On-line monitoring system is important for high voltage vacuum circuit breakers (HVCBs) in operation condition assessment and fault diagnosis. A distributed multilayer system with client/server architecture is developed on rated voltage 10kV HVCB with spring operating mechanism. It can collect data when HVCB switches, calculate the necessary parameters, show the operation conditions and provide abundant information for fault diagnosis. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is used to detect the singular point which is regarded as the contact moment. This method has been applied to on-line monitoring system successfully and its satisfactory effect has been proved through experiments. SVM and FCM are both effective methods for fault diagnosis. A combinative algorithm is designed to judge the faults of HVCB's operating mechanism. The system's precision and stability are confirmed by field tests.
The permanent magnet synchronous motor has high efficiency driving performance and high power density output characteristics compared with other motors. In addition, it has good regenerative operation characteristics during braking and deceleration driving condition. For this reason, permanent magnet synchronous motor is generally applied as a power train motor for electrical vehicle. In permanent magnet synchronous motor, the most probable causes of fault are demagnetization of rotor's permanent magnet and short of stator winding turn. Therefore, the demagnetization fault of permanent magnet and turn fault of stator winding should be detected quickly to reduce the risk of accident and to prevent the progress of breakdown of power train system. In this paper, the fault diagnosis method using high frequency low voltage injection was suggested to diagnose the demagnetization fault of rotor permanent magnet and the turn fault of stator winding. The proposed fault diagnosis method can be used to check the faults of permanent magnet synchronous motor during system check-up process at vehicle starting and idling stop mode. The feasibility and usefulness of the proposed method were verified by the finite element analysis.
All objects with some temperature above absolute zero radiate in the infrared. The intensity of the infrared radiated from a object defends on the condition and temperature on the surface of the one. The present, these techniques are frequently adopted into diagnosis for electricity equipments. Simply, however, the applied techniques are passive thermal testing for the detection of loosened terminals and overcurrent. In this paper, a infrared thermal imager was applied to high voltage windings of cast resin transformers, and the accumulated value of the result temperatures was used for evaluating remained lifetime of them. At each aging level, dielectric loss tangent test was carried out. The results offered capabilities for deciding the condition of the transformers suffering difficulties to diagnose.
One of the most important technology in PA(Factory Automation) is to construct the diagnostic system for manufacturing process. To improve the productibility in the factory, the state of tools such as bite, drill, endmill should be monitored continuously. In this study, fuzzy logic was used to check the wear of drill in drilling process. The input variables to construct the fuzzy rules are cutting force and the rate of cutting force's change. The experiment was done with the fixed spindle speed and feed rate in cutting condition.
In hydro-generator, a groundwall insulation of stator windings gradually deteriorates due to mechanical, thermal, electrical and environmental stresses. These stresses combine to result in loose windings, delamination of the stator insulation and/or electrical tracking of the endwinding, all of which can lead to stator insulation failures. Conventionally, off-line tests such as partial discharge measurement, DC/AC current and .DELTA.tan.delta. tests has been used for estimation of winding condition. However, off-line test requires large power supply and generator outage. In addition, major cause of insulation problems such as loose wedges and slot dischages may not be found with off-line diagnoses. This paper introduces the on-line partial discharge measurement techniques using frequency spectrum analyzer(FSA) for the generator stator windings. The experimental results from the UIAM #1 hydro-generator confirms a optimistic application of on-line generator diagnosis method as a reliable tool for evaluation of winding condition.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Because vibration diagnosis can avoid sudden breakdown of machine and reduce the maintenance costs. In chemical factory, Air-compressor and refrigerator which can affect the performance and capacity of output are important machine. Therefore, in this paper, the vibration of reassembled air-compressor and refrigerator after explosion is measured for checking the machine condition. The result of diagnosis and solution is discussed in this paper.
한국전기전자재료학회 2002년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 전자세라믹 방전플라즈마 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.148-151
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2002
In order to prevent the failures of underground distribution power cables we need to measure insulation condition in the field. Until now we used DC high voltage as a power source for the cable diagnosis but it was not proper method to the XLPE insulation cables because DC high voltage can affect sound insulation and can't diagnose exactly insulation degradation. For these reasons we imported isothermal relaxation current measurement system called by KDA-1 from germany but it's reliability did not proved in our URD cables. DC voltage decay measurement system was developed by domestic company but they don't have field experience. In this paper we tried to prove reliability of these two systems in the field. Through the field diagnosis and Ac breakdown test the two systems showed similar results.
Induction motors are a critical component of many industrial machines and are frequently integrated in commercial equipment. The many economical losses and the deterioration of system reliability might be caused by the failure of induction motors in industrial field. Based on the reliability and cost competitiveness of driving system(motors), the faults detection and diagnosis of system is considered very important factors. In order to perform the faults detection and diagnosis of motors, the vibration monitoring method and motor current signature analysis (MCSA) method are emphasized. In this paper, MCSA method is used for induction motor fault diagnosis. This method analyzes the motor's supply current, since this diagnoses the motor's condition. The diagnostic system is constructed by using LabVIEW of National Instruments.
Advent of new imaging modalities such as computed tomography, magnetic resonance imaging and ultrasound contributed greately to the specific imaging diagnosis. However plain chest X-ray is still most prequently used for imaging diagnosis of respiratory disease in clinical pratic and it is important to make a good quality of X-ray film and good interpretation. The optimal chest X-ray should be taken with full inspiration without rotation and motion and the exposure is at the level of barely demonstrable thoracic vertebral disc space. It is recommended that higk KVP technique for detection of lesions which is overlaped by mediastinum, heart and rib cage. It is better to examine chest X-ray film start at some distance(6-8 feet) and closer to the film later on and the reader should not read a film in fatigue condition. The reading room should be quiet and relately dark illumination. It is important, to make a good X-ray film and good interpretation to reduce the observer error.
In this paper, an intelligent fault diagnosis system is proposed for induction motors through the combination of feature extraction, genetic algorithm (GA) and neural network (ANN) techniques. Features are extracted from motor vibration signals, while reducing data transfers and making on-line application available. GA is used to select most significant features from whole feature database and optimize the ANN structure parameter. Optimized ANN diagnoses the condition of induction motors online after trained by the selected features. The combination of advanced techniques reduces the learning time and increases the diagnosis accuracy. The efficiency of the proposed system is demonstrated through motor faults of electrical and mechanical origin on the induction motors. The results of the test indicate that the proposed system is promising for real time application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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