Fault location estimation is an important element for rapid recovery of power system when fault occur in transmission line. In order to calculate line impedance, most of fault location algorithm uses by measuring relaying waveform using DFT. So if there is a calculation error due to the influence of phasor by DC offset component, due to large vibration by line impedance computation, abnormal and non-operation of fault locator can be issue. It is very important to implement the robust fault location algorithm that is not affected by DC offset component. This paper describes an enhanced fault location algorithm based on the DC offset elimination filter to minimize the effects of DC offset on a long transmission line. The proposed DC offset elimination filter has not need any erstwhile information. The phase angle delay of the proposed DC offset filter did not occurred and the gain error was not found. The enhanced fault location algorithm uses DFT filter as well as the proposed DC offset filter. The behavior of the proposed fault location algorithm using off-line simulation has been verified by data about several fault conditions generated by the ATP simulation program.
This paper proposes an enhanced noise robust algorithm for fault location on double-circuit transmission line for the case of single line-to-ground (SLG) fault, which uses distributed parameter line model that also considers the mutual coupling effect. The proposed algorithm requires the voltages and currents from single-terminal data only and does not require adjacent circuit current data. The fault distance can be simply determined by solving a second-order polynomial equation, which is achieved directly through the analysis of the circuit. The algorithm, which employs the faulted phase network and zero-sequence network with source impedance involved, effectively eliminates the effect of load flow and fault resistance on the accuracy of fault location. The proposed algorithm is tested using MATLAB/Simulink under different fault locations and shows high accuracy. The uncertainty of source impedance and the measurement errors are also included in the simulation and shows that the algorithm has high robustness.
하이퍼 큐브는 정규적이며 결함 허용 능력을 갖고 있기 때문에 결함 허용 알고리즘을 구현하기 쉽다. 하이퍼 큐브를 이용한 결함 허용 알고리즘들이 많이 개발되었다. 이러한 알고리즘들 중에 안전(safe)과 불안정(unsafe) 개념을 이용한 알고리즘이 Masuyama등에 의해 개발되었다. 이 논문에서는 Masuyama의 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권3호
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pp.146-151
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2004
The most widely used primary protection for the internal fault detection of the power transformer is current ratio differential relaying (CRDR) with harmonic restraint. However, the second harmonic component could be decreased by magnetizing inrush when there have been changes to the material of the iron core or its design methodology. The higher the capacitance of the high voltage status and underground distribution, the more the differential current includes the second harmonic during the occurrence of an internal fault. Therefore, the conventional second harmonic restraint CRDR must be modified. This paper proposes a numerical algorithm for enhanced power transformer protection. This algorithm enables a clear distinction regarding internal faults as well as magnetizing inrush and steady state. It does this by analyzing the RMS fluctuation of terminal voltage, instantaneous value of the differential current, RMS changes, harmonic component analysis of differential current, and analysis of flux-differential slope characteristics. Based on the results of testing with WatATP99 simulation data, the proposed algorithm demonstrated more rapid and reliable performance.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
스캔 환경에 바탕을 둔 대부분의 경로 지연고장 시뮬레이터들은 개선된 스캔 플 립플롭을 사용하며 일반적인 논리 게이트를 대상으로만 동작한다. 본 연구에서는 새 로운 논리값을 사용한 새로운 경로 지연고장 시뮬레이션 알고리즘을 고안하여 이의 적용범위를 CMOS 소자를 포함하는 대규모 집적회로로 확장하였다. 제안된 알고리즘에 기초하여 표준 스캔 환경 하에서 동작하는 고속 지연고장 시뮬레이터를 개발하였다. 실험결과는 새 시뮬레이터가 효율적이며 정확함을 보여준다.
최근 이동 ad hoc 네트워크에 적합한 ID기반 암호시스템의 구현을 위한 Weil, Tate, Ate와 같은 페어링 연산 기법에서는 밀러 알고리듬이 사용된다. 페어링 연산의 활용 영역이 넓어짐에 따라 다양한 오류 공격이 제안되고 있으며, 그중 카운터 오류 공격이 가장 강력한 위협으로 여겨진다. 따라서 본 연구에서는 카운터 오류 공격에 대한 새로운 대응책을 제안한다. 제안 기법은 중간 값을 저장하는 위치를 랜덤하게 함으로써 오류에 의한 변형 가능성을 줄이고, if 구문에 의한 부채널 특성을 제거하여 오류 공격의 시도 자체를 어렵게 한다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.54-61
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1999
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. By using the FCM, authors have proposed FCM-based fault diagnostic algorithm. However, it can offer multiple interpretations for a single fault. In process engineering, as experience accumulated, some form of quantitative process knowledge is available. If this information can be integrated into the FCM-based fault diagnosis, the diagnostic resolution can be further improved. The purpose of this paper is to propose an enhanced FCM-based fault diagnostic scheme. Firstly, the membership function of fuzzy set theory is used to integrate quantitative knowledge into the FCM-based diagnostic scheme. Secondly, modified TAM recall procedure is proposed. Considering that the integration of quantitative knowledge into FCM-based diagnosis requires a great deal of engineering efforts, thirdly, an automated procedure for fusing the quantitative knowledge into FCM-based diagnosis is proposed by utilizing self-learning feature of neural network. Finally, the proposed diagnostic scheme has been tested by simulation on the two-tank system.
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.
Sulaiman, R. Aduni;Jawawi, Dayang N.A.;Halim, Shahliza Abdul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.932-951
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2021
The effectiveness of testing in Model-based Testing (MBT) for Software Product Line (SPL) can be achieved by considering fault detection in test case. The lack of fault consideration caused test case in test suite to be listed randomly. Test Case Prioritization (TCP) is one of regression techniques that is adaptively capable to detect faults as early as possible by reordering test cases based on fault detection rate. However, there is a lack of studies that measured faults in MBT for SPL. This paper proposes a Test Case Prioritization (TCP) approach based on dissimilarity and string based distance called Last Minimal for Local Maximal Distance (LM-LMD) with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity. LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity adopts Local Maximum Distance as the prioritization algorithm and Dice-Jaro-Winkler similarity measure to evaluate distance among test cases. This work is based on the test case generated from statechart in Software Product Line (SPL) domain context. Our results are promising as LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity outperformed the original Local Maximum Distance, Global Maximum Distance and Enhanced All-yes Configuration algorithm in terms of Average Fault Detection Rate (APFD) and average prioritization time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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