Electrolytic capacitors used for smoothing DC link voltage is one of the major root causes of fault in power electronic system. The aging of aluminum electrolytic capacitors is expressed by the increase of their equivalent series resistance (ESR) and the reduction of their capacitance. Thus, the proposed technique in this paper is to measure capacitance, by comparing energy loss of DC link capacitors with stator resistor in electric machine. Condition of DC link capacitors can be estimated from the capacitance decrease rate between initial and aged capacitors. The results show that the proposed technique provides an easy, widely applicable and simple low cost solution for detecting dc link capacitor degradation.
As environmental pollution becomes more serious, the demand for electric vehicles (EVs) and lithium-ion batteries for electric vehicles is rapidly increasing worldwide. Accordingly, the amount of waste batteries is also increasing, and a technology for recycling and reusing them is required. In order to reuse a used battery, it is necessary to non-destructively diagnose the deterioration condition of the battery. Therefore, in this study, we investigate the diagnosis of degradation for parallel-connected lithium-ion battery cells through non-constructive electrochemical approach. As the number of parallel-connected cells increased, in addition to linear degradation, abrupt step-like degradation occurred, which is attributed to the predominant degradation of specific cells. In addition, it is confirmed that deteriorated cells among multiple cells can be distinguished through a simple measurement of open circuit voltage (OCV).
Induction motors are widely used in industrial processes since they offer a very high degree of reliability. But like any other machine, they are vulnerable to faults, which if left unmonitored, might lead to an unexpected interruption at the industrial plant. Therefore, the condition monitoring of the induction motors have been a challenging topic for many electrical machine researchers. Indeed, the effectiveness of the fault diagnosis and prognosis techniques depends very much on the quality of the fault features selection. However, in induction-motor drives, rotor defects are the most complex in terms of detection since they interact with the supply frequency within a restricted band around this frequency, especially in the no-loaded case. To overcome this drawback, this paper deals with an efficient and new method to diagnose the induction-motor rotor fault based on the digital implementation of the monitoring algorithm based on the association of the Time Synchronous Averaging technique and Discrete Wavelet Transform. Experimental results are presented in order to show the effectiveness of the proposed method. The obtained results are largely satisfactory, indicating a promising industrial application of the combined “Time Synchronous Averaging – Discrete Wavelet Transform” approach.
Seo, Dong-Hyuck;Choi, Won-Jun;Roh, Tae-Seong;Choi, Dong-Whan
한국추진공학회:학술대회논문집
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한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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pp.72-79
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2008
The weak point of the artificial neural network(ANN) is that it is easy to fall in local minima when it learns too much nonlinear data. Accordingly, the classification ratio must be low. To overcome this weakness, the hybrid method has been proposed. That is, the ANN learns data selectively after detecting the defect position by the support vector machine(SVM). First, the SVM has been used for determination of the defect position and then the magnitude of the defect has been measured by the ANN. In off-design condition, the operation region of the engine is wide and the nonlinearity of learning data increases. The module system, dividing the whole operating region into reasonably small-size sections, has been suggested to solve this problem. In this study, the proposed algorithm has diagnosed the defects of triple components as well as single and dual components of the gas turbine engine in off-design condition.
In this study, optical diagnosis of plasma was performed for nitrogen doping in graphene using a horizontal inductively coupled plasma (ICP) system. Graphene was prepared by mechanical exfoliation and the ICP system using nitrogen gas was ignited for plasma-induced and defect-suppressed nitrogen doping. In order to derive the optimum condition for the doping, plasma power, working pressure, and treatment time were changed. Optical emission spectroscopy (OES) was used as plasma diagnosis method. The Boltzmann plot method was adopted to estimate the electron excitation temperature using obtained OES spectra. Ar ion peaks were interpreted as a reference peak. As a result, the change in the concentration of nitrogen active species and electron excitation temperature depending on process parameters were confirmed. Doping characteristics of graphene were quantitatively evaluated by comparison of intensity ratio of graphite (G)-band to 2-D band, peak position, and shape of G-band in Raman profiles. X-ray photoelectron spectroscopy also revealed the nitrogen doping in graphene.
Recently, the occurrence and death rates of cancer have increased rapidly. In oriental medicine, the tongue gives some kind of special physiological information on human body. Oriental medical doctors have used information about the color, degree of wetness and shape of the patient's tongue to determine patient's disease and body condition. This fact leads us that the tongue image is one of the most important clinical data for helping doctor's decision making. It also has significant meaning to cancer patients related with traditional theory of oriental medicine. In diagnosis and treatment of cancer, tongue diagnosis can give some prognosis and change o cancer. It also detect the sign of early stage cancer, but it cannot diagnose the kind of cancer and/or benign or malignant. Nowadays BioTechnology(BT) has developed rapidly, but there are a lot of limits(economy, accuracy, clinical significance, etc). Tongue diagnosis is very economic and practical way of diagnose and has a lot of possibility of development. The need for doctors and it also helps the development of tongue diagnosis related with cancer.
The diagnosis and monitoring system of abnormal cutting condition is necessary to realize precision machining proces and factory automation, which are final goal of metal cutting in order to develop this system, theimage processing technique has been investigated in machining process. In theis paper, the measurement system of tool wear using computer vision is designed to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the realiable wear information about cutting tool. We measured the area of the side and front part of the diamond core dril which is used in 40kHz ultrasonic vibration machine.
Pulse is one of the basic diagnostic information of TKM(Traditional Korean Medicine). To quantify and standardize pulse diagnosis, we had collected an amount of clinical data from May 2005 by using newly developed pulse analyzer. But there were many noises in pulse wave according to measuring method, environment, operator and condition of patient. So some data can’t be included for analyzing diagnosis. To reduce noises from measuring pulse and to collect reliable pulse wave data, we made the process map of measuring method and applied six sigma project. With this we can improved the method of measuring pulse wave in collecting clinical data. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve and control (DMAIC). A process map and C-E diagram are used to identify process input and output variables. The major input variables are selected by using C&E matrix, and process map is developed by analyzing input variables. And the optimum process conditions are going to be controled to avoid in increasing loss of collecting pulse wave data.
Rotary machine is major equipment in industry. The rotary machine is applied for a machine tool, ship, vehicle, power plant, and so on. But a spindle fault increase product's expense and decrease quality of a workpiece in machine tool. A turbine in power plant is directly connected to human safety. National crisis could be happened by stopping of rotary machine in nuclear plant. Therefore, it is very important to know rotary machine condition in industry field. This study mentioned fault diagnosis algorithm with statistical parameter and empirical mode decomposition. Vibration locations can be found by analyze kurtosis of data from triaxial axis. Support vector of data determine threshold using hyperplane with fault location. Empirical mode decomposition is used to find fault caused by intrinsic mode. This paper suggested algorithm to find direction and causes from generated fault.
The faults of a electric motor cause to rise the maintenance and repair cost and to reduce the reliability of the electric power system. In this paper, the auto fault detection system for a induction motor is developed using the torque signal spectrum analysis. The spectrum of motor torque signal is used for finding a bearing fault feature frequency. A threshold value, for detecting the motor bearing fault is set by the difference of torque signal spectrum(FFT signal) between normal condition and faulted condition of the motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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