Transient vibration generated by developing localized fault in gear can be used as indicators in gear fault detection. This vibration signal suffers from the background noise such as gear meshing frequency and its harmonics and broadband noise. Thus in order to extract the information about the only gear fault from the raw vibration signal measured on the gearbox this signal is processed to reduce the background noise with many kinds of signal-processing tools. However, these signal-processing tools are often very complex and time waste. Thus. in this paper. we propose a novel approach detecting the damage of gearbox and analyzing its pattern using the raw vibration signal. In order to do this, the residual signal. which consists of the sideband components of the gear meshing frequent) and its harmonics frequencies, is extracted from the raw signal by the power spectral density (PSD) to obtain the information about the fault and is used as the input data of the artificial neural network (ANN) for analysis of the pattern of gear fault. This novel approach has been very successfully applied to the damage analysis of a laboratory gearbox.
Large generator of power plant is very important. In order to protect large generator from faults, digital protective relay or IED is required. However, all protective relays for generators of the domestic power plant are operated by foreign products. And now, for technological independence from foreign and improvement of import substitution effect, IEDs using domestic technology are being developed. To evaluate performance of developing next-generation power devices, the study of the dynamic characteristics of the power plant, generator system modeling, fault simulation and analysis, should be considered. Specially, To obtain IEEE Standards COMTRADE format for relay operation test, generator system modeling and fault simulation using PSCAD/EMTDC tools must be preceded. Until now, a complete modeling of generator internal windings and fault simulation techniques dose not exist. In this paper, for evaluation performance of relay elements of developing IED, the generator system modeling and various faults simulation using PSCAD/EMTDC tools were performed. And then, the various transient phenomena through obtained relaying signal of developed modeling were analyzed.
본 논문은 유한 상태 기계 모델로 표현된 통신 프로토콜의 시험항목에 대한 오류 발견 능력 분석 방법을 제시한다. 시험항목에 대한 오류 발견 능력의 평가는 생성된 시험항목으로 어느 정도까지 오류를 발견해 낼 수 있는지를 측정하는 것이다. 시험항복의 오류 발견 능력 평가 방법은 주로 수학적 분석과 시뮬레이션을 이용한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 동신 프로토콜 시험항목의 오류 발견 능력 분석음 위해 시뮬레이터를 설계, 구현하였다. Inres 프로토콜을 시뮬레이터에 적용한 결과, 출력 오류와 상태 병합. 분리 오류는 100%의 높은 오류 발견율을 보였다. 구현된 오류 발견 능력 분석 시뮬레이터는 다양한 프로토콜에 적용 가능함으로써 새로운 오류 발견 능력 분석 도구로 사용될 수 있다.
When any faults occurred in electrical railway system, operators need to analysis it quickly and accurately. Existing COMTRADE based analysis tools are not enough to analysis faults occurred in electrical railway system. In this paper, it presents some functions to fault analysis for electrical railway system based on fault data formatted COMTRADE. These functions are implemented in PSCAD/EMTDC and it can be shown that analyzed results against actual electrical fault cases which were occurred in the electrical railway power system.
These days, it is needed that more stability and reliability of Diesel engine. So it is essential that a systematic and comprehensive fault diagnosis analysis technology. this technology makes fault diagnosis analysis system more efficient. Expert System is required to make fault diagnosis analysis system. In this paper, fault and early diagnosis system is implemented to use Expert System development tools.
A challenging activity in the manufacturing industry is to perform in real time the continuous monitoring of the process state, the situation assessment and identification of the problem on line and diagnosis of the cause and importance of the problem if he process does not work properly. This paper describes LAT(Ladder Analysis Tool) system for fault tree generation to improving the fault diagnosis of CNC machine tools. The system consists of 4 steps which can automatically ladder analysis from ladder diagram to two diagnosis function models. The two diagnostic models based on he ladder diagram is switching function model and step switching function model. This system tries to overcome diagnosis deficiencies present machine tool.
In this paper, the fault diagnosis for a gearbox of BLDC motor. The stator of BLDC motor consists of coil winding so it is easy to cool down and it also has a high reliability. In addition, it doesn't have a brush so it is less trouble and good in maintenance. Coupling with the motor which is the power sources, the gear has a high power transfer efficiency and various rotation speed. The gear gets a high driving force through deceleration. Thus it has been widely used. The gearbox fault detection area has not attracted much attention from electrical engineering community. A few papers describe gearbox fault based on vibration. Gearbox fault is diagnosed through FFT analysis of current and voltage. Fault characteristic frequency side band detected by calculating fault frequency. A threshold value is suggested by comparing normal peak value with fault peak value using detected fault characteristic frequency side band. Experimental results demonstrate that motor current and voltage signal analysis are viable tools in detecting these gear faults. Lower side band(LSB) is bigger than upper side band(USB) in current FFT. LSB and USB are similar in voltage FFT. Finally, fault diagnosis system that can easily detect flaws is developted for gearbox of BLDC motor.
Jo, Yong-Hwan;Xiang, Ling;Choi, Myeon-Song;Park, Ji-Seung;Lim, Seong-Il;Kim, Sang-Tae;Lee, Seung-Jae
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권1호
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pp.64-69
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2013
For power system protection, the distance relay settings are important. Apparent factor is a necessary parameter in distance relay settings. Apparent factors have to be calculated when setting the distance relays and doing the resetting in case of configuration change in power system. The problem is that the current method to calculate apparent factor requires tools and plenty of time to do fault analysis and this method is complex especially in case of configuration change. Therefore this paper proposes a fast algorithm to calculate apparent factor without the fault analysis. Test results prove that this algorithm is simple and accurate by simulation.
In this paper, we performed the optimum design of reactors for matrix-type superconducting-fault current limiters (SFCLs), using electromagnetic analysis tools. We decided a optimun position within a reactor for superconducting elements of current-limiting parts and trigger parts from the calculation of magnetic flux internsity for reactor structures. Also we decided effective distance length between two reactors through the analysis of the distribution of magnetic field, according to distance lengths between them. We designed and characterized matrix-type SFCLs, based on our optimum design of a reactor. We confirmed uniform distribution of a fault current, resulted from the improvement of simultaneous quench characteristics within our matrix-type SFCL.
The research related to fault diagnosis in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) has attracted considerable attention in recent years because various faults such as permanent magnet demagnetization and short-circuited turns can occur and result in unexpected failure of motor related system. Several conventional current and back electromotive force (BEMF) analysis techniques were proposed to detect certain faults in PMSMs; however, they generally deal with a single fault only. On the contrary, cases of multiple faults are common in PMSMs. We propose a fault diagnosis method for PMSMs with single and multiple combined faults. Our method uses three phase BEMF voltages based on the fast Fourier transform (FFT), support vector machine(SVM), and visualization tools for identifying fault types and severities in PMSMs. Principal component analysis (PCA) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) are used to visualize the high-dimensional data into two-dimensional space. Experimental results show good visualization performance and high classification accuracy to identify fault types and severities for single and multiple faults in PMSMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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