This paper proposes an efficient fault detection method for onboard degaussing coils which are installed to minimize underwater magnetic fields due to the ferromagnetic hull. To achieve this, the method basically uses field signals measured at specific magnetic treatment facilities instead of time-consuming numerical field solutions in a three-dimensional analysis space. In addition, an analytical design sensitivity formula and the linear property of degaussing coil fields is being exploited for detecting fault coil positions and assessing individual degaussing coil currents. Such peculiar features make it possible to yield fast and accurate results on the fault detection of degaussing coils. For foreseeable fault conditions, the proposed method is tested with a model ship equipped with 20 degaussing coils.
This paper proposes an indirect fault detection method for an onboard degaussing coil system, installed to reduce the underwater magnetic field from the ferromagnetic hull. The method utilizes underwater field signals measured at specific magnetic treatment facilities instead of using time-consuming numerical field solutions in a three-dimensional space. An equivalent magnetic charge model combined with a material sensitivity formula is adopted to predict fault coil locations. The purpose of the proposed method is to yield reliable data on the location and type of a coil breakdown even without information on individual degaussing coils, such as dimension, location and number of turns. Under several fault conditions, the method is tested with a model ship equipped with 20 degaussing coils.
In this paper, a new remote terminal unit(hereafter RTU) is proposed to manage a wide range of applications and a variety of sensors (eg, pressure, water quality, temperature and humidity sensors, the amount of pollutants, $CO_2$, etc.) to monitor and control the facility such as water treatment plant, intake and effluent pumping station, water tank and distribution network. Fault status of local sensor devices and network are alerted by using the embedded fault handling capabilities of the RTU in the system and also sent to the fault handling server, by which fault can be easily monitored to users. The developed system was applied to one of K-water branch offices in Geoje city and improved its reliability and stability for controlling and monitoring water facility.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper propolsed the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
The biological wastewater treatment plant, which uses microbial community to remove organic matter and nutrients in wastewater, is known as its nonlinear behavior and uncertainty to operate. Therefore, operation of the biological wastewater treatment process much depends on observation and knowledge of operators. The manual inspection of human operators is essential to manage the process properly, however, it is impossible to detect a fault promptly so that the process can be exposed to improper condition not securing safe effluent quality. Among various process faults, equipment malfunction is critical to maintain normal operational state. To detect equipment faults automatically, the dynamic time warping was tested using on-line oxidation-reduction potential (ORP) and dissolved oxygen (DO) profiles in a sequencing batch reactor (SBR), which is a type of wastewater treatment process. After one cycle profiles of ORP and DO were measured and stored, they were warped to the template profiles which were prepared already and the distance result, accumulated distance (D) values were calculated. If the D values were increased significantly, some kinds of faults could be detected and an alarm could be sent to the operator. By this way, it seems to be possible to make an early detecting of process faults.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper proposes the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권8호
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pp.1291-1298
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2004
In development of monitoring and control systems, one of the most important points is to consider a redundancy so that the system can be operated normally although hardware faults are partly occurred. The purpose of this paper is to introduce a monitoring and control system with a redundancy function for I/O servers and communication networks. I/O servers composed with an active server and a standby server. Each server also has 3 communication ports, 2 ports of them were connected to field units and the other 1 port was connected to the other server. Field units have to be constructed to 2 communication ports connected I/O servers through communication lines. Also, server communication module was implemented for analyzing and handling fault elements. and was submodularized for linking easily with a monitoring and control module. An experiment with 2 servers and 2 field units was constructed to demonstrate its effectiveness.
Wastewater treatment plants are constantly exposed to influent wastewater that is constantly changing. This poses a major challenge to the operation of the plants. It is crucial to have a rapid and accurate measurement of the influent concentrations of wastewater in order to maintain and optimize treatment performance, as well as to develop energy-saving strategies. While laboratory measurements provide the highest accuracy in determining influent water quality, they are inevitably time-consuming procedures. In order to cope with the ongoing disturbances from wastewater influent, absorption-based optical measuring instruments have been developed. These instruments can detect the influent water quality in a short amount of time, improving their practicality and reliability. However, when these optical measuring instruments malfunction, the accuracy of the measured values decreases, leading to unreasonable operation of the treatment plant. This paper proposes a method for detecting anomalies in optical water quality measurement devices. The Harmony Search algorithm is used to validate the measured water quality values and detect abnormalities such as contamination or physical anomalies in the measurement apparatus. To assess the performance of the developed algorithm in detecting anomalies, validation was conducted by installing it in a field-scale wastewater treatment plant. The results consistently showed that the developed fault detection method for optical water quality measurements equipment provided acceptable results for normal, temporary abnormal, and long-term abnormal conditions.
Yoo, Chang-Kyoo;Vanrolleghem, Peter A.;Lee, In-Beum
Environmental Engineering Research
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제11권2호
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pp.63-76
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2006
Multivariate analysis and batch monitoring on a pilot-scale sequencing batch reactor (SBR) are described for integrated wastewater treatment management system, where a batchwise multiway independent component analysis method (MICA) are used to extract meaningful hidden information from non-Gaussian wastewater treatment data. Three-way batch data of SBR are unfolded batch-wisely, and then a non-Gaussian multivariate monitoring method is used to capture the non-Gaussian characteristics of normal batches in biological wastewater treatment plant. It is successfully applied to an 80L SBR for biological wastewater treatment, which is characterized by a variety of error sources with non-Gaussian characteristics. The batchwise multivariate monitoring results of a pilot-scale SBR for integrated wastewater treatment management system showed more powerful monitoring performance on a WWTP application than the conventional method since it can extract non-Gaussian source signals which are independent and cross-correlation of variables.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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