검사용이성 분석에서는 회로의 모든 선에서 제어율과 관측율 값을 계산하고 이를 기반으로 결함 시험도를 평가한다. 검사용이성 분석은 응용에 따라 제어율과 관측율 값을 이용하기도 하고, 결함 시험도 값을 사용하기도 한다. 검사용이성 분석 알고리즘 ITEM은 이미 결함 시험도 측정 관점에서 평가되었다. 하지만 부분스캔과 같은 응용 분야를 위해 회로 내의 각 선들에 대한 제어율과 관측율 값도 중요한 의미를 가지므로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 회로내의 각 선들에 대한 검출율 관점에서 STAFAN과 ITEM을 비교 평가하기 위해, 플립플롭을 스캔함에 따른 전체 회로의 검사용이성 영향을 분석하는 민감도 분석을 이용한 검사용이성 부분 스캔 기법을 통해 간접적으로 ITEM을 평가하였다. ITEM에 의해서 구해진 검사용이성은 STAFAN에 의해 구해진 것과 거의 유사한 값을 유지하였지만, 빠른 실행 시간을 보였다. ITEM은 부분 스캔과 실행 시간에 민감한 크기가 큰 회로에 있어서 효과적일 것으로 판단된다.
Earthquakes occur as a cluster in many regions around the world where complex fault systems exist. The repeated shaking usually induces accumulative damage to affected structures. Damage accumulation in structural systems increases their level of degradation in stiffness and also reduces their strength. Many existing analytical tools of modeling RC structures lack the salient damage features that account for stiffness and strength degradation resulting from repeated earthquake loading. Therefore, these tools are inadequate to study the response of structures in regions prone to multiple earthquakes hazard. The objective of this paper is twofold: (a) develop a tool that contains appropriate damage features for the numerical analysis of RC structures subjected to more than one earthquake; and (b) conduct a parametric study that investigates the effects of multiple earthquakes on the response of RC moment resisting frame systems. For this purpose, macroscopic constitutive models of concrete and steel materials that contain the aforementioned damage features and are capable of accurately capturing materials degrading behavior, are selected and implemented into fiber-based finite element software. Furthermore, finite element models that utilize the implemented concrete and steel stress-strain hysteresis are developed. The models are then subjected to selected sets of earthquake sequences. The results presented in this study clearly indicate that the response of degrading structural systems is appreciably influenced by strong-motion sequences in a manner that cannot be predicted from simple analysis. It also confirms that the effects of multiple earthquakes on earthquake safety can be very considerable.
Before applying the HTS(High Temperature Superconductor) power devices to a real utility network, system analysis should be carried out by some simulation tools. PSCAD/EMTDC simulation tool is one of the most popularized useful analysis tools for electrical power system. Unfortunately the model component for HTS coil is not provided in PSCAD/EMTDC simulation tool. In this paper, EMTDC model component for HTS coil has been developed considering real characteristics of HTS coil like critical current, temperature and magnetic field. The developed model component of HTS coil could be used for power system application. Using the developed model component for HTS coil, we can easily do the simulation of HTS power devices application test in utility with the various inductance, quench current, inner magnetic field, and temperature values, for instances; SMES(Superconducting Magnetic Energy Storage) system, superconducting motor, transformer, and FCL(Fault Current Limiter)
We simulated insulation defects of stator winding wire on high voltage generator by 5 types. 4 types have one discharge source and other one has multi discharge source by simulation. For accurate decision, measurements used to PRPD pattern to occurred partial discharge source of various types. In this research, when PRPD pattern carried out or analyzed pattern recognition of discharge source, it used to powerful tools. In this result, PRPD Pattern defined to have single discharge source of 4 types by insulation defect. When insulation defect simulated, all the defected winding have not the same result. Errors for a little different can make mistakes from a subtle distinction. The difference between internal and void discharge have magnitude of pulse amplitude of inner discharge bigger than void discharge and have a shape of bisymmetry. But void discharge has a shape of bisymmetry against maximum value on polarity respectively. In cases of slot and surface discharge, we confirmed to show similar results those other researchers. In case of multi-discharge, as a result of we could classify not perfect match with occurred patterns in single discharge eachother. In the future, we will have to recognize and classify with results of multi-discharge.
