인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
영구자석 동기전동기에서 고정자 권선의 단락으로 인해 발생하는 권선 고장을 동작 중 실시간으로 검출할 수 있는 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고조파 분석을 통해 q축 전류의 2차 고조파를 관찰함으로서 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법과 몇 개의 사전 측정된 고조파 데이터를 통해서 구해진다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 고정자의 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 구동 시스템과 고조파 분석 알고리즘 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현되어 실험이 수행된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 필요로 하지 않으며 정상 상태 조건만 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
This paper deals with the problem of detection of induction motor incipient faults. Artificial Neural Network (ANN) approach is applied to detect two types of incipient faults (1). Interturn insulation and (2) Bearing wear faults in single-phase induction motor. The experimental data for five measurable parameters (motor intake current, rotor speed, winding temperature, bearing temperature and the noise) is generated in the laboratory on specially designed single-phase induction motor. Initially, the performance is tested with two inputs i.e. motor intake current and rotor speed, later the remaining three input parameters (winding temperature, bearing temperature and the noise) were added sequentially. Depending upon input parameters, the four ANN based fault detectors are developed. The training and testing results of these detectors are illustrated. It is found that the fault detection accuracy is improved with the addition of input parameters.
This paper presents a stator winding fault diagnosis technique of induction motor on the PC - based virtual instrumentation system designed using the graphical programming language LabVIEW. This method collects the 3-phase current signals using the current probe amplifier and PXI/DAQ system then the preprocessing removes the noise using LPF, after then this method transforms the stator current to Park's vector and obtains the each Park's Vector pattern and detects stator winding fault by comparing the obtained faulted pattern with the healthy pattern. This proposed LabVIEW based diagnosis system is applied to the 3 phase 1 hp induction motor and obtained the reasonable results under no load condition. The test results give us the possibility a simple and realistic on-line winding fault diagnosis system.
This paper presents the countermeasure to present the main transformer of distribution substation from deteriorating and failing due to repeated magnetic force of the transformer winding by ground fault current in 22.9kV multi grounded distribution system. The Winding strength to the short circuit current is designed to be endurable to the stress of over current. But this design is related to the manufactures. In this paper we examine the application of shunt reactor to the neutral point of the low side of the transformer to reduce fault current due to the fault in the distribution lines we have analysed the fault characteristics of the system and calculated the optimum ohmic values of the neutral reactor.
Superconducting fault current limiter (SFCL) provides the effect such as enhancement in power system reliability due to limiting fault current in a few miliseconds. The flux-lock type SFCL among various type SFCLs consists of two coils wound on the same iron core and a component using the YBCO thin film. In the SFCL, operation characteristics can be controlled by adjusting the inductances and the winding directions of the coils. In this paper, we investigated the various fault current limiting characteristics according to the voltage level. To analyze the current limiting performance, we compared operational characteristics on the subtractive polarity winding direction on in case of open-loop iron core.
AC generator plays an important role of power system. The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. And then the protection of a generator has very important role in maintaining stability in a power system. In present, the DFT(discrete Fourier transform) based RDR(ratio differential relay) had been widely applied to a internal fault of a generator stator winding. But DFT has a serious drawback. In the course of transforming a target signal to frequency domain, time information is lost. DWT uses a time-scale region. This paper proposes an advanced fault detection algorithm using DWT(discrete Wavelet transform) to enhance the drawback of conventional DFT based relaying. To evaluate the performance of the proposed relaying, we used the test data which were sampled with 720 [Hz] per cycle and obtained from ATP(alternative transient program) simulation. And we made a comparative study of conventional DFT based RDR and the proposed relaying.
The power transformer is one of the very important electric facilities in power systems. Recently, current differential relay is widely used to protect such power transformer But if inrush occurs in transformer, relay can be tripped by judging like internal fault. Therefore the correct discrimination between internal winding fault, inrush and overexcitation should be performed. This paper presents a new protective relaying algorithm which discriminates inrush, internal faults and overexcitation of transformer modelled using BCTRAN and HYSDAT of EMTP. Discrimination between internal winding fault and inrush is revealed in simulation within 1/2 cycle after fault. Accordingly, it is evaluated that the proposed algorithm has better discrimination characteristics in various cases thin the current relaying for protection of transformer.
The separated three-phase flux-coupling type superconducting fault current limiter(SFCL) is composed of a series transformer and superconducting unit of the YBCO coated conductor. The primary and secondary coils in the transformer were wound in series each other through an iron core and the YBCO coated conductor was connected with secondary coil in parallel. In this paper, we investigated the current limiting characteristics through winding number of coil 2 and winding direction in the flux-coupling type SFCL. Through the analysis, it was shown that additive polarity condition and lower winding number of coil 2 have advantaged from the point of view of fault current limiting and burned of YBCO coated conductor.
In the case of the fault in stator windings of a high voltage motor. it facilitates certain destructive characteristics in insulations. This will result in a decreased reliability in power supplies and will prevent the generation of electricity, which will result in huge economic losses. This study simulates motor windings using normal windings and four faulty windings for an actual fault in stator winding of a high voltage motor. The partial discharge signals produced in each faulty winding were measured using an 80 PF epoxy/mica coupler sensor. In order to quantified signal waves its a way of feature extraction for each faulty signal, the signal wave of winding was quantified to measure the degree of skewness shape and kurtosis, which are both types of statistical parameters, using a discrete wavelet transformation method for each faulty type. Wave types present different types lot each faulty type, and the skewness and kurtosis also present different quantified values. The result of feature extraction was used as a preprocessing stage to identify a certain fault in stater windings. It is evident that the type of faulty signals can be classified from the test results using faulty signals that were randomly selected from the signal, which was not applied in the training after the training and learning period, by applying it to a back-propagation algorithm due to the supervising and learning method in a neural network in order to classify the faulty type. This becomes an important basis for studying diagnosis methods using the classification of faulty signals with a feature extraction algorithm, which can diagnose the fault of stator windings in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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