We present domestic efforts for superconducting fault current limiter (SFCL) application in the Korea Electric Power Corporation (KEPCO) grid and pending points at issue. KEPCO's decision to upgrade the 154 kV/22.9 kV main transformer from 60 MVA to 100 MVA cast a problem of high fault current in the 22.9 kV distribution lines. The grid planners supported adopting an SFCL to control the fault current. This environment friendly to SFCL application must be highly dependent upon the successful development of SFCL having specifications that domestic utility required. The required conditions are (1) small size of not greater than twice of 22.9 kV gas insulated switch-gear (GIS), (2) sustainability of current limitation without the line breaking by circuit breakers (CB) for maximum 1.5 seconds. Also, optionally, recommended is (3) the reclosing capability. Conventional resistive SFCLs do not meet (1) $\sim$ (3) all together. A hybrid SFCL is an excellent solution to meet the conditions. The hybrid SFCL consists of HTS SFCL components for fault detection and line commutation, a fast switch (FS) to break the primary path, and a limiter. This characteristic structure not only enables excellent current limiting performances and the reclosing capability, but also allows drastic reduction of HTS volume and small size of the cryostat, resulting in economic feasibility and compactness of the equipment. External current limiter also enables long term limitation since it is far less sensitive to heat generation than HTS. Semi-active operation is another advantage of the hybrid structure. We will discuss more pending points at issues such as maintenance-free long term operation, small size to accommodate the in-house substation, passive and active control, back-up plans, diagnosis, and so on.
Traditional semiconductor process control has been performed through statistical process control techniques in a constant process-recipe conditions. However, the complexity of the interior of the etching apparatus plasma physics, quantitative modeling of process conditions due to the many difficult features constraints apply simple SISO control scheme. The introduction of the Advanced Process Control (APC) as a way to overcome the limits has been using the APC process control methodology run-to-run, wafer-to-wafer, or the yield of the semiconductor manufacturing process to the real-time process control, performance, it is possible to improve production. In addition, it is possible to establish a hierarchical structure of the process control made by the process control unit and associated algorithms and etching apparatus, the process unit, the overall process. In this study, the research focused on the methodology and monitoring improvements in performance needed to consider the process management of future developments in the semiconductor manufacturing process in accordance with the age of the APC analysis in real applications of the semiconductor manufacturing process and process fault diagnosis and control techniques in progress.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.327-338
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2008
A fault tolerant control system design technique has been proposed and analyzed for managing performance degradation in the presence of multiple faults in actuators. The method is based on a control structure with a model reference reconfigurable control design in an inner loop and command input adjustment in an outer loop. The reduced dynamic performance requirements in the presence of different actuator faults are accounted for through different performance reduced (degraded) reference models. The degraded steady-state performances are governed by the reduced levels of command input. The reconfigurable controller is designed on-line automatically in an explicit model reference control framework so that the dynamics of the closed-loop system follow that of the performance reduced reference model under each fault condition. The reduced command input level is determined to prevent potential actuator saturation. The proposed method has been evaluated and analyzed using an aircraft example against actuator faults subject to constraints on the magnitude and slew-rate of actuators.
본 논문에서는 변전설비 운용의 자동화를 실현하기 위하여 변전설비에서 발생하는 다양한 사고를 판정할 수 있고, 변전설비 사고가 송전설비로 확산되는 경우에 대비하기 위하여 송전설비의 진단기능을 부가시킨 지역급전분소의 운전자 지원을 위한 지능적 통합 고장진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 전문가 시스템은 변전설비와 송전설비에서 발생하는 다양한 사고를 진단할 수 있으며, 데이터 이중화 장치를 통하여 감시제어 시스템의 데이터 베이스를 공유하게 함으로서 최소한의 부담으로 기존의 감시제어 시스템에 설치할 수 있도록 하였다. 또한 지식에 포함된 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 수행하였고, 모듈라 프로그래밍 기법과 메타-인퍼런스 기법을 사용하고 있으며, 저가의 개인용 컴퓨터로 구현하였다.
Since defects in the wheels of railway vehicles, which occur due to wears with the rail, cause serious damage to the running device, the diagnostic monitoring system for condition-based maintenance is required to secure the driving safety. In this paper, we studied to apply a useful Cepstrum analysis to detect periodic structure in spectrum among the vibration signal processing techniques for the fault diagnosis of a rotating body such as wheel. In order to analyze in variations of train velocity, the Cepstrum analysis was performed after a domain change of the vibration signal from time domain to rotation angle domain. When domains change, it is important to use a interpolation for a uniform interval of the rotation angle. Finally, the Cepstrum analysis for wheel flat detection was verified by using the vibration signal including the disturbance resulting from the rail irregularities and the vibration of bogie components.
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.
Overhead cranes which carry heavy items in construction or production areas consist of structure and electric modules. More than 80% of breakdowns bring out of the electric module. As operators do not know all about cranes, it sometimes takes much time to repair the cranes. In order to resolve this problem, the expert system which can diagnose causes of faults and give instructions for repair to operators, has been developed. The scope of the paper is limited to the electric module. First of all, analyzing symptoms and causes, we have developed a rule base with the expert system shell, EXSYS. Furthermore, for the facility maintenance including repair instructions against the causes, the instruction data base was developed with FOXPRO. On the other hand, for the help of user's understanding the fault causes, the graphic animation module which shows malfunctioning component ports or motions in 3D was developed with the graphic software, TOPAS VGA.
An compressor that is combined with the rotor and pneumatic technology has been researching for the performance of pressure. However, the control of operations, an accurate diagnosis and the maintenance of compressor system are limited though the simple structure of compressor and compression are advantaged to reduce the energy. In this paper, the characteristic of the compressor operating under the normal or abnormal condition is realized. and the efficient diagnosis method is proposed through feature based analysis. Also, by using the GA (genetic algorithm) and SVM (support vector machine) of machine learning, the performance of feature analysis is conducted. Different misalignment mode of learning data for compressor is evaluated using the fault simulator. Therefore, feature based analysis is conducted considering misalignment mode of the compressor and the possibility of a diagnosis of misalignment is evaluated.
In this paper, properties of pattern using LBG (Linde-Buzo-Gray) Algorithm was explored including the exactness of K-means algorithm and process time of EM (Expectation Maximization) algorithm in order to develop analysis algorithm of partial discharge pattern in a cable using acoustic data analysis system. Partial discharge was measured by generating inner fault due to lamination of XLPE which is used for cable insulation material. Discharge pattern was analysed by changing the number of swarm article to 2, 4, and 6 in order to interpret swarm structure and properties.
This paper presents an on-line monitoring and control system designed for the automation of a Concrete plant. The system is based on the combined structure composed of a general purpose PLC (Plogrammable Logic Controller) and a personal computer. Simulation results are ahem to illustrate the system operation. Preconstructed rules are applied to the plant data for the diagnosis of the weighing process in the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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