A low voltage circuit breaker protects electrical equipments from over current and short faults of system by cutting the power supply. The breaker use a thermal magnetic type trip device from the past. In recent years, electronic type relays are applied due to useful functions and services. The purpose of this development is full digitalizing of relay functions of a low voltage breaker. It includes separation of current sensor from current transformer, digital signal processing, high speed relaying, and voltage measuring for power meter. The suggestions are tested and implemented by making prototype and testing its all relay functions.
This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in the Electronic Stability Program (ESP). The Aim of this paper is prevention of erroneous control in the ESP. This paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. Failsafe logic consist of four redundant sub-models and they can be used for the detection of faults in each sensor (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We presents two mathematical residual generation method ; one is the method by the average value, and the other is the method by the minimum value of the each residual. We verify a failsafe logic using vehicle test results, also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.282-288
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1997
The purpose of this paper is to predict the situation of leak in closed space using an Artificial Neural Network (ANN). The existing system can't monitor the whole He situations with on/off signals. Especially the first stage of data determines the leak spot and intensity is disregarded in gas accidents. To complement these faults, a new prototype of monitoring system is proposed. Ihe system is composed of'sensing systenL data acquisition system computer, and ANN implemented in software and is capable of identifying the leak spot and intensity in closed space. The concentration of gas is measured at the 4 different places. The network has 3 layers that are composed of 4 input Processing Element (PE),24 hidden PEs, md 4 output PEs. The ANN has optimum condition through several experiments and as a consequence the recognition rate of93.75% is achieved finally
센서네트워크는 기본적으로 센서 데이터를 활용하고 있기 때문에 센서 데이터는 센서네트워크의 구성요소 중 가장 중요하다 해도 과언이 아니다. 하지만 통신장애 발생 시 다양한 특징을 갖는 센서 데이터의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 최대/최소값 중심으로 센서 데이터를 메모리에 저장 및 압축하는 2MC 방법을 제안하고, 보간법을 사용하여 데이터 복구 후 실제 데이터와 비교하여 그 성능을 검증하였다. 실험결과, 기존 방법과 비교하여 최대 8배까지 압축한 복구 데이터를 실제로 사용할 수 있는 정도이며, 평균 오차율은 8배 압축에서 기존 압축 방법 대비 최대 35% 감소하였다.
홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.
본 논문에서는 국내의 고압 가공배전선으로 일반적으로 사용되는 ACSR-OC의 열회를 검출하기 위하여, 솔레 노아드 와류센서를 가진 비파괴 검사시스템의 설계와 실험을 다루었다. ACSR-OC 도체에 대한 부식기구와 열회 상태를 검토하므로써, 부식이 도채의 유효단면적을 감소시키는 것을 확인하였다. 노화도체의 극심한 부적정도룹 검출하고 정량화하기 위한 실용적인 전기.자기적인 방법올 제시하였다. 고주파 정전류원, 신호처리 부와 모터 구동/제어기로 구생되눈 계측시스템이 설계되고 시험되었다. 이 장치는 센서의 출력을 검출하고 검사도체의 직경변화를 연속적으로 추정하는 기능을 갖고 있다. 그 결과, 와류센서를 가진 부각검출시스템은 가공 재전선의 열화에 기인한 심각한 결함을 추정하고 극심한 노호도체가 단선되기 전에 사전 경고를 하는데 양호한 효용성을 나타내는 것을 확인하였다.
In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
발전소 내 고압 단자대 및 전력구 케이블 인입부에서 주변 전력기기들의 지속적인 진동 및 순간적인 충격의 발생으로 케이블 단자 또는 접속부 접촉점에 열화가 발생하는 사고가 일어난다. 접촉점에서의 열화 발생은 큰 사고로 이어질 수 있으며 안정적으로 전력을 공급해야 하는 발전소에서는 열화 발생을 예측하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 이에 비접촉식 적외선 센서를 이용하여 온도를 측정하는 방식이 있으며 이러한 방식의 궁극적인 목적은 측정하고자 하는 대상체를 최적의 거리에서 감시함으로 접촉점의 열화 발생뿐 아니라 센서 측정범위 내의 열화의 상태도 감시하는 데 있다. 연결부 온도를 측정하고 열화 상태를 실시간 감시하여 사용자에게 가시, 가청 알람을 주어 사용자가 열화사고를 인지하여 미연에 방지할 수 있게 한다. 그러나 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 감시 장치를 설치, 운영해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 설치 용이성을 고려하여 소출력 배터리 동작모듈로 접속부의 온도를 측정하고 이를 감시할 수 있는 적외선센서를 이용한 무선감시시스템을 개발하였다.
최근 AODV 라우팅 프로토콜은 무선센서네트워크에서 노드 간에 데이터 전송방식을 추구하므로 요구기반방식중 가장 널리 사용되고 있다. AODV는 활성화 경로(activity route)만 라우팅 테이블을 유지하기 때문에 라우팅 패킷의 오버헤드가 적고, 경로 단절시 경로 복구를 재설정할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 경로 복구를 위해 네트워크 대역폭의 낭비가 과다하고, 경로 복구 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 AODV기반 무선센서네트워크 환경에서 경로 단절이 발생한 경우에 저-재전송을 위한 효율적인 경로 복구방법을 제안한다. 제안한 방법은 지역경로복구의 영역을 확대하고, 확대된 지역경로복구 영역을 제한하기 위하여 노드간의 거리, 에너지량을 고려하여 RREQ 메시지의 개수를 제한하여 경로를 효율적으로 복구한다. 실험결과, 제안한 AODV 방법은 기존 방법보다 패킷 폐기율이 15.43% 감소하고, 경로 재설정시 지연시간은 평균적으로 0.20sec 단축되었다.
The need to monitor and undertake remidial works on large structures has greatly increased in recent years due to the appearance of widespread faults in large structures such as bridges and buildings, etc, of 20 or more years of age. The health condition of structures must be monitored continuously to maintenance the structures. In order to do in-situ monitoring, the sensor is necessary to be embedded in the structures. Fiber optic sensors can be embedded in the structures to get the health information in the structures. The fiber sensor was constructed with $3{\times}3$ fiber couplers to sense the multi-point strains and failure instants. The 4 RC (reinforced concrete) beams were made to 2 of A type, 2 of B type beams. These beams were reinforced by the reinforcing bars, and were tested under the flexural loading. The behavior of the beams was simultaneously measured by the fiber optic sensors, electrical strain gages, and LVDT. The states of the beams were interpreted by these all signals. By these experiments, There were verified that the fiber optic sensors could measure the structural strains and failure instants of the RC beams, The fiber sensors were well operated until the failure of the beams. It was shown that the strains of the reinforcing steel bar can be used to monitor the health condition of the beams through the flexural test of RC beams. On the other words, the results were arrived that the two strains in the reinforcing bar measured at the same point can give the information of the structural health status. Also, the failure instants of beams were well detected from the fiber optic filtered signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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