To limit fault current in a power system, superconducting fault current limiters (SFCLs) using high temperature superconducting (HTS) coils have been developed by many research groups so far. Non-inductive winding of HTS coils used for SFCLs can be classified into solenoid winding and pancake winding. Each of winding is expected to have different quench and recovery characteristics because the structure of solenoid winding differs from pancake winding's. Therefore it is important to the SFCLs application to investigate characteristics of each winding. In this paper, we deal with quench and recovery characteristics of four kinds of winding : solenoid winding, pancake winding without spacers, and with spacers of 2 and 4 mm thickness. In order to obtain quench and recovery parameters of coils, short circuit tests were performed in liquid nitrogen.
We have fabricated an integrated three-phase flux-lock type SFCL, which consists of an YBCO($YB_a2Cu_3O_7$) thin film and a flux-lock reactor wound around an iron core of each phase. In order to apply the SFCL in a real power system, fault analyses for the three-phase system are essential. The short-circuit currents were effectively limited by adjusting the numbers of winding of each secondary coil and their winding directions. The flux flow generated in the iron core cancelled out under the normal operation due to the parallel connection between primary and secondary windings. However, the flux-lock type SFCL with same iron core was operated just after the fault due to the flux generating in the iron core. To analyze the current limiting characteristics, the additive polarity winding was compared with the subtractive one in the flux lock reactor. Whenever a single line-to-ground fault occurred in any phase, the peak value of the line current of the fault phase in the additive polarity winding increased up to about 12.87 times during the first-half cycle. On the other hand, the peak value in the subtractive polarity winding increased up to about 34.07 times under the same conditions. This is because the current flow between the primary and the secondary windings changed to additive or subtractive status according to the winding direction. We confirmed that the current limiting behavior in the additive polarity winding was more effective for a single-line-to-ground fault
This paper deals with artificial neural network approach for automatic detection of severity level of stator winding fault in induction motor. The problem is faced through modelling and simulation of induction motor with inter coil shorting in stator winding. The sum of the absolute values of difference in the peak values of phase currents from each half cycle has been chosen as the main input to the classifier. Sample values from workspace of Simulink model, which are verified with experiment setup practically, have been imported to neural network architecture. Consideration of a single input extracted from time domain simplifies and advances the fault detection technique. The output of the feed forward back propagation neural network classifies the short circuit fault level of the stator winding.
In this study, an algorithm for diagnosis of dc motor with winding open fault is suggested. A dc motor used in this paper, is consisted of a permanent magnet field stator, double 16-turn series winding rotating armature with 12-slot, brush and 12-commutator, etc. A current signal of dc motor which has brushes and commutatorswas considered for fault diagnosis. By commutation, this current signal shows different wave form according to the fault condition of the motor. In this study, operation of the data was easily through simplification of the current signal by the signal processing. Computation method is presented reference value($C_{dv}$) for diagnosis of winding open fault and verified through experiments that can be diagnosed using the reference value($C_{dv}$).
A model of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with an inter turn short fault is proposed using a deformed flux model. The deformed flux model includes not only the fault winding flux information but also the inductance variation of the healthy winding considering the configuration of the winding distribution. With the deformed flux model and the positive sequence current assumption, the proposed model is derived in the positive and negative sequence synchronous reference frame (SRF). The finite elements method (FEM) simulation is applied to validate the proposed PMSM model with inter turn short fault.
In this study, automatic detection of stator winding inter-turn short circuit fault (SWISCFs) in surface-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs) and automatic classification of fault severity via a pattern recognition system (PRS) are presented. In the case of a stator short circuit fault, performance losses become an important issue for SPMSMs. To detect stator winding short circuit faults automatically and to estimate the severity of the fault, an artificial neural network (ANN)-based PRS was used. It was found that the amplitude of the third harmonic of the current was the most distinctive characteristic for detecting the short circuit fault ratio of the SPMSM. To validate the proposed method, both simulation results and experimental results are presented.
This paper proposed an analytical model for the distributed magnetic field analysis of interior permanent magnet-type blush-less direct current motors under the stator-turn fault condition using the winding function theory. Stator-turn faults cause significant changes in electric and magnetic characteristic. Therefore, many studies on stator-turn faults have been performed by simulation of the finite element method because of its non-linear characteristic. However, this is difficult to apply to on-line fault detection systems because the processing time of the finite element method is very long. Fault-tolerant control systems require diagnostic methods that have simple processing systems and can produce accurate information. Thus analytical modeling of a stator-turn fault has been performed using the winding function theory, and the distributed magnetic characteristics have been analyzed under the fault condition. The proposed analytical model was verified using the finite element method.
This study suggests a modeling of grid-connected wind turbine generation system that has induction generator, and aims to perform simulations for outputs by the variation of actual wind speed and for fault current of wind generation system by the transformer winding connection. This study is implemented by matlab&simulink. The simulation shall be performed by assuming single line to ground fault generated in the system. Generator power, generator rotor speed, generator terminal current and fault current shall be observed following the performance of simulation. The fault current change will be dealt through the simulation results for fault current of wind generation system following the grid-connected transformer winding connection and the simulation result by the transformer neutral ground method.
The resistive type high temperature superconducting fault current limiter (HTSFCL) limits the fault current using the resistance generated by fault current. The generated resistance by fault current makes large pulse power which makes the operation of HTSFCL unstable. So, the cryogenic cooling system of the resistive type HTSFCL must diffuse and eliminate the pulse energy very quickly. Although the best way is to make wide direct contact area between HTS winding and coolant as much as possible, HTS winding also needs the impregnation layer which fixes and protects it from electromagnetic force. This paper deals with the thermal conductivity and dielectric strength of some epoxy compounds for the impregnation of high temperature superconducting (HTS) winding in liquid nitrogen. The measured data can be used in the optimal design of impregnation for HTS winding. Aluminar filling increased the thermal conductivity of epoxy compounds. Hardener also affected the thermal and electric characteristic of epoxy compounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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