the ATP, and this verified the effectiveness of the proposed technique through various off-line tests carried out on the collected data. The propose method is shown to be able to rapidly identify internal fault and did not operate a miss-operation for all the external fault tested.
Kim, Chong-Il;Lee, Ho-Jin;Yoo, Hang-Youal;Kim, Jin-Yong;Kim, Seung-Youal
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.10
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pp.1869-1876
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2006
Recently, STC techniques have been considered to be candidate to support multimedia services in the next generation mobile radio communications and have been developed the many communications systems in order to achieve the high data rates. In this paper, we Nose the Trellis-Coded Differential Space Time Modulation system with multiple symbol detection. The Trellis-code performs the set partition with unitary group codes. The Viterbi decoder containing new branch metrics is introduced in order to improve the bit error rate (BER) in the differential detection of the unitary differential space time modulation. Also, we describe the Viterbi algorithm in order to use this branch metrics. Our study shows that such a Viterbi decoder improves BER performance without sacrificing bandwidth and power efficiency.
Lynch, Jerome Peter;Sundararajan, Arvind;Law, Kincho H.;Kiremidjian, Anne S.;Kenny, Thomas;Carryer, Ed
Structural Engineering and Mechanics
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v.15
no.3
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pp.285-297
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2003
Complementing recent advances made in the field of structural health monitoring and damage detection, the concept of a wireless sensing network with distributed computational power is proposed. The fundamental building block of the proposed sensing network is a wireless sensing unit capable of acquiring measurement data, interrogating the data and transmitting the data in real time. The computational core of a prototype wireless sensing unit can potentially be utilized for execution of embedded engineering analyses such as damage detection and system identification. To illustrate the computational capabilities of the proposed wireless sensing unit, the fast Fourier transform and auto-regressive time-series modeling are locally executed by the unit. Fast Fourier transforms and auto-regressive models are two important techniques that have been previously used for the identification of damage in structural systems. Their embedment illustrates the computational capabilities of the prototype wireless sensing unit and suggests strong potential for unit installation in automated structural health monitoring systems.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2007.04a
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pp.245-249
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2007
In this study a model-based diagnostic method using the Neural Network was proposed for PW206C turbo shaft engine and performance model was developed by SIMULINK. Fault and test database to build the NN was obtained at various off-design operating range such as flight altitude, flight Mach number and gas generator rotational speed variation. According to the fault detection analysis results, it was confirmed that the proposed fault detection method could find well the fault of compressor, compressor turbine and power turbine at on-design point as well as off-design point conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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