In recent years, many investigations about photovoltaic power systems have been significantly carried out in the fields of renewable power energy. Such research area generally includes developments of highly efficient solar cells, advanced power conversion systems, and smart monitoring systems. A generic objective of fault detection and diagnosis techniques is to timely recognize unexpected faulty of dynamic systems so that economic demage occurred by such faulty is decreased by means of engineering techniques. This paper presents a novel fault detection approach for photovoltaic power arrays which are electrically connected in series and parallels. In the proposed fault detection scheme, we first measure all of photovoltaic modules located in each array by using electronic sense systems and then compare each measurement in turn to detect location of fault module through statistic computation algorithm. We accomplish real-time experiments to demonstrate our proposed fault detection methodology by using a test-bed system including two 20 watt photovoltaic modules.
한국의 원자력발전소 부근에서 발생한 최근 지진으로 한반도 남동부에 위치한 울산단층대의 지진활동에 사회적 관심이 집중되고 있다. 이 단층대의 지하구조를 규명하기 위하여, 울산시 북쪽의 동천강 계곡에서 고분해능 탄성파 굴절법 및 반사법 탐사와 조밀한 간격의 중력탐사를 실시하였다. 이 지역에는 폭 약 1 km인 계곡 내의 충적층 하부에 단층대가 남북방향으로 놓여있다. 24채널 탄성파 굴절법 및 반사법 자료는 타격점과 수신점이 공히 5 m 간격으로, 길이 835 m와 415 m인 두 측선을 따라 기록하였다. 중력도 이 두 측선을 따라 10 m 간격으로 131점에서 측정하였다. 탄성파 굴절법 자료, 고분해능 반사법 자료, 중력 측정자료 등을 이용한 종합적 해석은 이 울산단층대가 백악기에 겉보기 남북방향의 주향이동 운동으로 형성되었고, 어떤 단층들은 신생대 3기 혹은 4기에 동서방향의 압축응력에 의하여 재활성되었을 가능성을 지시한다.
Kim, Man Cheol;Seo, Jeongil;Jung, Wondea;Choi, Jong Gyun;Kang, Hyun Gook;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제51권3호
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pp.692-701
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2019
Recently, instrumentation and control (I&C) systems in nuclear power plants have undergone digitalization. Owing to the unique characteristics of digital I&C systems, the reliability analysis of digital systems has become an important element of probabilistic safety assessment (PSA). In a reliability analysis of digital systems, fault-tolerant techniques and their effectiveness must be considered. A fault injection experiment was performed on a safety-critical digital I&C system developed for nuclear power plants to evaluate the effectiveness of fault-tolerant techniques implemented in the target system. A software-implemented fault injection in which faults were injected into the memory area was used based on the assumption that all faults in the target system will be reflected in the faults in the memory. To reduce the number of required fault injection experiments, the memory assigned to the target software was analyzed. In addition, to observe the effect of the fault detection coverage of fault-tolerant techniques, a PSA model was developed. The analysis of the experimental result also can be used to identify weak points of fault-tolerant techniques for capability improvement of fault-tolerant techniques
Recently, fault detection and diagnosis techniques have been significantly considered to reduce possible economic loss due to faulty in photovoltaic power systems. This paper presents a new fault location diagnosis method for photovoltaic power systems. The proposed algorithm compares the output voltage generated from a photovoltaic array to the outputs of its neighboring arrays. This concept is realized by obtaining error voltages among all arrays, which are simply defined by deviation between its neighboring arrays. We accomplish a real-time experiment to demonstrate reliability of the proposed fault location diagnosis by using a 60W photovoltaic power system test-bed.
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.
It is expected, in the near future, that the use of distributed generation systems should be increased considerably. In this case, distance relay algorithm should be developed in the manner that it can reduce the error due to the in-feed effect. This paper presents a method to consider the fault current rushed from the remote end of a line. In the steady-state, the relays in both ends exchange the voltages of upper nodes. If a fault is perceived, the relay calculates fault location taking the fault current from the remote end by using voltage data of the remote ends obtained just before the fault. Even though this method has inevitable error, it can show more precise fault allocation. The suggested method is applied to a typical transmission system with two power sources in both ends to verify its effectiveness.
