본 논문에서는 기존의 전구방식 신호등과 비교하여 LED신호등의 교통신호기 간 신호 안전성 측면의 연계 호환성을 실험 검토하고 보완 방안을 설계하여 제안하였다. 실험 분석 결과 신호의 안전성을 향상하기 위하여, 교통신호기의 출력 누설전류에 따른 LED신호등의 OFF 상태 누설전압의 과다로 인한 문제와, 누전상황 대응에 대한 문제에 대하여 보완이 필요한 것으로 나타났다. 보완을 위한 교통신호기 규격의 개선 방안은 220V 전원을 기준으로 출력 누설전류 허용 값을 기존의 8mA사양에서 3mA로 변경하고, 출력전압 평가의 기준을 기존의 25-45V에서 65-75V로 변경하는 것이며, LED신호등 규격의 개선 방안은 기존과 동일하게 95V이하에서 OFF상태를 유지하도록 함에 더하여 OFF상태에서 10Kohm이내의 임피던스를 유지하도록 하는 내용을 추가하는 것이다.
The sensor signal validation and failure detection system must be able to detect, isolate, and identify sensor degradation as well as provide a reconstruction of the measurements. In this study, this is accomplished by combining the neural network, the Generalized Consistency Checking(GCC), and the Sequential Probability Ratio Test(SPRT) method in a decision estimator module. The GCC method is a computationally efficient system for redundant sensors, while the SPRT provides the ability to make decisions based on the degradation history of a sensor. The methodology is also extended to the detection of noise degradation. The acceptability of the proposed method is demonstration by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants. The results show that the signal validation and sensor failure detection system is able to detect and isolate a bias failure and noise type failures under transient conditions. And also, the system is able to provide the validated signal by reconstructing the measurement signals in the failure conditions considered.
This paper proposes a portable cable fault detection system with automatic fault distinction and distance measurement using time-frequency correlation and reference signal elimination method and automatic fault classification algorithm in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional time domain refelectometry (TDR) system despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The performance of the developed system method was validated via an experiment in the test field constructed for the standardized performance test of power cable fault location equipments. The performance evaluation showed that accuracy of the developed system is less than 1.34%. Also, an error of automatic fault type and location by detection of phase and peak value through elimination of the reference signal and normalization of correlation coefficient and automatic fault classification algorithm not occurred.
Railway signal system is responsible for the safety operation of railway and performs vital functions as safe space control, route control and etc. These functions prevent collision accidents between trains and derailment accidents of trains. However, these accidents are occurred by some causes. It is necessary to analysis hazards, hazard frequency and risk contribution. And railway signal system must make practical application of the analysis results. This paper includes analysis results of railway accident data by FTA(Fault Tree Analysis) and hazards. Railway signal system must consider these hazards. This paper used the railway accident data of RSSB(Railway Safety & Standard Board) of UK. We will use the FTA result to set up a draft of safety criteria of railway signal system.
In-vehicle route guidance information(RGI) systems have been developed with the advancement of the information and communication technologies. However, the RGI is provided by a pre-determined option, drivers occasionally pass the target intersection owing to non- or late- recognizing it. The purpose of this experiment is to examine the position of driver's tum signal operation and intersection recognition approaching at the target intersection which is difficult to identify as a preliminary research on developing the additional RGI connecting with the tum signal control. The field experiment was conducted to measure distances of the turn signal operation and intersection recognition from the target intersection according to driving lanes and landmarks at adjacent intersection. And, glance behavior to the car navigation display was evaluated by using an eye camera. The results indicate that drivers operate the turn signal after confirming a landmark in the case of the intersection with it. However, most case of driving, drivers operate the tum signal at 40 to 50m before coming to the target. To provide the additional RGI, when drivers do not operate the tum signal approaching at the target intersection based on the results, is expected to improve the traffic safety and the comfort for drivers.
본 연구의 목적은 충전/안전주입 펌프 최소순환관으로부터 안전주입신호(s-신호)를제거 함에 따른 원자력 5,6,7,8호기의 고압안전주입계통(HHSIS)의 신뢰도를 분석, 평가하는 것이다. 계산은 s-신호를 제거한 경우와 제거하지 않은 경우에 대하여 각각 수행되었다. 각 경우에 대하여 s-신호 발생시 고압안전주입계통의 이용불능도와 충전/안전주입 펌프의 파손확률이 계산되었다. 계산결과에 따르면, s-신호를 제거함에 따라 고압안전주입계통의 이용불능도는 미세하게 증가하였으며 반면에 충전/안전주입 펌프의 파손확률은 크게 감소하였다. 따라서 여러가지 측면에서 충전/안전주입 펌프의 최소순환관으로부터 s-신호를 제거하고 운전하는 것이 합당하다는 것이 밝혀졌으며, 고압안전주입계통의 이용불능도를 줄이기 위하여 운전절차를 개선하고 운전원의 훈련 및 교육을 강화할 것을 추천한다.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
Safety diagnosis of electric train driving system is performed using vibration signals of running electric train. Safety diagnosis is tried on the viewpoints of the appreciation of superannuation and the fault diagnosis of motor, reduction gear and bogie. The appreciation of superannuation is checked by the vibration levels of driving parts and the fault diagnosis is done by analyzing the frequencies of the vibration signals which are measured directly from a running electric train. The results shows that the vibration levels of each parts increase as the train gets older and each parts have their own frequency patterns of the vibration. Vibration propagation path is also investigated using calculated the coherence value between bogie and driving system. As the results, it is known that vibration signal can be utilized successfully for the safety diagnosis of the driving part of electric train.
The purpose of this study was to apply the signal pattern recognition technique to the digital wireless fire-alarm system and to reduce unwanted fire alarms. In this study, the fire alarms of the K Institute, which operates the largest digital wireless fire-alarm system in Korea, were classified into normal operations and unwanted fire alarms, and these were analyzed and compared with actual fire signals. In addition, by designing a non-fire signal filter and applying it to the K Institute, we confirmed that the monthly unwanted fire alarm rate of all 5,713 detectors decreased sharply. In particular, the unwanted fire alarm rate for flame decreased from 1.09% to 0.11% and the unwanted fire alarm rate for smoke decreased from 0.65% to 0.035%.
This article presents safety review experience of microprocessor-based Interposing Logic System(ILS) of Engineering Safety Feature Actuation System(ESFAS). The ILS is the first application of computerized logic design to safety system in Korean nuclear power plants without verification of the system reliability by proven technology concept. As a result of evaluation for the ILS, Korea Institute of Nuclear Safety(KINS) concluded that the microprocessor-based ILS is not acceptable in some features detailed enough to defend against software common mode failures(CMF). Therefore, we required licensee to install hardwired interlock signal configuration and a Hardwired Backup Panel to control safety-related equipment. We believe that the microprocessor-based ILS with the hardwired backup panel and inter-connection of interlock signal by hardwired configuration will improve the plant safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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