The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.1
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pp.16-21
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1990
A Knowledge based expert system is a computer program that emulates the reasoning process of a human expert in a specific problem domain. Expert system has the potential to solve a wide range of problems which require knowledge about the problem rather than a purely analytical approach. This papaer presents the application of knowledge based expert system to power system fault diagnosis. The contents of expert system develpped in this paper is judgement of fault section from a given alarm sets and production of all possible hypothesis for the single fault. Both relay failures and circuit breaker failures are considered simultaneously. Although many types of relay are used in actual system, experts recognize ones as several typical signals corresponding to the fault types. Therefore relays are classified into several types. The expert system is written in an artificial intelligence language "PROLOG" . Best-first search method is used for problem solving. Both forward chaining and backward chaining schemes are used in reasoning process. The application to a part of actual power system proves the availability of the developed expert system.
Preventive maintenance is required for best performance of facilities in large scale industry. Ultimately, the efficiency of production is maximized by preventing the failure of facilities in advance. Typically, regular maintenance is conducted manually; however, it is hard to prevent repeated failures. Also, since measures to prevent failure depend on proactive problem-solving by the facility expert, they have limitations when the expert is absent or diagnosis error is made by an unskilled expert. Alarm system is used to aid manual facility diagnosis and early detection. However, it is not efficient in practice, since it is designed to simply collect information and is activated even with small problems. In this study, we designed and developed an automated preventive maintenance system based on expert's experience in detecting failure, determining the cause, and predicting future system failure. We also discussed the system structure designed to reuse the expert's knowledge and its applications.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.11
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pp.1117-1124
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2011
An integrated fault detection and isolation method is proposed in this paper. The main objective of this paper is development fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the DKF (Decentralized Kalman Filter) and the bank of IMM (Interacting Multiple Model) filters using penalty scalar for both partial and total faults and the outlier detection algorithm for preventing false alarm also included. The proposed FDI (Fault Detection and Isolation) scheme is developed in four phases. In the first phase, the outlier detection filter is designed to prevent false alarm as a pre-filter. In the second phases, two local filters and master filter are designed to detect sensor faults. In the third phases, the proposed FDI scheme checks sensor residual to isolate sensor faults and 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the last phases, four filters are designed to identify the fault type which is either the total fault or partial fault. The developed scheme can deal with not only sensor and actuator faults, but also preventing false alarm. An important feature of the proposed FDI scheme can decreases fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification. To verify the proposed FDI algorithm performance, the Simulator is also developed under the Matlab/Simulink environment.
As the sensors and communication technology get advance, the remote health diagnosis for patients and senior persons at home are possible now without visiting doctors in hospitals. A low-power ubiquitous health check device was developed adapting Real-Time Embedded Linux is developed. This ubiquitous device is consisted of three sensors. The wrist type health checking terminal acquires periodically the health data by using a blood pressure sensor, a pulse sensor and a body temperature sensor. It transmits the health data to the access point located at the home center through the ZigBee wireless communication modem. This health data collector or access point device sends the data again to the main server operated in a hospital or health care organization. The health server control continuously the input data and sends an alarm signal to the assigned. doctor and responsible persons using cellular SMS when any dangerous events occur. This wrist type health check device has an embedded linux OS using Intel PAX255 MPU. The developed U-Health system is applicable for checking patients health in remote at home. And their family or related persons in remote site can check the patients health status at any time. They can be assured by receiving SMS record and alarm of emergency case which is transmitted from the health server.
An open circuit fault diagnostic method in IGBTs for the ac to dc converters used in microgrid applications is developed in this paper. An ac to dc converter is a key technology for microgrids in order to interface both distributed generation (DG) and renewable energy resources (RES). Also, highly reliable ac to dc converters are necessary to keep converters in continuous operation as long as possible during power switch fault conditions. Therefore, the proposed fault diagnostic method is developed to reduce the fault detection time and to avoid any other fault alarms because continuous operation is desired. The proposed diagnostic method is a combination of the absolute normalized dc current technique and the false alarm suppression algorithm to overcome the long fault detection time and fault alarm problems. The simulation and experimental results show that the developed fault diagnostic method can perform fault detection within about one cycle. The results illustrate that the reliability of an ac to dc converter interfaced with a microgrid can be improved by using the proposed fault diagnostic method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.9
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pp.449-456
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2005
The preventive diagnostic technique prevents transformers from power failure through giving alarm and observing transformers in service. And it helps to establish the plan for optimum maintenance of the transformer as well as to find location or cause of fault using accumulated data. Data detection and experience of the preventive diagnostic system need to establish the preventive diagnostic algorithm regarding interrelationship between detected data and deterioration of equipment. Therefore in-depth analysis about the preventive diagnosis system is required. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine 345kV substations since 1997. Techniques for component sensors of the preventive diagnosis system were settled but diagnosis algorithm, diagnostic criteria and practical use of accumulated data are not yet established. This paper, to build up the base of preventive diagnostic algorithm for the Power transformer. investigated the preventive diagnostic criteria for the power transformer.
