In this study, it is demonstrated that how the effect of the Near Fault Ground Motion affects the response of the structure. Considering the general characteristic of Near Fault Ground Motion the characteristics of Near Fault Ground Motions is analysed by elastic response spectrums, and the inelastic response spectrum is evaluated with the ductility and the yield strength to consider the inelastic behavior which couldn't be simulated through the elastic response spectrum. The result of this study shows that the effect of Near Fault Ground Motion should be considered in the long period range of long span structures but the domestic seismic design code was developed based on Far Fault Ground Motions, so the effects of Near Fault Ground Motions, which is very serious especially in large structures with a long period, are not considered. Therefore, the effect of the Near Fault Ground Motion has to be examined especially in the seismic performance evaluation of long period structure.
Analog instrument and control systems in nuclear power plants have recently been replaced with digital systems for safer and more efficient operation. Digital instrument and control systems have adopted various fault-tolerant techniques that help the system correctly and safely perform the specific required functions regardless of the presence of faults. Each fault-tolerant technique has a different inspection period, from real-time monitoring to monthly testing. The range covered by each faulttolerant technique is also different. The digital instrument and control system, therefore, adopts multiple barriers consisting of various fault-tolerant techniques to increase the total fault detection coverage. Even though these fault-tolerant techniques are adopted to ensure and improve the safety of a system, their effects on the system safety have not yet been properly considered in most probabilistic safety analysis models. Therefore, it is necessary to develop an evaluation method that can describe these features of digital instrument and control systems. Several issues must be considered in the fault coverage estimation of a digital instrument and control system, and two of these are addressed in this work. The first is to quantify the fault coverage of each fault-tolerant technique implemented in the system, and the second is to exclude the duplicated effect of fault-tolerant techniques implemented simultaneously at each level of the system's hierarchy, as a fault occurring in a system might be detected by one or more fault-tolerant techniques. For this work, a fault injection experiment was used to obtain the exact relations between faults and multiple barriers of faulttolerant techniques. This experiment was applied to a bistable processor of a reactor protection system.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.05a
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pp.279-290
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2005
The purpose of this study is to attempt a Analysis of a pointed-end Equipment Arm Safety-Accident for Fault Tree Analysis. Three major techniques were used first problem is Z-Model by which accident Analysis & prevention of a pointed-end Industry can be made, Fault Tree Analysis(FTA) bywhich quantification of a pointed-end Equipment accident Analysis can be made it 5 years in past and the third, manual-written by which minimal cut set to accident can be Identified. A example has been made of issue point a pointed-end Equipment that the Arm in loader happen to Injuries. According to the Analysis lack of safety knowledge, unsafety-behavior seem to be the primal cause of accident. Comparision of the accident cause to actual report demonstratesthat the FTA a efficient tool for Industrial Accident prevention.
Digital reactor protection system which consists of many identical modules, is fault- tolerant to provide high safety. The modules themselves including DSP(digital signal processing) card are also fault-tolerant in nature. This paper assesses the safety for being-designed digital reactor protection system of 2-out-of-4 G structure with lockout. Some interesting design alternatives are compared. Fault tree analysis for assessing system safety is performed by Relex software. The selected reactor protection system fully satisfies EPRIURD stipulation of mean failure time of 50 years.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.8
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pp.1456-1463
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2010
The safety critical systems in nuclear power plants should be designed to have a high level of fault tolerant capability because those systems are used for protection or mitigation of the postulated accidents of nuclear reactor. Due to increasing of the system complexity of the digital based system in nuclear fields, the reliability of the digital based systems without an auto-test or a self-diagnostic feature is generally lower than those of analog system. To overcome this problem, additional redundant architectures in each redundant channel and self-diagnostic features are commonly integrated into the digital safety systems. The self diagnostic function is a key factor for increasing fault tolerant capabilities in the digital based safety system. This paper presents an availability and safety evaluation model to analyze the effect to the system's fault tolerant capabilities depending on self-diagnostic features when the loss or erroneous behaviors of self-diagnostic function are expected to occur. The analysis result of the proposed model on the several modules of a safety platform shows that the improvement effect on unavailability of each module has generally become smaller than the result of usage of conventional models and the unavailability itself has changed significantly depending on the characteristics of failures or errors of self-diagnostic function.
