The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.12
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pp.1492-1497
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1999
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.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.10
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pp.1869-1880
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2009
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.2
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pp.299-308
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2008
This paper proposes a new design specification-based band fault modelling technique that can test design specification in a time domain. The band fault model is defined and the conditions of band fault model are gained as normal operation regions are defined. And the conditions of band fault model are used in a 5.25GHz low noise amplifier, then 9 band fault models that can detect hard and parametric faults of active and passive devices are obtained.
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.
Sliding bearings are crucial rotating mechanical components in nuclear power plants, and their failures can result in severe economic losses and human casualties. Deep learning provides a new approach to bearing fault diagnosis, but there is currently a lack of a universal fault diagnosis model for studying bearing-rotor systems under various operating conditions, speeds and faults. Research on bearing-rotor systems supported by sliding bearings is limited, leading to insufficient fault data. To address these issues, this paper proposes a fault diagnosis model framework for bearing-rotor systems based on a deep convolutional generative adversarial network (TF-DLGAN). This model not only exhibits outstanding fault diagnosis performance but also addresses the issue of insufficient fault data. An experimental platform is constructed to conduct fault experiments under various operating conditions, speeds and faults, establishing a dataset for sliding bearing-rotor system faults. Finally, the model's effectiveness is validated using this dataset.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.17
no.5
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pp.26-30
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2009
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).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.874-882
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2003
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.6
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pp.101-109
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2012
To develop high quality software, quality control plan is required about fault correction that is latent within software. We should describe fault correction profile properly for this. The tank and pipe model performs complex processes to calculate fault that is remove and escapes. Also, we have to know in which phase the faults were inserted, removed and escaped and know the fault detection rate at any phases. To simplify such complex process, this paper presented model to fault filtering concept. Presented model has advantage that can describe fault more shortly because need not to consider whether was involved in fault that escaped fault is inserted at any step at free step. Also, presented effort estimating model that do fetters in function of fault removal quality and productivity measure and is required in fault detection.
The effect of fault on the stability of the closely-spaced twin tunnels located in fault zones was investigated by numerical analyses and scaled model tests on condition of varying widths, inclinations and material properties of fault. When obtaining the strength/stress ratios of pillar between twin tunnels, three different stresses were used which were measured at the middle point of pillar, calculated to whole average along the pillar section and measured at the left/right edges of pillar. Among them, the method by use of the left/right edges turned out to be the most conservative stability estimation regardless of the presence of fault and reflected the excavating procedures of tunnel in real time. It was also found that the strength/stress ratios of pillar were decreased as the widths and inclinations of fault were increased and as the material properties of fault were decreased on condition using the stresses measured at the left/right edges of pillar. As a result of scaled model tests, it was found that the model with fault showed less crack initiating pressure than the model without fault. As the width of fault was larger, tunnel stability was decreased. The fault had also a great influence on the failure behavior of tunnels, such as the model without fault showed failure cracks generated horizontally at the left/right edges of pillar and at the sidewalls of twin tunnels, whereas the model with fault showed failure cracks directionally generated at the center of pillar located in the fault zone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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