산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.
A new measurement system was developed by fault diagnosis system for traction motor using current signal analysis. The motor current signature analysis method is used for traction motor fault diagnosis. The diagnosis system program is constructed by artificial neural networks algorithm, those results from the program are used to train neural networks. The trained neural networks have the ability to compute adaptive results for non-trained inputs, and to calculate very fast due to original parallel structure of neural networks with high accuracy within destined tolerance. This system suggested that available test for checking, the probable extent of aging, and the rate of which aging is taking place.
This study deals with an on-line software fault detection, localization, and system reconfiguration method for electrical system drives composed of three-phase AC/DC/AC converters and three-phase permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives. Current sensor failure (outage), speed/position sensor loss (disconnection), and damaged DC-link voltage sensor are considered faults. The occurrence of these faults in PMSM drive systems degrades system performance and affects the safety, maintenance, and service continuity of the electrical system drives. The proposed method is based on the monitoring signals of "abc" currents, DC-link voltage, and rotor speed/position using a measurement chain. The listed signals are analyzed and evaluated with the generated residuals and threshold values obtained from a Sliding Mode Current-Speed-DC-link Voltage Observer (SMCSVO) to acquire an on-line fault decision. The novelty of the method is the faults diagnosis algorithm that combines the use of SMCSVO and adaptive thresholds; thus, the number of false alarms is reduced, and the reliability and robustness of the fault detection system are guaranteed. Furthermore, the proposed algorithm's performance is experimentally analyzed and tested in real time using a dSPACE DS 1104 digital signal processor board.
In this paper, a new model-based Fault Detection and Diagnosis (FDD) method for an agile supersonic flight vehicle is presented. A nonlinear model, controlled by a classical closed loop controller and proportional navigation guidance in interception scenario, describes the behavior of the vehicle. The proposed FDD method employs the Inertial Navigation System (INS) data and nonlinear dynamic model of the vehicle to inform fins damage to the controller before leading to an undesired performance or mission failure. Broken, burnt, unactuated or not opened control surfaces cause a drastic change in aerodynamic coefficients and consequently in the dynamic model. Therefore, in addition to the changes in the control forces and moments, system dynamics will change too, leading to the failure detection process being encountered with difficulty. To this purpose, an equivalent aerodynamic model is proposed to express the dynamics of the vehicle, and the health of each fin is monitored by the value of a parameter which is estimated using an adaptive robust filter. The proposed method detects and isolates fins damages in a few seconds with good accuracy.
본 논문은 항공기의 신뢰도를 높이기 위한 목적으로, 항공기 조종면에 장착된 구동기에 고장이 발생하여 특정위치에 고정되어 움직이지 않을 때, 다중 미지입력 관측기(UIO, Unknown Input Observer)와 적응기법을 이용하여 고장이 발생한 구동기를 구분하고 해당 조종면의 고정된 위치를 추정하여, 조종력 할당 알고리듬 등의 조종면 고장에 대한 재형상 제어를 위한 입력을 제공하는 방법을 다룬다. 구동기의 개수와 동일한 관측기를 구성하되, 각 구동기의 고장이 반영된 선형모델을 사용함으로써 정상인 경우의 관측기에서 출력된 잔차와 고장이 발생한 경우의 관측기에서 출력된 잔차를 비교하여 고장을 분리하고, 적응기법을 이용하여 1초 내에 고장의 정도를 추정한다. 그러나 2개의 동일 형상의 러더가 존재할 경우, 고장분리가 불가함을 밝힌다.
하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성을 갖고 있기 때문에 진단 알고리즘 개발에 효율적으로 적용될 수 있다. Kranakis와 Pelc[1]은 HADA/IHADA와 적응적 큐브분할 방법과는 다르게 결함을 모두 포함할 수 있는 최소의 RGC-링으로 임베딩 하여 진단을 수행하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 RGC-링들의 신드롬을 분석함으로서 테스트 라운드를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 분석하였다.
Matsumoto, T.;Ohtsuka, H.;Shibasato, K.;Shimada, Y.;Kawaji, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1525-1530
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2003
In this paper, a model of adaptive individual life support system is proposed from the viewpoint of cybernetics. This model is derived based on the relation between human behavior and human action, static and dynamic in processing speed, and abstract/concrete. In applications, task and information of human which includes in this system analyzed by paying attention to cybernetics. This paper shows a few actual example of modeling by fundamental adaptive individual life support model such as medical diagnosis, health care and education support. Finally as an example, design and implementation are concretely carried out for health care support system. This is also a method to design a information support system which is involved in human.
The goal of this research is to develop a Heel/Side Laster and control GUI(Graphic User Interface) for adaptive manufacturing. For this purpose, we have analyzed the working sequences of heel/side laster, and developed a control program that will facilitate the machineries with functions that are suitable for adaptive manufacturing. We also made it possible to modify the gluing path with simple manipulation of CAD data. By providing a user-friendly GUI, we made it possible for unskilled workers use the system without difficulty. In addition, we have developed a flexible environment where the already available CAD data can be modified and saved with ease. Automatic feeding and path control algorithms for thermoplastic cement were also implemented. By using the Heel/Side Laster for adaptive manufacturing, we are able to achieve increased productivity and work efficiency while improving the quality of the product with self-diagnosis and fine adjustment function.
Noise subtraction using reference channel data has been used to improve signal-to-noise ratio in magnetoencephalography. In this paper, an adaptive noise subtraction model is proposed and parameters for the model are optimized. A criterion to determine an optimal update period for the filter coefficients is proposed based on the ratio of peak amplitude of evoked field (N100m) divided by the output standard deviation. Experiments are carried out using a 40 channel MEG system. From the experiments, the proposed noise subtraction method shows superior performances over existing non-adaptive methods. Two-dimensional topographic map is shown for a diagnosis with a cubic spline interpolation.
The continuous process systems usually consists of various components: driven rollers. idle rolls, load-cell and so on. Even a simple fault in a single component in the line may cause a catastrophic damage on the final products. Therefore it is absolutely necessary to diagnosis the components of the continuous systems. In this paper, an adaptive eccentricity compensation method is presented. And a new diagnosis method for transverse roll shape defects on rolling process is developed. The new method was induced from analyzing the rolling mechanism by using rolling force model, tension model, Hitchcock's equation, and measured delivery thickness of materials etc. Computer simulation results also show that the proposed diagnosis methods is very effective in the diagnosis of 3-D roll shape
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[게시일 2004년 10월 1일]
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