High impedance fault(HIF) is defined as fault the general overcurrent relay can not detect or interrupt. Especially when HIF occur in residential areas, energized high voltage conductor results in fire hazard, equipment damage or personal threat. This paper proposes the model of the high impedance fault in transmission line using the ZnO arrester and resistance to be implemented within EMTP. The performance of the proposed model is tested on a typical 154[kV] korean transmission line system under various fault conditions. Wavelet transform is efficient and useful for the detection of high impedance fault in power system, because it uses variable windows according to frequency. In this paper, HIF detection method using wavelet transform can distinguish HIF form similar fault like arcfurance load, capacitor bank switching and line switching.
Distribution line fault has been reduced gradually by the efforts on improving the quality of electrical materials and distribution system maintenance. However faults caused by medium voltage customers have been increased gradually even though we have done many efforts. The problem is that we don't know which customer will cause the fault. This paper presents the concept to find these customers using data mining techniques, which is based on accumulated fault records of medium voltage customers in the past. It also suggests the prediction model construction of medium voltage customers causing distribution line fault and methods to enhance the reliability of distribution system. We expect that we can effectively reduce faults resulted from medium voltage customers, which is 30% of total faults.
A model of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with an inter turn short fault is proposed using a deformed flux model. The deformed flux model includes not only the fault winding flux information but also the inductance variation of the healthy winding considering the configuration of the winding distribution. With the deformed flux model and the positive sequence current assumption, the proposed model is derived in the positive and negative sequence synchronous reference frame (SRF). The finite elements method (FEM) simulation is applied to validate the proposed PMSM model with inter turn short fault.
본 논문에서는 RF 집적회로의 설계사양을 시간영역에서 테스팅이 가능한 구간고장모델링 기법을 제안한다. 먼저 구간고장모델을 정의하였고, 정상동작구간을 결정하여 구간고장모델이 될 수 있는 조건을 증명하였다. 그리고 구간고장모델 조건을 5.25 GHz 저잡음 증폭기에 적용하여 능동소자와 수동소자의 강고장과 파라메트릭 고장의 검출이 가능한 9개의 구간고장모델을 모의실험에 의하여 구하였다. 본 논문에서 얻어진 구간고장모델을 기반으로 출력에 나타나는 출력파형의 변화를 시간영역에서 관찰하여 설계사양 테스팅을 수행할 수 있으므로 RF 집적회로의 테스팅 시간과 비용을 줄일 수 있다.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
In this paper, a robust model based fault detection for varying temperature is proposed, To develop a robust force estimation model, it needs temperature information because the force sensor's output is affected by a temperature variation. If an EPB system does not include a temperature sensor, the model has a much larger error than an EPB system with a built-in temperature sensor. Therefore, the temperature is estimated by using Ohm's law. The force model is applied with a motor current, battery voltage, operation mode, and the estimated temperature to detect a force sensor's abnormal signal fault. The residual is calculated by comparing the value of the measured force and the estimated force. Fault information is collected by using the output of the evaluated residual with the adaptive thresholds. A proposed robust model based fault detection for varying temperature was verified by HILS (Hardware in the Loop Simulation).
The condition assessment of engineering systems has increased in importance because the manpower needed to operate and supervise various plants has been reduced. Especially, induction motors are at the core of most engineering processes, and there is an indispensable need to monitor their health and performance. So detection and diagnosis of motor faults is a base to improve efficiency of the industrial plant. In this paper, a model-based fault detection system is developed for induction motors, using steady state vibration signals. Early various fault detection systems using vibration signals are a trivial method and those methods are prone to have missed fault or false alarms. The suggested motor fault detection system was developed using a model-based reference value. The stationary signal had been extracted from the non-stationary signal using a data segmentation method. The signal processing method applied in this research is FFT. A reference model with spectra signal is developed and then the residuals of the vibration signal are generated. The ratio of RMS values of vibration residuals is proposed as a fault indicator for detecting faults. The developed fault detection system is tested on 800 hp motor and it is shown to be effective for detecting faults in the air-gap eccentricities and broken rotor bars. The suggested system is shown to be effective for reducing missed faults and false alarms. Moreover, the suggested system has advantages in the automation of fault detection algorithms in a random signal system, and the reference model is not complicated.
고 품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어 내에 잠재된 결점을 제거하기 위한 품질관리계획이 요구된다. 이를 위해 결점 제거 프로필을 적절히 기술해야만 한다. 기존의 유조와 도관 모델은 결점이 제거되고 도피하는 결점을 계산하는데 복잡한 과정을 수행한다. 또한 어느 단계에서 삽입된 결점이 제거되고 도피하였으며, 단계별 결점 발견율이 얼마인지를 상세히 알고 있어야만 한다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하기위해 본 논문은 결점필터링 개념에 기반하여 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 임의의 단계에서 제거와 도피한 결점이 어느 단계에서 삽입된 결점에 관련되어 있는지 고려할 필요가 없어 결점을 보다 간략히 기술할 수 있는 장점이 있다. 또한, 결점 제거 품질척도와 생산성 척도의 함수에 기반하여 결점제거에 요구되는 노력 추정 모델을 제시하였다.
단층대에 위치한 근접병설터널에 대하여 단층의 폭과 경사, 단층암의 물성을 달리한 수치해석과 모형실험을 통해 단층이 터널 안정성에 미치는 영향을 알아보았다. 병설터널 사이에 존재하는 필라의 강도/응력비를 구할 때는 필라 중앙부의 응력, 필라 전체의 평균응력, 필라 좌우단부의 응력을 각각 적용하였는데, 이중 마지막 방법은 단층대의 유무에 관계없이 터널 안정성의 보수적 평가에 적합하였고 터널 굴착시점을 실시간적으로 반영하였다. 필라 좌우단부의 응력을 적용하여 구한 강도/응력비는 단층의 폭과 경사가 커질수록, 단층암의 물성이 연약할수록 감소하는 경향을 보였다. 축소모형실험에서 단층을 포함한 모형은 불포함 모형에 비해 균열개시압력이 작았고, 단층의 폭이 큰 모형일수록 터널 안정성은 낮게 나타났다. 단층은 터널의 파괴거동에도 큰 영향을 미쳤는데, 단층이 없는 모형에서는 필라의 좌우하단부와 양쪽터널 측벽부에서 수평방향의 균열이 발생하였지만, 단층을 포함한 모형에서는 필라부 단층대에서 경사진 균열이 발생하였다.
In this paper we propose a new fault detection and isolation (FDI) method for those faults of parameter change type. First, we design a residual generator based on the ${\delta}$-operator model of the plant by using the stable pseudo inverse system. Second, the parameter change is estimated by using the property of the block Hankel operator. Third, reliability with respect to stability is quantified. Fourth, the limitations for the meaningful diagnosis in our method are given. The numerical examples demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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