This paper deals with the estimation of unknown actuator faults for linear dynamic systems with sensor noise. The presented method based on the integral observer permits to achieve good convergence and exact estimation of unknown faults. The validity of proposed method is established by using the simulation results which compare to the existing methods.
This paper deals with the estimation of unknown actuator faults for linear dynamic systems with sensor noise. The presented method based on the PI(proportional-integral) observer permits to achieve good convergence and exact estimation of unknown faults. The validity of proposed method is established with simulation results and comparisons to the existing methods.
Faults on power systems are inevitable phenomena. These faults can be classified by two categories, temporary and permanent faults. Without distinction of fault types, the faults would induce several changes on power system such as transmission line trip. Especially, the most common phenomena which loads experience by the power system fault is voltage sag. Voltage sags mean that the bus voltage maintains under 0.9 p.u. of rating for several cycles, and they give serious effects to operation of load devices. To ensure proper operation of the load, the flywheel systems, one of the energy storage system, are suggested in this paper. This paper demonstrates the efficiency of flywheel energy storage system against voltage sag by PSCAD/EMTDC simulation.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protection of power system. A high impedance fault(HIF) dose not make enough current to cause conventional protective device. It is well known that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional Protection system. This paper describes an algorithm using neural network for pattern recognition and detection of high impedance faults. Wavelet transform analysis gives the time-scale information. Time-scale representation of high impedance faults can detect easily and localize correctly the fault waveform.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protection of power system. A high impedance fault(HIF) dose not make enough current to cause conventional protective device operating, so it is well known that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional protection system. In this paper, we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos, not a random motion. Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents detections in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically, and fractal dimensions of fault currents which represent geometrical self-similarity are calculated. Wavelet transform analysis is applied the time-scale information to fault signal. Time-scale representation of high impedance faults can detect easily and localize correctly the fault waveform.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.38
no.8
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pp.72-84
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2001
The timings of all computational elements in the micropipeline circuits are important. The previous researches on path delay testing using scan methods make little account of the characteristic of the path delay tests that the second test pattern must be more controllable. In this paper, a new scan latch is proposed which is suitable to path delay testing of the micropipelines and has small area overhead. Results show that path delay faults in the micropipeline circuits using the new scan are testable robustly and the fault coverage is higher than the previous researches. In addition, the new scan latch for path delay faults testing in the micropipeline circuits can be easily expanded to the applications such as BIST for stuck-at faults.
Commutation failures can deteriorate the availability of high-voltage direct current (HVDC) links and may lead to outage of the HVDC system. Most commutation failures are caused by voltage reduction due to ac system faults on inverter side. The commutation failure process can be divided into two stages. The first stage, from the occurrence to the clearing of faults, is called 'Deterioration Stage'. The second stage, from the faults clearing to restoring the power system stability, is called 'Recovery Stage'. Based on the analysis of the commutation failure process, this paper proposes a direct-current fuzzy controller including prevention and recovery controller. The prevention controller reduces the direct current to prevent Commutation failures in the 'Deterioration Stage' according to the variation of ac voltage. The recovery controller magnifies the direct current to speed up the recovery of power system in the 'Recovery Stage', based on the recovery of direct voltage. The validity of this proposed fuzzy controller is further proved by simulation with CIGRE HVDC benchmark model in PSCAD/EMTDC. The results show the commutation failures can be mitigated by the proposed direct-current fuzzy controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1869-1873
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2010
For reliable operation of oil-filled electrical equipment, monitoring and maintenance of insulating oil is essential. Dissolved gas analysis(DGA) is widely used for monitoring faults in high voltage electrical equipment in service. Therefore, oil analysis should be monitored regularly during its service life. KEPCO has investigated thousands of dissolved gas analysis data since 1985, and conducted studies on the relationship of gas in oil analysis and internal inspection results of transformer. As the results, KEPCO revised criteria for transformer diagnosis and has applied it since 2008. Almost of 100 cases of internal inspection results since 2001 have been investigated. This paper presents the correlation of the fault-identifying gases with faults found in actual transformers and how should we approach to internal inspection of transformer by dissolved gas analysis.
A passive approach for enhancing fault detection and isolation performance of multiple observer based fault detection isolation schemes(FDIS) is proposed. The FDIS has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises of a rule base and fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic and threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rule base. The suggested scheme is applied for the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
When a feedback bridging fault is activated, oscillation may be generated in output signal lines. If the oscillation is generated, the fault may not be detected by logic testing. Thus, in the past we proposed a current sensor to detect feedback bridging faults by supply current testing. The sensor circuit design requires the maximum frequency of oscillation which is generated when feedback bridging fault is excited as a specification. In this paper, an estimation method of the oscillation frequency is proposed. Also, it is shown by some experiments that the frequency obtained by the method can be used for the sensor design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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