In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server. Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer in main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer. In main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
최신 항공기에는 항공기의 건전성을 확인하기 위한 진동데이터 수집 장비가 장착되는 경우가 많다. 이러한 장비를 통해 수집되는 진동 데이터의 분석은 항공기 설계에 정통한 전문가에 의존하는 것이 일반적이며, 설계 분석을 통해 일반 사용자를 위한 대표적이고 객관적인 결함식별 기준을 제시하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 기존의 항공기 설계분석 방법이 아닌, 운용 중 수집되는 방대한 양의 진동 데이터에 주성분 분석을 적용하는 방식으로 기동 및 결함유형 식별이 가능한지를 확인하였다. 이를 위해 국내 육군에서 실운용중인 항공기의 진동 데이터를 실측하여 기동 및 결함 유형별로 분류하였고, 분류된 데이터에 주성분 분석 기법을 적용하였다. 그 결과 설계 분석을 하지 않고도 운용 데이터 분석만을 통하여 일반 사용자들을 위한 기동/결함유형 식별 도구의 개발이 가능함이 확인되었다.
This paper proposes a fault diagnosis method for an open-fault in inverter driving five-phase induction motor. The five-phase induction motor has a high output torque and small torque ripple in comparison to three-phase. The best advantage of the five-phase induction motor is fault diagnosis and tolerant control using redundancy of phases. This paper uses an inverter as a power converter for driving a five-phase induction motor. If a switch of inverter occurs to the open-fault, this problem is the influence on the output current and output torque. To solve this problem, there is need of an accurate diagnosis and fault switch distinction. Therefore, this paper propose a fault detection method of the open-fault switches for the fault diagnosis. First, analyzing the pattern for the open-circuit fault of one phase. next, analyzing the pattern for the open-circuit fault of each inverter switches. Through the pattern analysis, It defines the scope of each of the failure switch. Thereafter, By using an algorithm that proposes to perform a fault diagnosis method. The proposed algorithm is verified from the experiment with the 1.5 kW five-phase induction motor.
본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.
21세기 현대사회에 있어서 이차전지 배터리(Battery)를 이용한 휴대용 전자제품은 계속해서 경량, 소형화되어가는 추세 속에서 있다. 그리고 이러한 추세와 더불어 우리는 몸에 착용할 수 있는 전자 장비를 이용하여 하루 일상생활에서 정보를 수집, 공유하는 4차 산업혁명 시대에 활동하고 있다. 따라서 소형 가전제품 및 디지털 기기를 사용하면서 재충전할 수 있는 이차전지 배터리의 역할은 점점 더 중요하게 증가하고 있다. 이러한 증가와 더불어 이차전지 배터리 성능시험은 특성, 수명, 고장진단, 재활용 등의 다양한 시험방법을 요구하고 있으며 있다. 또한 배터리의 안전과 적절한 기능을 보장하기 위한 배터리 테스트 시스템 구축과 이에 따른 지침 및 올바른 기본지식이 고려되고 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 성능과 직접으로 연결된 시나리오별 충방전에 따른 이차전지 리튬이온(Li-ion) 배터리의 특성에 대해 살펴보고자 한다.
밸브는 설비 및 시스템의 제어를 위한 필수 요소로써 필수부품이지만 사용 중 Stem에서부터 볼까지의 연결부 유격으로 인한 개폐 불량이 발생할 수 있으며 이물질 유입, 마모, 크랙, 스크래치, 고착, 작동불량 등으로 인하여 사고로까지 이어질 수 있다. 사례 조사 결과 밸브의 고장 원인은 64%가 기밀누설이나 작동불량이었으며, 대부분의 밸브 누출 폭발사고는 설치현장에서 밸브 고착 등 작동불량을 해소하는 과정에서 발생했다. 이는 안전관리와 유지관리에 대한 시스템이 미비하고 안전밸브를 제외한 산업용 밸브의 유지관리 의무화가 되는 법규가 없어 권장사항과 유지관리 업체의 재량에 맡기고 있는 실정이기 때문이다. 따라서 철저한 유지관리로 위험요인을 제거하고 누출 사고 발생 시 피해의 최소화를 위해 초동대처방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 산업현장에서 밸브의 사용 현황과 유지관리현황을 조사하고 밸브 모니터링을 통한 안전성 향상 방안을 제시하였다. 밸브상태진단 및 운영조회, 가스누출상시감시, 밸브 유지관리 비용절감, 전주기 수명관리 등의 효과를 갖는 모니터링 시스템 구축으로 가스안전관리 고도화에 기여할 수 있을 것이다.
안정적인 전력 공급은 해당 지역의 생활수준 개선과 소득 수준에 중요한 역할을 하기 때문에, 공적개발원조 (Official Development Assistance, 이하 ODA)의 중요한 목표중에 하나이다. 하지만 수많은 개도국의 교외지역은 국가 전력망과 제대로 연결되지 못하여 전력을 전혀 공급 받지 못하고 있고, 국가 전력망과 연결된 일부 받는 지역도 전력 용량의 한계로 인해 수시로 정전이 일어나고 있는 상황이며, 이는 해당 지역의 소득 수준 향상과 생활수준 개선에 큰 장애요소로써 작용하고 있다. 서울대학교가 넬슨-만델라 아프리카 과학기술원 (Nelson-Mandela African Institution of Science and Technolgoy, 이하 NM-AIST)과 협력하여 건립된 한국-탄자니아 적정기술거점센터 (Korea-Tanzania Innovative Technology and Energy Center, 이하 iTEC)은 이러한 문제를 해결하기 위해, 전력이 공급되지 않는 탄자니아 교외지역에 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소를 건설하고, 이와 연계된 사업을 진행함으로써, 이러한 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 킬리만자로 (Kilimanajaro) 주 음카라마 (Mkalama) 마을과 아루샤 (Arusha) 주 응구르도토(Ngurdoto) 마을에 각각 10 kW, 7 kW급 태양광 발전소를 건설하여, 각각 50 여가구에 전력을 공급하고 있다. 또한, 이에 대한 데이터를 수집하고 발전소와 배전 시스템의 운영을 위해 스마트 모니터링 시스템을 설치하였다. 이를 통해 고장 진단, 사용량 측정 등 다양한 기능을 수행하고 있다. ITEC에서는 이러한 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소 건설과 전력 공급, 그리고 다양한 연계사업 진행을 통해 지속가능한 개발도상국 농촌 주민의 소득수준과 삶의 질 향상을 도모하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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