Kim, Ji-Tae;Jang, Jae-Young;Park, Dong-Keun;Chang, Ki-Sung;Kim, Young-Jae;Ko, Tae-Kuk
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제10권2호
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pp.30-33
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2008
Several kinds of superconducting fault current limiters (SFCLs), which reduces huge fault current, have been developing by many research groups. The SFCL has no impedance during normal operation, so it dose not give any influence to electric power system. The resistive type SFCL reduces the fault current with the impedance generated in the superconducting part of the SFCL when the fault current exceeds the critical current of SFCL. In this paper, a new type resistive SFCL made of bifilar coil wound with two different high-Tc superconducting (HTS) wires in parallel. Although a bifilar coil has theoretically no inductance, the bifilar coil made in this paper could generate inductance at fault. The specifications of the used two wires were considerably different, thus current distribution between the two HTS wire was different at fault. When the fault current exceeded the critical current of one wire in the bifilar coil, the momentary sharp increase of impedance was detected. Base on the results, a new resistive type SFCL can generate not only resistance but also inductance, which can be used to control a fault current in the future.
In this paper, an integrated fault section detection and isolation strategy is proposed based on the application of the Distribution Automation System(DAS) utilizing advanced IT and communication technologies. The Feeder Remote Terminal Unit(FRTU) has been widely used to collect data in the Korean distribution system. The achieved data is adopted in this method for detecting multiple fault types. Especially in the case of single phase-to-ground fault, the fault section is detected by comparison of the zero-sequence current phase angle. The test results have verified the effectiveness of the proposed method in a radial distribution system through extensive simulations in Matlab/Simulink. Furthermore, a communication-based demo system identical to the simulation model has been developed, and it can be applied as an online monitoring and control program for fault section detection and isolation.
We propose an ART2 neural network-based fault diagnosis method to diagnose of sensor in the gas monitoring system. In the proposed method, using thermal modulation of operating temperature of sensor, the signal patterns are extracted from the voltage of load resistance. Also, fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters is used for fault isolation. The performances of the proposed fault diagnosis method are shown by simulation results using real data obtained from the gas monitoring system.
Arc Fault Current is an electric discharge which is occurred in two opposite electrode. In this paper, AFCI(arc fault circuit interrupter) is designed for the interruption of arc fault current which is occurred in the local electric network. This arc is one of the main causes of electric fire. Arc fault in electrical network has the characteristics of low current, high impedance and high frequency. Conventional arc fault circuit interrupter does not have the arc current interrupt function. Hence, Arc current controller is designed for the interruption of arc fault current which has the modified arc characteristics.
Recently, Several type of motors are used more widely in Fan system because of their low cost and high reliability. Therefore, the importance of fault detection and isolation of fan system significantly increases. The motor is a important factor bring out the fan system fault. So the problem of a fault detection for motor based on a parameter identification will be considered in this paper. After an introduction into fault detection with parameter estimation, a mathematical model for motor with special emphasis on motor itself. In the fault detection system, current and motor speed are used as parameter. Finally, simulation results are used to demonstrate the efficiency of the fault detection system.
This paper designs and implements fault-tolerant server of meta server for shared filesystem (SANfs) in SAN environment. SANfs is the filesystem that many clients can share data in Network-attached storage in SAN environment and meta server is the server that processes file operation in SANfs. The focus of this paper is the implementation of fault-tolerant server of meta server in SANfs. In the event of a meta server, meta server failovers to a fault-tolerant server where its processing continues seamlessly. If meta server doesn't restore, fault-tolerant server searches reliable client and makes another fault-tolerant server and work as meta server. Heartbeat monitors meta server and shadow server and controls them.
This paper presents the design of an algorithm to detect, identify, and locate faults in radial distribution feeders of Provincial Electricity Authority (PEA). The algorithm consists of three major steps. First, the adaptive algorithm is applied to track/estimate the system electrical parameter, i.e. current phasor, voltage phasor, and impedance. Next process, the impedance rule base is used to detect and identify the type of fault. Finally, the current compensation technique and a geographic information system (GIS) are applied to evaluate a possible fault location. The paper also shows the results from field tests of the automate fault location and illustrates the effectiveness of the proposed fault location scheme.
The current limiting characteristics of the flux-lock type superconducting fault current limiter (SFCL) using series connected two coils with twice triggering operation, which consists of series connected two coils and two superconducting (SC) modules with the inserting resistance, was analyzed. The feature of the suggested SFCL is that it can limit the fault current by triggering either one SC module or two SC modules comprising the SFCL depending on the amplitude of the fault current. To verify the current limiting operation of the suggested SFCL, the short-circuits in the fault location with the different fault currents were tested and its useful operations were described through the analysis on the tested results.
Song Myung-Hyun;Park Kyu-Nam;Woo Hyeok-Jae;Lee Tae-Hun;Han Min-Kwan
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권2호
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pp.105-109
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2005
This paper proposed a fault diagnosis technique of induction motors winding fault based on an artificial neural network (ANN). This method used Park's vector pattern as input data of ANN. The ANN are firstly learned using this pattern, and then classify between 'healthy' and 'winding fault' (with 2, 10, and 20 shorted turn) induction motor under 0, 50, and $100\%$ load condition. Also the possibility of classification of untrained turn-fault and load condition are tested. The proposed method has been experimentally tested on a 3-phase, 1 HP squirrel-cage induction motor. The obtained results provided a high level of accuracy especially in small turn fault, and showed that it is a reliable method for industrial application
This paper investigates an algorithm for robust fault diagnosis in robot manipulators. The TOSM (Third Order Sliding Mode observer) provides both theoretically exact observation and unknown fault identification without filtration. The EOI (Equivalent Output Injections) of the TOSM observers can be used as residuals for the problem of fault diagnosis and to identify the unknown faults. The obtained fault information can be used for fault detection, isolation as well as fault accommodation to the self-correcting failure system. The computer simulation results for a PUMA 560 robot are shown to verify the effectiveness of the proposed strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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