본 논문은 유도전동기의 고장검출 및 진단을 위한 효율적인 2-단계 고장예측 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 고장 패턴 추출을 위해 선형 예측 부호화 (Linear Predictive Coding: LPC) 기법을 사용하고, 두 번째 단계에서는 고장 패턴 매칭을 위해 동적시간교정법 (Dynamic Time Warping: DTW)을 사용한다. 유도전동기에서 정상 및 각종 이상 상태의 조건을 발생시켜 추출한 샘플링 주파수 8kHz, 샘플링 시간 2.2초의 정상상태 및 비정상 상태의 진동데이터 8개를 사용하여 모의 실험한 결과, 제안한 고장예측 알고리즘은 기존의 고장진단 알고리즘보다 약 45%의 정확도 향상을 보였다. 또한 TI사의 TMS320F2812 DSP를 내장한 테스트베드 시스템을 제작하여 제안한 고장예측 알고리즘을 구현하고 검증하였다.
A total of 469 granitic samples were collected from 44 sites in the Ulsan fault area, southeast Korea. According to the previous petrographic studies, the granitic rocks have been divided into four groups (Hornblende biotite granodiorite, Hornblende granite, Biotite granite and Alkali-feldspar granite). NRM intensities, values of low field magnetic susceptibility, and magnetic behaviors during stepwise demagnetization experiments suggest rather a three-fold classification: In this scheme, Hornblende granite and Biotite granite are grouped together, as they did not show any significant differences in magnetic characteristics. Based on the Ishihara (1979)'s criterion, Alkali-feldspar granite is classified as ilmenite-series granite, whereas others are classified as magnetite-series granite. In the eastern part of the study area including the Tertiary basin area, declinations of site-mean characteristic remanent magnetizations (ChRMs) show clockwise deflection of more than 30 from the reference direction of east Asia. Both along and in the adjacent region of the Ulsan fault-line, however, no deflection of remanent direction was observed. A boundary line between the deflected and undeflected site-mean ChRMs is defined in this study, which runs roughly parallel to the Ulsan fault-line at the distance of about 6km eastward from the fault-line. We suggest that this newly found boundary line, which we call Yonil tectonic line, released dextral simple shear stress acted in the southeastern part of the Korean peninsula during the opening stage of the East Sea in the Early Cenozoic.
울산광역시 매곡동 일대에서 새롭게 발견된 단층대의 기하학적, 운동학적 특성 및 제4기 단층운동에 대해 알아보고자 야외조사를 통한 지질구조분석을 실시하였다. 그 결과, 퇴적암이 분포하는 첫 번째 조사지점에서는 100 m 내외의 절취사면을 따라 반복층서, 소규모 단층, 단열대, 변형띠대 등이 연속적으로 관찰되고 있어, 이 지점은 대규모 단층의 손상대에 속하는 것으로 해석된다. 한편 주로 화강암 암편으로 구성된 쇄설성 퇴적층이 분포하는 두 번째 조사지점에서는 저각의 경사를 보이는 여러 조의 단층이 서로 분지 또는 결합하는 형태로 발달하고 있어 대규모 역단층이 발달하는 것으로 판단된다. 이 단층의 단층비지 내에 포함된 유기물의 방사성탄소연대에 기초해 추론된 단층의 최후기 운동시기는 33,275 ± 355년 전 이후로 제한된다. 이번 조사에서 확인된 단층대의 손상대 규모, 운동감각, 운동시기 등은 이 단층대가 연구지역 인근의 대규모 신기단층으로 알려진 울산단층 또는 연일구조선과 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 따라서 연구지역 일대에 조성 중인 산업단지와 아파트를 비롯한 여러 시설물에 대한 지진 및 지질학적 안정성을 확보하고 이 지역에서의 지질재해에 대비하기 위해서는 보다 정밀한 구조지질학 및 고지진학 관점에서 이 단층에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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