International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권2호
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pp.99-104
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2009
The turn-to-turn short is one major fault of the motor faults of BLDC motors and can appear frequently. When the fault happens, the motor can be operated without breakdown, but it is necessary to maintain the motor for continuous working. In past research, several methods have been applied to detect winding faults. The representative approaches have been focusing on current signals, which can give important information to extract features and to detect faults. In this study, current sensors were installed to measure signals for fault detection of BLDC motors. In this study, the Park's vector method was used to extract the features and to isolate the faults from the current measured by sensors. Because this method can consider the three-phase current values, it is useful to detect features from one-phase and three-phase faults. After extracting two-dimensional features, the final feature was generated by using the two-dimensional values using the distance equation. The values were used in fuzzy similarity to isolate the faults. Fuzzy similarity is an available tool to diagnose the fault without model generation and the fault was converted to the percentage value that can be considered as possibility of the fault.
Recently, new Low Voltage DC (LVDC) power distribution systems have been constantly researched as uses of DC in end-user equipment are increased. As in conventional AC distribution system, High Impedance Fault (HIF) which may cause a failure of protective relay can occur in LVDC distribution system as well. It, however, is hard to be detected since change in magnitude of current due to the fault is too small to detect the fault by the protective relay using overcurrent element. In order to solve the problem, this paper presents an algorithm for detecting HIF using accumulated energy in LVDC distribution system. Wavelet Singular Value Decomposition (WSVD) is used to extract abnormal high frequency components from fault current and accumulated energy of high frequency components is considered as the element to detect the fault. LVDC distribution system including AC/DC and DC/DC converter is modeled to verify the proposed algorithm using ElectroMagnetic Transient Program (EMTP) software. Simulation results considering various conditions show that the proposed algorithm can be utilized to effectively detect HIF.
A module or independent subtree is a part of a fault tree whose child gates or basic events are not repeated in the remaining part of the fault tree. Modules are necessarily employed in order to reduce the computational costs of fault tree quantification. This quantification generates fault tree solutions such as minimal cut sets, minimal path sets, or binary decision diagrams (BDDs), and then, calculates top event probability and importance measures. This paper presents a new linear time algorithm to detect modules of large fault trees. It is shown through benchmark tests that the new method proposed in this study can very quickly detect the modules of a huge fault tree. It is recommended that this method be implemented into fault tree solvers for efficient probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants.
It is recognized that the control surface fault is detected by monitoring the value of the coefficients due to the control surface deviation. It is found out the control surface stuck position by comparing the trim value with the reference value. To detect and isolate the fault, two mixed methods apply to the real-time parameter estimation and similarity measure. If the scatter of aerodynamic coefficients for the fault and normal are closing nearly, fault decision is difficult. Applying similarity measure to decide for fault or not, it makes a clear and easy distinction between fault and normal. Low power processor is applied to the real-time parameter estimator and computation of similarity measure.
Vibration transient generated by developing localized fault in gear can be used as indicators of condition monitoring in a gear. In this paper, we propose the phase map for a fault signal using continuous wavelet transform to detect this vibration transient. Local fault induces the abrupt fluctuation of load exciting tooth and phase lag in the vibration signal measured on the gearbox. The relatively large fault like "tip breakage" easily can be detected by the clear fluctuation of exciting load. However, minor fault like "initial pitting" cannot be detected using the load fluctuation. To detect this kind of minor fault, the phase map for a fault signal is taken into account. The phase lag by minor fault is observed well in the phase map.
It was shown previously that four tests are required in order to detect single fault and to locate single link stuck fault for a class of multistage interconnection networks. In this paper, we show that only three tests are necessary and sufficient both to detect single fault and to locate single link stuck fault. A fault diagnosis method with four valid state for a class of multistage kinterconnection networks is presented. Using this method, all single link stuck fault or all single switching element faults, can be detected by at most 4 log2N+e tests. In the example, the location and type of single fault are pinpointed, and unlocatable probabilities of questionable of questionable regions are given.
수배전분야는 고압 수배전반, 저압 수배전반, 모터 컨트롤 센터(motor control center; MCC)로 구성되며, MCC는 모터의 운전 및 정지를 할 수 있고, 이상상황 발생 시 비상정지 및 이상 상황에 대한 통보를 할 수 있도록 전자식 모터보호계전기(electronic over current relay; EOCR)가 사용되고 있다. 기존 EOCR은 과전류, 부족전류, 결상, 역상, 전류 불평형, 지락과 같은 전기적 결함 탐지는 가능하지만, 구속보호, 모터 고정자 및 회전자, 베어링 결함과 같은 기계적 결함은 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 모터의 전기적, 기계적 결함을 탐지하기 위해 기존 EOCR의 전기적 결함 탐지에 기계적 결함 탐지를 결합하여 회전기기 보호장치를 위한 전기적인 결함과 기계적인 결함을 통합적으로 탐지할 수 있는 시스템을 제안한다. 회전기기 결함탐지를 위한 신호입력부 및 제어부, 시스템 인터페이스, 데이터 획득장치를 설계하였으며, 절연저항 측정, 모터 구속 측정 및 제어, MC 카운터 및 베어링 온도 측정 및 제어를 통해 전기적 결함과 기계적 결함 탐지가 가능하였다.
Neural network-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.
Ball bearings are one of main components that support the rotational shaft in high speed rotary machinery. So, it is very important to detect the incipient faults and fault growth of bearing since the damage and failure of bearing can cause a critical failures or accidents of machinery system. In the past, many researchers mainly performed to detect the bearing fault using traditional method such as wavelet, statistics, envelope etc in vibration signals. But study on the detection technique for bearing fault growth has a little been performed. In this paper, we verified the possibility for monitoring of fault growth and detection of fault size in bearing outer-race by using the envelope powerspectrum and probabilistic density function from measured vibration signals.
This paper presents the design of an algorithm to detect, identify, and locate faults in radial distribution feeders of Provincial Electricity Authority (PEA). The algorithm consists of three major steps. First, the adaptive algorithm is applied to track/estimate the system electrical parameter, i.e. current phasor, voltage phasor, and impedance. Next process, the impedance rule base is used to detect and identify the type of fault. Finally, the current compensation technique and a geographic information system (GIS) are applied to evaluate a possible fault location. The paper also shows the results from field tests of the automate fault location and illustrates the effectiveness of the proposed fault location scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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