The ram assembly is important equipment in fueling machine of PHWR(Pressurized Heavy Water Reactor) plant where fuel replacement is possible while the plant is in service. Troubles in the ram assembly can cause lots of difficulties in power plant operation. The ram assembly is typically composed of the B-ram, the L-Ram and the C-Ram. The B-ram is focused in this paper because it plays the most important role in the ram assembly. Among the ram fault phenomena, ram stuck phenomena are the most frequent cases in the B-ram, which has a ball screw mechanism driven by a hydraulic motor. Ram stuck phenomena are due to ball wear and damage in ball nut that increase in proportion to the number of fuel replacement. It is required to predict ram stuck phenomena before they occur. In this paper, a method is proposed for predicting ram stuck phenomena using a discrete wavelet transform. The discrete wavelet transform provides information on both the time and frequency characteristics of the input signals. The proposed method uses the frequency bandwidths of coefficients of discrete wavelet decompositions and detail coefficients of discrete wavelet transform to predict ram stuck phenomena. The signal used in this paper is a torque-related signal such as a hydraulic service outlet pressure signal in a hydraulic driving system or a current signal in a DC motor driving system. Finally, the validity of the proposed method is shown via experiment using ball nut characteristic test equipment that simulates ram stuck phenomena due to increased ball friction in ball nut.
A static frequency converter(SFC) in a pumped storage power plant is important equipment for converting electric motor kinetic energy into electric Bower. A SFC monitoring system consists of high voltage thyristor firing equipment, fault detection module, data gathering module, real time data processing equipment and man machine Interface system. This paper describes SFC system overview, developed SFC monitoring system configuration including system characteristics. and successful application result to San-Cheong pumped storage power plant.
Used analog control systems have been converted into digital control systems due to performance degradation and difficulty of maintenance. There are few domestic DCS (Distribued Control System)s that have been applied to power plant. To apply a domestic DCS to power plant, the reliability, redundacny, and fault tolerance of DCS is important. Besides those items, the control action of control function block is also important. In this paper, we describe the requirements that PID control function block has to have, and implement a PID control function block that satisfies those requirements. Finally, real control result using an implemented PID function block in thermal power plant shows the validity of an implemented PID control function block.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.958-962
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2003
We acquired data of injection molding machine in operation and stored the data in database. We acquired the data of injection molding machine for fault detection and diagnosis (FDD) continuously and estimated the fault results with a fuzzy algorithm. Many of FDD are applied to a huge system, nuclear power plant and a computer numerical control(CNC) machine for processing machinery. But, the research of FDD is rare in injection molding machine compare with computer numerical control machine. We appraise the accuracy of the FDD and the limit of the application to the injection molding machine. We construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in order to improve the reliability of detection and diagnosis.
In the interest of nuclear power plant safety, a self-diagnostic monitoring system (SDMS) is needed to monitor defects in safety-related components. An air-operated valve (AOV) is one of the components to be monitored since the failure of its operation could potentially have catastrophic consequences. In this paper, a model of the AOV is developed with the parameters that affect the operational characteristics. The model is useful for both understanding the operation and correlating parameters and defects. Various defects are introduced in the experiments to construct a fault library, which will be used in a pattern recognition approach. Finally, the validity of the fault library is examined.
All the power generating station require dc auxiliary power systems to operate those dc components that must be available if a loss of ac power occur. Some examples of such components are auxiliary motors, circuit breakers, relays and solenoids. The dc source may be one common battery for both power and control or two separate batteries; one for power and another for control. Typically, a dc auxiliary power system is designed as an ungrounded system, instead of grounded system, so that a low-resistance ground fault on one of its two polarities will not affect the operation of the system, thus increasing system reliability and continuity of service. A ground detector should provide a high polarity-to-ground resistance so that a single ground fault occurring on the system will not affect the operation of that system. Sensitive relays have been known to energize momentarily while the cable and capacitive charge to ground shifts[1]. A power station had experienced this kind of incident and performed root cause analysis based on PC based simulation program known as PSpice. This simulation showed adapted relays on the system energize momentarily and design criteria on this relay should be corrected.
The safety of nuclear power plants is analyzed by a probabilistic risk assessment, and the fault tree analysis is the most widely used method for a risk assessment with the event tree analysis. One of the well-known disadvantages of the fault tree is that drawing a fault tree for a complex system is a very cumbersome task. Thus, several graphical modeling methods have been proposed for the convenient and intuitive modeling of complex systems. In this paper, the reliability graph with general gates (RGGG) method, one of the intuitive graphical modeling methods based on Bayesian networks, is improved for the reliability analyses of dynamic systems that have various operation modes with time. A reliability matrix is proposed and it is explained how to utilize the reliability matrix in the RGGG for various cases of operation mode changes. The proposed RGGG with a reliability matrix provides a convenient and intuitive modeling of various operation modes of complex systems, and can also be utilized with dynamic nodes that analyze the failure sequences of subcomponents. The combinatorial use of a reliability matrix with dynamic nodes is illustrated through an application to a shutdown cooling system in a nuclear power plant.
At the design stage of a plant, the plausible causes and pathways of release of hazardous materials are not clearly known. Thus there exist large amount of uncertainties on the consequences resulting from the operation of a fusion plant. In order to better handle such uncertain circumstances, we utilize the Probabilistic Risk Assessment(PRA) for the safety analyses on fusion power plant. In this paper, we concentrate on the tritium release accident. We develop a simple model that describes the process and flow of tritium, by which we figure out the locations of tritium inventory and their vulnerability. We construct event tree models that lead to various levels of tritium release from abnormal initiating events. Branch parameters on the event tree are assessed from the fault tree analysis. Based on the event tree models we construct influence diagram models which are more useful for the parameter updating and analysis. We briefly discuss the parameter updating scheme, and finally develop the methodology to obtain the predictive distribution of consequences resulting from the operating a fusion power plant. We also discuss the way to utilize the results of testing on sub-systems to reduce the uncertain ties on over all system.
In this paper, it is described that digital back-up control system is developed and applied to the thermal power boiler control system which consists of many kinds of analog electronic cards. Also, by the installation of this system in ulsan power pllant, it was proven to have excellent capabilities of fault detection and digital back-up control.
Arc flash hazard study is required for the electric power system of industrial plant nowadays. Arc flash incident energy and level are calculated by arc flash hazard study. The arcing fault clearing time is determined by the response time of protection devices. This paper is protection devices coordination study to reduce potential incident energy for industrial electric power system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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