Early generations of products had little to no inherent capability to test themselves. The technologies involved often required only visual inspection and limited probing to troubleshoot the system once it was turned over to maintenance personnel. However, as the complexity of military and commercial systems grew, symptoms of failure became less noticeable to the operator. Therefore, the procedure to access, inspect, repair and replace a component became complicated, the requirements for personnel skill and testing equipment increased. and it took too long of a time to maintain a system. Meanwhile, the need for availability became more mission-critical and maintenance become very expensive. The obvious solution was to design in-system circuits or devices to self-test the primary system, the Built-In-Test(BIT) was born. This approach has continued right on up through present systems and is an integral part of systems now being designed. The object of this paper is to present a state-of-the-art research for filtering out the BIT diagnosis mistakes using Bayesian analysis and develop the algorithm for Redundant systems with BIT to improve BIT diagnosis.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.6
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pp.5-11
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2003
The number of the enterprises which utilize network technology has been increasing for solving problems such as productivity improvement, market trend analysis, and material collection for making decision. Especially, the management of equipment and the recovery time reduction when machines break down are very important factors in productivity improvement of the enterprise. Currently, most of the remote trouble diagnosis of equipment using the internet have just one function of transmitting the trouble information to the user. Therefore it does not directly reflect the user's recovery experience or the developer's new recovery methods. If the user's experienced recovery methods or the developer's recovery methods as well as the basic recovery methods are reflected online or on the internet, it makes it possible to recover faster than before. In this paper, we develop a Remote Monitoring Server (RMS) for chip mounters, and make it possible to reduce the recovery time by reflecting the user's experience and developer's new methods in addition to presenting the basic recovery methods. For this, trouble recovery concept will be defined. Based on this, many functions(trouble diagnosis, the presentation of the basic recovery methods, user's and developer's recovery method, counting function of the trouble number of each code, and presentation of usage number of each recovery methods) were developed. By utilizing the reports of the actual results of chip mounter and the notice function of the parts change time, the rate of operation of the chip mounter can be improved.
Objective : To examine whether any correlation between tendency towards depression and tenderness at special acupuncture points exists, thus to explore the potential diagnostic property of acupuncture points. Methods : A total 31 subjects were included in this study. They filled out questionnaires about their mental [Beck Depression Inventory (BDI), Stress Response Inventory (SRI), Profile of Mood States (POMS)] and physical (fatigue due to overexertion, and food accumulation) symptoms. Identical weight around Alarm points (CV17, CV12, ST25, CV5, CV4, and LR13) and transport points (BL14, BL20, BL21, BL22, BL25, and BL27) was given using an algometer and the subjects rated their pain on an 11-point numerical rating scale. Heart rate variability (HRV) was also measured. Results : The subjects were divided into two groups, normal and depressive tendency groups with a cut-off point of nine on BDI. The depressive tendency group reported significantly higher values in SRI, POMS, and questionnaire for fatigue due to overexertion. In the pressure pain measurement, depressive tendency group had more pressure pain at CV12, left side of BL20, BL14, BL22 and both sides of BL21, BL25, BL27, significantly (each p<0.05). The data of HRV did not show significant differences between groups. Conclusions : People with a tendency towards depression may be prone to stress, negative mood, and fatigue due to overexertion. In addition, they may be more likely to develop tenderness at alarm points and transport points compared with healthy people. Further research is needed to confirm this finding.
Statistical process control (SPC) is a powerful technique for monitoring, managing, analysing and improving the process performance. However, its has limitations such as lack of engineering, statistical skill and training, and lesser importance of activity. To solve the problems, this study proposes an intelligent SPC system using specified agents which are derived through analysis and evaluation of the SPC activities. The activities investigated by the relevant researches are categorized as collection, process analysis, diagnosis, detection, cause analysis and rule generation. Also, the evaluation criteria are established as feasibility of automation, frequency, level and time. The requirements of the agent functions are derived by the evaluation, and the types of customized agents are as data collection, store, analysis, diagnosis, monitoring, alarm and reporting. A prototype SPC system represents that the functions of the proposed agents are successfully validated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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