Fault diagnosis depends critically on the selection of sensors monitoring crucial process variables. Boolean network (BN) is composed of nodes and directed edges, where the node state is quantized to the Boolean values of True or False and is determined by the logical functions of the network parameters and the states of other nodes with edges directed to this node. Since BN can describe the fault propagation in a sensor network, it can be applied to propose sensor selection strategy for fault diagnosis. In this article, a sufficient condition for parameter identifiability of BN is first proposed, based on which the sufficient condition for fault identifiability of a sensor network is given. Then, the fault identifiability condition induces a sensor selection strategy for sensor selection. Finally, the theoretical result is applied to the fault diagnosis-oriented sensor selection for a nuclear heating reactor plant, and both the numerical computation and simulation results verify the feasibility of the newly built BN-based sensor selection strategy.
This paper suggests an algorithm for detecting fault of longitudinal controller in autonomous vehicles. Guaranteeing safety in fault situation is essential because electronic devices in vehicle are dependent each other. Several methods like alarm to driver, ceding control to driver, and emergency stop are considered to cope with fault. This research investigates the fault monitoring process in fail-safe system, for controller which is responsible for accelerating and decelerating control in vehicle. Residual is computed using desired acceleration control command and actual acceleration, and detection of its abnormal increase leads to the decision that system has fault. Before computing residual for controller, health monitoring process of acceleration signal is performed using hardware and analytic redundancy. In fault monitoring process for controller, a process model which is fitted using driving data is considered to improve the performance. This algorithm is simulated via MATLAB tool to verify performance.
Modern production systems are very complex by request of automation, and failure modes that occur in thisautomatic system are very various and complex. The efficient fault diagnosis for these complex systems is essential for productivity loss prevention and cost saving. Traditional fault diagnostic system which perforns sequential fault diagnosis can cause catastrophic failure during diagnosis when fault propagation is very fast. This paper describes the Real-time Intelligent Multiple Fault Diagnosis System (RIMFDS). RIMFDS assesses current machine condition by using sensor signals. This system deals with multiple fault diagnosis, comprising of two main parts. One is a personal computer for remote signal generation and transmission and the other is a host system for multiple fault diagnosis. The signal generator generates various faulty signals and image information and sends them to the host. The host has various modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault diagnosis and graphic representation of the results. RIMFDS diagnoses multiple faults with fast fault propagation and complex physical phenomenon. The new system based on multiprocessing diagnoses by using Hierarchical Artificial Neural Network (HANN).
This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.
Probabilistic safety assessment (PSA) plays a critical role in ensuring the safe operation of nuclear power plants. In PSA, event trees are developed to identify accident sequences that could lead to core damage. These event trees are then transformed into a core-damage fault tree, wherein the accident sequences are represented by usual and complemented logic gates representing failed and successful operations of safety systems, respectively. The core damage frequency (CDF) is estimated by calculating the minimal cut sets (MCSs) of the core-damage fault tree. Delete-term approximation (DTA) is commonly employed to approximately solve MCSs representing accident sequence logics from noncoherent core-damage fault trees. However, DTA can lead to an overestimation of CDF, particularly when fault trees contain many nonrare events. To address this issue, the present study introduces a new zero-suppressed ternary decision diagram (ZTDD) algorithm that averts the CDF overestimation caused by DTA. This ZTDD algorithm can optionally calculate MCSs with DTA or prime implicants (PIs) without any approximation from the core-damage fault tree. By calculating PIs, accurate CDF can be calculated. The present study provides a comprehensive explanation of the ZTDD structure, formula of the ZTDD algorithm, ZTDD minimization, probability calculation from ZTDD, strength of the ZTDD algorithm, and ZTDD application results. Results reveal that the ZTDD algorithm is a powerful tool that can quickly and accurately calculate CDF and drastically improve the safety of nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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