When a feedback bridging fault is activated, oscillation may be generated in output signal lines. If the oscillation is generated, the fault may not be detected by logic testing. Thus, in the past we proposed a current sensor to detect feedback bridging faults by supply current testing. The sensor circuit design requires the maximum frequency of oscillation which is generated when feedback bridging fault is excited as a specification. In this paper, an estimation method of the oscillation frequency is proposed. Also, it is shown by some experiments that the frequency obtained by the method can be used for the sensor design.
The Steer-By-Wire(SBW) system replaces complex mechanical linkages of the current steering system with electric motors, sensors, and electronic control units. However, the SBW system should guarantee its safety and reliability before commercialization, and therefore, a reliable and robust fault-tolerant technology has to be implemented. This paper proposes a fault-tolerant control algorithm for the SBW system. Based on careful analysis on propagation effects of sensor faults, a reliable fault-tolerant control strategy has been developed. The fault-tolerant controller consists of a fault detection part that monitors and detects faults in the steering wheel and road wheel sensors, and a reconfiguration part that switches to normal sensor signal based on fault detection information. It has been demonstrated by simulation that the proposed algorithm detects sensor faults accurately and enables reliable steering control under various dynamic fault situations.
Based on the Deep Q-Network(DQN) algorithm of reinforcement learning, an active fault-tolerance method with incremental action is proposed for the control system with sensor faults of the once-through steam generator(OTSG). In this paper, we first establish the OTSG model as the interaction environment for the agent of reinforcement learning. The reinforcement learning agent chooses an action according to the system state obtained by the pressure sensor, the incremental action can gradually approach the optimal strategy for the current fault, and then the agent updates the network by different rewards obtained in the interaction process. In this way, we can transform the active fault tolerant control process of the OTSG to the reinforcement learning agent's decision-making process. The comparison experiments compared with the traditional reinforcement learning algorithm(RL) with fixed strategies show that the active fault-tolerant controller designed in this paper can accurately and rapidly control under sensor faults so that the pressure of the OTSG can be stabilized near the set-point value, and the OTSG can run normally and stably.
With increasing demands for reducing cost of maintenance which can detect machine fault automatically; low cost and intelligent functionality sensors are required. Rapid developments, in semiconductor, computing, and communication have led to a new generation of sensor called "smart" sensors with functionality and intelligence. The purpose of this research is comparison of machine fault classification between general analyzer signals and smart sensor signals. Three types of sensors are used in induction motors faults diagnosis, which are vibration, current and flux. Classification results are satisfied.
In this paper, a new structure that can do fault detection and location of digial logic circuits more efficiently using current testing techniques is proposed. In the conventional method, observation point for steady state power supply current was only one, but in the proposed method more fault classes are divided for fault detection and location through the ovservation of steady state power supply current at two points. Also, it is shown that this structure can be easily applied in detection of stuck-open fault which is not easy to do testing with conventional current testing techniques. In the presented mehtod, an extra trasnistor is used, and current path is made compulsorily in the CMOS circuits in which no current path can be established in steady state, then it can be known that stuck-open tault is in the MOS transistor on the considering current path, if this path disappears due to stuck-open fault. The validity and the effectiveness is shwon, thorugh the SPICE simulation of circuits with fault and the current path search experiment using current path search program based on transistor short model wirtten in C language on SUN sparc workstation.
Fast and accurate fault diagnosis of the position sensor is of great significance to ensure the reliability as well as sensor fault tolerant operation of the Switched Reluctance Wind Generator (SRWG). This paper presents a fault diagnostic scheme for a SRWG based on the residual between the estimated rotor position and the actual output of the position sensor. Extreme Learning Machine (ELM), which could build a nonlinear mapping among flux linkage, current and rotor position, is utilized to design an assembled estimator for the rotor position detection. The data for building the ELM based assembled position estimator is derived from the magnetization curves which are obtained from Finite Element Analysis (FEA) of an SRWG with the structure of 8 stator poles and 6 rotor poles. The effectiveness and accuracy of the proposed fault diagnosis method are verified by simulation at various operating conditions. The results provide a feasible theoretical and technical basis for the effective condition monitoring and predictive maintenance of SRWG.
DC Arc Fault Current is an electric discharge which is occurred in two opposite electrode. In this paper, DC arc detection device is designed for the display of DC arc fault current which is occurred in the local electric network with DC Power. This DC arc is one of the main causes of electric fire. Arc fault in electrical network has the characteristics of low current, high impedance and low frequency. DC Arc current detection device is designed for the display of arc fault current which has the modified arc characteristics.
To operate electric power systems economically and stably, and to supply the electric power of good quality, it is necessary that the measured information (current, voltage, and so on) be detected and transmutted with high reliability and high effieincy. For the reason, the optical magnetic field sensor is possible to rapidly detect to over current and recover when electric power line have fault. In addition, the optical sensor have no electro magnetic distortion and no electric insulation. In this study, we designed OCR(Over Current Relay) using optical sensor. The designed OCR using optical sensor was measured characteristic and compared contentional OCR. This system have highest optical advantages and reliability.
In this paper, the effects of encoder fault and current sensor fault in direct torque controlled induction motor drives are analyzed. On the basis of the analyzed results, a observer based fault detection and isolation scheme is presented. To verify the performance of proposed algorithms, the speed control system is designed for induction motor and evaluated by experimental study. Experimental results various type of sensor faults show the detection and isolation performance of the SFDIS and the applicability of this scheme to fault tolerant control system design.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권8호
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pp.1115-1127
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2010
권선 결함을 검출하기 위하여 다양한 방법들이 적용되어 왔는데, 최근에는 전류 신호를 이용한 결함 검출 방법에 대한 연구들이 많이 이뤄지고 있다. 전류 신호는 전동기의 권선 결함에 대한 주요한 정보를 담고 있으며 본 연구에서도 BLDC 전동기의 권선 단락을 검출하기 위하여 전류 신호로부터 결함 특징을 추출하는 방법을 적용하였다. 본 연구를 통해 전류 신호로부터 결함 특징을 추출하는데 가장 적절한 방법을 시뮬레이션 및 실제 측정 데이터를 통해 비교 평가하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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