Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.6
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pp.601-607
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2010
For commercial success of emerging service robots, the fault tolerant technology for system reliability and human safety is crucial. Traditionally fault tolerance methods have been implemented in application level. However, from our studies on the common design patterns in fault tolerance, we argue that a framework-based approach provides many benefits in providing reliability for system development. To demonstrate the benefits, we build a framework-based fault tolerant engine for OPRoS (Open Platform for Robotic Services) standards. The fault manager in framework provides a set of fault tolerant measures of detection, isolation, and recovery. The system integrators choose the appropriate fault handling tools by declaring XML configuration descriptors, considering the constraints of components and operating environment. By building a fault tolerant navigation application from the non-faulttolerant components, we demonstrate the usability and benefits of the proposed framework-based approach.
The parity relation approach for the fault detection and isolation (FDI) of a large diesel engine actuator position servo system is presented. Main purpose of the FDI system is to detect and isolate two important faults, actuator fault and sensor fault, that, if not detected and compensated, degrade the overall system performance. Simulation results are given to show the practical applicability of the FDI scheme.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.3
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pp.256-263
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2002
Optical Multistage Interconnection Networks(OMINs) comprising photonic switches have been studied extensively as important interconnecting building blocks for communication networks and parallel computing systems. A basic element of photonic switching networks is a 2$\times$2 directional coupler with two inputs and two outputs. This paper is concerned with the diagnosis of cross-talk-faults in OMINs. As the size of today's network becomes very large, the conventional diagnosis methods based on tests and simulation have become inefficient, or even more, impractical. In this paper, we propose a simple and easily implementable algorithm for detection and isolation of the single crosstalk-fault in OMINs. Specifically, we develope an algorithm fur the isolation of the source fault in switching elements whenever the single crosstalk-fault is detected in OMINS. The proposed algorithm is illustrated by an example of 16$\times$16 banyan network.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.3
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pp.251-258
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2003
Optical Switching Matrix (OSM) or Optical Multistage Interconnection Networks (OMINs) comprising photonic switches have been studied extensively as important interconnecting blocks for Optical Cross Connects (OXC) based on Optical Burst Switching (OBS). A basic element of photonic switching networks is a 2$\times$2 directional coupler with two inputs and two outputs. This paper is concerned with the diagnosis of multiple crosstalk-faults in OSM. As the network size becomes larger in these days, the conventional diagnosis methods based on tests and simulation become inefficient, or even more impractical. We propose a simple and easily implementable algorithm for detection and isolation of the multiple crosstalk-faults in OSM. Specifically. we develop an algorithm for isolation of the source fault in switching elements whenever the multiple crosstalk-faults arc detected in OSM. The proposed algorithm is illustrated by an example of 16$\times$16 OSM.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.8
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pp.1085-1091
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2014
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.59-70
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2022
In this paper, we proposed an active fault tolerant control (AFTC) method for the position control of a quadrotor with complete loss of effectiveness of one motor. We obtained the dynamics of a quadrotor using Lagrangian equation without small angle assumption. For detecting the fault on a motor, we designed a fault detection module, which consists of the fault detection and diagnosis (FDD) module and the fault detection and isolation (FDI) module. For the FDD module, we designed a nonlinear observer that observes the states of a quadrotor based on the obtained dynamics. Using the observed states of a quadrotor, we designed residual signals and set the appropriate threshold values of residual signals to detect the fault. Also, we designed an FDI module to identify the fault location using the designed additional conditions. To make a quadrotor track the desired path after detecting the fault of a motor, we designed a fault tolerant controller based on the multiple sliding surface control (MSSC) technique. Finally, through simulations, we verified the effectiveness of the proposed AFTC method for a quadrotor with complete loss of effectiveness of one motor.
Park, Byeong Eon;Ji, Yumi;Sim, Ye Seul;Lee, Kyu-Hwang;Lee, Ho Kyung
Korean Chemical Engineering Research
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v.58
no.3
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pp.408-415
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2020
In this study, the AE-SOM method, which combines auto-encoder and self-organizing map, is used to detect and diagnose faults in EVA production process. Then, the fault propagation pathways are identified using Granger causality test. One year and seven months of operation data were obtained to detect faults of the process, and the process variables of the autoclave reactor are mainly analyzed. In the data pretreatment process, the data are standardized and 200 samples of each grade are randomly chosen to obtain a fault detection model. After that, the best matching unit (BMU) of each grade is confirmed by applying AE-SOM. The faults are determined based on each BMU. When a fault is found, the most causative variable of the fault is identified by using a contribution plot, and the fault propagation pathway is identified by Granger causality test. The prognostic of the two shutdowns is detected, and the fault propagation pathway caused by the faulty variable was analyzed.
An active Fault Tolerant Model Predictive Control (FTMPC) using Fuzzy scheduler is developed. Fault tolerant Control (FTC) system stages are broadly classified into two namely Fault Detection and Isolation (FDI) and fault accommodation. Basically, the faults are identified by means of state estimation techniques. Then using the decision based approach it is isolated. This is usually performed using soft computing techniques. Fuzzy Decision Making (FDM) system classifies the faults. After identification and classification of the faults, the model is selected by using the information obtained from FDI. Then this model is fed into FTC in the form of MPC scheme by Takagi-Sugeno Fuzzy scheduler. The Fault tolerance is performed by switching the appropriate model for each identified faults. Thus by incorporating the fuzzy scheduled based FTC it becomes more efficient. The system will be thereafter able to detect the faults, isolate it and also able to accommodate the faults in the sensors and actuators of the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR) process while the conventional MPC does not have the ability to perform it.
In this paper we have presented a condition monitoring method of check valve using neural network. The acoustic emission sensor was used to acquire the condition signals of check valve in direct vessel injection (DVI) test loop. The acquired sensor signal pass through a signal conditioning which are consisted of steps; rejection of background noise, amplification, analogue to digital conversion, extract of feature points. The extracted feature points which represent the condition of check valve was utilized input values of fault diagnosis algorithms using pre-learned neural network. The fault diagnosis algorithm proceeds fault detection, fault isolation and fault identification within limited ranges. The developed algorithm enables timely diagnosis of failure of check valve’s degradation and service aging so that maintenance and replacement could be preformed prior to loss of the safety function. The overall process has been experimented and the results are given to show its effectiveness.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.3
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pp.308-314
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2003
This paper presents a serial communication based fault diagnosis scheme for a brushless DC (BLDC) motor using parameter estimation and Bayes classifier. The presented scheme consists of a smart network board, and a fault detection and isolation (FDI) master. The smart network board is installed near the BLDC motor drive system to acquire motor data and transmit motor data to the FDI-master via serial communication channel. The FDI-master estimates BLDC motor resistance to detect symptom of faults, and assign symptom to fault type using Bayes classifier. In this scheme, since communication time delay has a serious effect on performance, periodic and fixed communication protocol is designed. Hence, the delay time is priory known. By experiment result, presented scheme was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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