To develop a liquid rocket engine with high reliability and safety under constraints of limited time and budget an optimal diagnosis system for the engine needs to be developed in parallel with the development of the engine. This paper is intended to set a development direction of the diagnosis system for the liquid rocket engine through the literature survey and addresses possible engine defects, characteristics of parameters for diagnosis and diagnostic methods including real-time diagnosis, post-test/post-flight diagnosis, fault detection method, parameter circuit method and test diagnosis. In addition tasks to be performed in the design and operation phases of the engine and foreign application case of engine diagnosis are presented.
Three phase heaters in 7 buildings of 2 sites were examined for precise diagnosis. The sample size was 626. Precise examinations of current and the heater wiring status revealed contact failures and arcs in equipments that had CUF larger than 10%. Contact failures and arcs may cause electrical fire. Therefore, the correlation between the CUF and the imperfections in heater equipment and its wiring was analyzed for three phase heaters. In addition, the protection devices used for detection of heater imperfections were found to be unsuitable for the purpose. Current status of the protection devices was analyzed, and suggestions for improvements were made for new standards of the protection device selection.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.5
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pp.929-935
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2009
As modem industrialized society progresses, the demand for electric power is increasing rapidly. The electric power system is getting amazingly bigger and complicated, which can easily induce serious troubles from the potential of large fault problems and/or system failure. The monitoring and diagnosis of the electric machine for the fault detection and protection has been important part in the electric power system. Most faults in the generator appear in the winding. This paper presents the air-gap magnetic flux characteristic of a small-scale 2-pole synchronous generator according to the faults in the field winding to protect the generator from the fault. The magnetic flux patterns in air-gap of a generator under various fault conditions as well as a normal state are simulated by using finite element method. These results are successfully applied to the detection and diagnosis of the short-circuit condition in rotor windings of a high capacitor generator.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.3
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pp.365-371
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2006
This paper presents an algorithm based on a combination of Discrete Wavelet Transforms and neural networks for detection and classification of internal faults in a two-winding three-phase transformer. Fault conditions of the transformer are simulated using ATP/EMTP in order to obtain current signals. The training process for the neural network and fault diagnosis decision are implemented using toolboxes on MATLAB/Simulink. Various cases and fault types based on Thailand electricity transmission and distribution systems are studied to verify the validity of the algorithm. It is found that the proposed method gives a satisfactory accuracy, and will be particularly useful in a development of a modern differential relay for a transformer protection scheme.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.7
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pp.868-875
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1999
In this paper, digital motor control center using protection relay is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which have various load environments and capacities in power systems. Digital motor control center is employed by power supervisory control systems without separate remote terminal unit and transducers adding communicational ability. Also we develope a maximum demand controller to control the load effectively at peak status and a power factor controller to minimize real power losses and improve the power factor. Therefore, when using the developed controller, real time computation is possible by loading DSP in hardware and applying real-time kernel which can convert each algorithm to task module.
Faults in induction motors can be categorized into mechanical faults and electrical faults, and most mechanical faults result from inferiority or damage of the bearing, while most electrical faults derive from insulation faults of stator windings and rotor bar cracks. When a crack appears on the rotor bar, its efficiency decreases, which increases energy consumption and temperature, reducing the life span of the motor. This kind of fault can only be sensed by the protection relay after the condition has worsened to a certain degree, bringing massive economic loss. This paper will deal with the diagnosis method of rotor bar faults through the load current analysis method of the motor used during operation.
Kim, Ji-Young;Park, Hong-Lae;Lyou, Joon;Lee, Dong-Young
Proceedings of the IEEK Conference
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2003.07c
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pp.2545-2548
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2003
Reliability is the very important issue for nuclear fields. In this paper, an analysis method is suggested to evaluate the level of availability improvement by adding the fault diagnosis function in the control system of Reactor Protection System. The Failure Mode Effect Analysis(FMEA), MIL-HDBK-217F, and Makov modelling techniques are used for availability assessment.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.12
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pp.8-14
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2015
An effective way to ensure that LEDs produce wanted light output is to use a current driving topology, because the brightness of LEDs is directly related to their current. However, this topology may lead to the lifetime shortening of a illumination system because over-currents may flow through non-damaged LEDs in case some LEDs are damaged. This paper presents an adaptive current control circuits for LEDs, which protect LEDs in a good state by limiting the driving currents according to the number of damaged ones. The proposed control circuits consist of a simple constant-current driver and a micro-controller which monitors the voltage of LED array without any auxiliary current sensors for fault diagnosis. And the driving current is automatically controlled into 6-levels according to the number of failures.
Most of the machine learning-based intrusion detection tools developed for Industrial Control Systems (ICS) are trained on network packet captures, and they rely on monitoring network layer traffic alone for intrusion detection. This approach produces weak intrusion detection systems, as ICS cyber-attacks have a real and significant impact on the process variables. A limited number of researchers consider integrating process measurements. However, in complex systems, process variable changes could result from different combinations of abnormal occurrences. This paper examines recent advances in intrusion detection algorithms, their limitations, challenges and the status of their application in critical infrastructures. We also introduce the discussion on the similarities and conflicts observed in the development of machine learning tools and techniques for fault diagnosis and cybersecurity in the protection of complex systems and the need to establish a clear difference between them. As a case study, we discuss special characteristics in nuclear power control systems and the factors that constraint the direct integration of security algorithms. Moreover, we discuss data reliability issues and present references and direct URL to recent open-source data repositories to aid researchers in developing data-driven ICS intrusion detection systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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