안전 필수 분야의 전장 장비에서 다양한 고장요인 (고장모드)에 따른 고장 영향 분석 (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis)이 필수적이다. 이는 기기나 시스템의 잠재적인 결함들을 식별하고, 그로 인한 발생 가능한 위험을 평가하여 이를 방지하거나 관리하기 위한 개선안을 수립한다. 그러나 최근 시스템의 복잡성이 증가하고 소프트웨어의 영향이 중요해지며 전통적인 FMEA 만을 설계 단계에 적용하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문은 모델기반설계기법을 기반으로한 Automatic FMEA 방식을 제안한다. 모델의 구조와 동작을 자동으로 분석하여 FMEA를 수행할 수 있게 하여, 설계 초기 단계에서도 고장모드 분석이 가능하게 한다. 사례연구로 차량 연료 제어 시스템을 대상으로 Automatic FMEA를 수행하였다. 본 연구는 Automatic FMEA 분석도구의 성능을 입증하는 동시에, 향후 연구 방향을 제안한다.
Dissolved gas analysis (DGA) is one of the most widely used diagnostic tools for detecting and evaluating faults in electrical equipment. However, interpretation of DGA results is often complex and should always be done with care, involving experienced insulation maintenance personnel. KEPCO (Korea Electric Power Cooperation) has been using DGA technique since KEPCO established the criteria of DGA in 1985. In this paper, we introduce the DGA criteria of KEPCO and analyze the result of DGA. Also we sort pattern in result of DGA. Then, relation between pattern and inner inspection was studied. 67 DGA data was used for analyzing pattern. Some patterns have something to do with cause of incipient fault.
본 논문에서는 전력계통에서 발생되는 surge나 고장전류에 의해서 변압기의 고압측 권선에 선간단락이 발생할 경우 유도되는 전자력의 크기를 유한요소 전자계해석 프로그램을 이용하여 해석하는 방법을 제안하였다. 연구에서 사용된 배전용 변압기 model은 1[MVA], 22,900/220[V] 단상 외철형 Cable 권선형 변압기로서 권선간 단락을 모의하는 방법을 제안하고, FEM 프로그램(FLUX2D)을 이용하여 단락전류와 각방향의 전자력을 계산하고 분석하였다. 누설자속분포, 권선단락 시 전압 및 전류파형, 권선간에 작용하는 힘의 변화와 분포를 계산하였다. Simulation 방법의 타당성을 검증하기 위하여 이론치와 Pspice 프로그램을 이용하여 계산한 결과와 5[%] 이내의 오차율로 아주 잘 일치함을 확인하였다. 선간단락전류는 정격전류의 약 400배이며, 전자력도 $20{\sim}200$배 정도로 급증하였다. 본 연구의 결과는 배전용 변압기의 신뢰도 향상을 위하여 변압기 코일과 절연구조 설계에 유용한 정보를 제공하게 될 것이다.
Martakis, Panagiotis;Movsessian, Artur;Reuland, Yves;Pai, Sai G.S.;Quqa, Said;Cava, David Garcia;Tcherniak, Dmitri;Chatzi, Eleni
Smart Structures and Systems
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제29권1호
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pp.251-266
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.
본 논문에서는 배전계통에 사용되는 케이블 권선형 변압기에 전력계통에서 발생되는 서지나 고장전류에 의해서 변압기의 고압측 코일에 유도되는 전자력의 크기를 유한요소 전자계해석 프로그램(FLUX2D)을 이용하여 해석하고, 기계진동방정식을 이용하여 케이블형 권선의 고유진동주파수를 분석하였다. 변압기모델로서 1(MVA), 22,900/220([V]) 단상 외철형 Cable형을 선정하여, 권선의 각방향의 전자력을 분석하고, 고유진동 mode를 Transfer Matrix Method를 이용하여 계산하고 상용 프로그램(ANSYS)을 이용하여 분석한 결과와 비교하였다. 진동모드의 분석한 결과 제시한 수치해석 방법은 공학적인 오차범위 안에서 충분히 수용할 정도의 정확도를 보여주었다. 변압기 권선의 전자력과 진동모드 분석결과는 변압기의 절연설계 및 단락기계력에 의한 절연 구조 설계를 위한 유용한 자료로 활용될 수 있다.
Monitoring technology of machining has a long history since unmanned machining was introduced. Despite the long history, many researchers have presented new approaches continuously in this area. Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sound is corrupted by the surrounding work environment. Therefore, the most important part of the diagnosis is to find hidden elements inside the data that can represent the error pattern. This paper presents a feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by tools. The magnitude spectrum of the sound is extracted using the Fourier analysis and the band-pass filter is applied to further characterize the data. Statistical functions are also used as input to the nonlinear classifier for the final response. The results prove that the proposed feature extraction method accurately captures the hidden patterns of the sound generated by the tool, unlike the conventional features. Therefore, it is shown that the proposed method can be applied to a sound based automatic diagnosis system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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