전동기의 고장 진단을 함에 있어 데이터의 수집은 필수적으로 이루어 져야 하며 데이터를 수집하는 과정에서 데이터의 손상이나 손실을 없애기 위해 어플리케이션을 만들었다. 제작한 어플리케이션은 모터의 전압과 전류, 소음과 진동을 실시간으로 측정 할 수 있으며, 고장 여부를 판단 할 수 있도록 파일로 저장 가능하게 만들었고, 저장하는 과정에서 데이터가 손실 되지 않도록 버퍼를 사용하였다. 더 효율적으로 측정이 가능하도록 하여 전동기의 고장 진단에 있어 확실한 데이터를 얻을 수 있도록 연구하였다.
Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.
This case study presents a practical method to reduce resonant vibration of generator-motor set. The generator is driven at 1800rpm by induction integral motor. The vibration is below alarm limits, but the dominant frequency of vibration is sub-synchronous and close to that of bearing fault signal in spite of new bearings. To find an mechanism of abnormal vibration, ODS and Modal analysis is carried out. The measured modal characteristics were compared with those of FE Analysis. The ODS mode at rated speed is consistent with system natural frequency mode that is excited by bearings. To reduce vibration level, the isolation mount at system base is changed with new rubber mount for lower natural frequency.
UL 1699에서 규정된 직렬 아크 실험기구를 제작하고 아크 전류파형들과 비선형 부하의 전류파형을 고찰하여 화재의 징후가 되는 아크 검출 방법을 살펴본다. 아크의 정확한 검출에 디지털신호처리 기법의 도입이 필요함을 보이고 이러한 아크 검출연구에 본 연구 결과가 초석으로 활용될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 터미널 부분의 중요 신호를 유무선 방식을 통하여 통합적으로 감시, 관리하기 위한 DCS 터미널 원격 감시 시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 터미널 부분의 릴레이들의 동작 상태 및 퓨즈의 이상 유무를 실시간으로 감시하기 위한 보드와 각 릴레이들의 동작 상태를 실시간으로 확인이 가능하며 에러 발생 시 에러 유형을 즉시 제공하며 릴레이의 규격 및 사용기간을 고려하여 교체시기를 알려주어 DCS 터미널 원격 감시 미들웨어로 구성된다. 이 시스템은 릴레이의 고장을 쉽게 진단할 뿐만 아니라 사전에 예방함으로써 산업분야의 경제적인 효과가 기대된다.
In this paper, we developed an algorithm to detect arc of PV power plant through frequency analysis. For arc detection based on frequency analysis, the filter should be designed to emphasize the difference between the arc state and the normal state. Therefore, in this paper, we analyzed the arc detection performance according to various filter structures. The arc detection algorithm developed in this paper extracts the filtering signal on current by using various filters and then calculates the frequency components and total energy using the FFT. In the final step, the arc is detected using the calculated energy magnitude. In order to verify the performance of the proposed arc detection algorithm, experiments were conducted on 51 kW solar inverters connected to power line. Through various experiments, it was confirmed that the proposed method effectively detects the arc.
This paper describes a real-time monitoring system in Ethernet passive optical networks (EPON) that uses burst-mode fiber Bragg grating (FBG) optical sensors. The FBG interrogation unit in the optical line terminal (OLT) transmits the monitoring wavelength to optical network units (ONUs). The FBG sensor unit in each ONU returns a burst-mode monitoring signal to the OLT. As the system applies time division multiple access (TDMA), a uniform Bragg wavelength can be used to monitor the EPON system. The FBG interrogation unit analyzes the received burst-mode monitoring signals and outputs fault information on the ONU branches in EPON. The simulation results show the effectiveness of the proposed monitoring system based on TDMA. In addition, we compared the proposed TDMA-based monitoring system with a WDMA-based monitoring system.
This paper introduces an enhanced condition monitoring and diagnosis system recently developed for rotating machinery. In the system, the data aquisition/monitoring signal processing, machine condition classifier, case-based reasoning and demonstration modules are effectively integrated with user-friendliness so that machine operators can easily monitor and diagnose the status of rotating machinery in operation. Some of the new features include the directional spectrum, case-based reasoning and neural network techniques. And the demonstrator modules for fault diagnosis of a Bear driving system and for basic understanding of the rotor dynamics are provided to help the potential users better understand the system.
The paper discusses the main problems in induction motor diagnosis by motor current and vibration signals, possible faults and effects produced by these faults in the signal spectrums. Decision Tree is introduced as a tool to diagnose the motor status, this expert system is implemented to detect the incipient defects, supervise and predict them, and plan the maintenance of the motor.
Lee, Dong-Oh;Robert Boston;Dietrich W. Langer;Joel Falk
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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pp.495-496
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1998
The measurement of the amplitude and phase of electric fields on high voltage transmission lines is important for several reasons including a) Metering and determination of power flow, b) protective relaying. and c) fault sensing. The work reported here is directed toward a major improvement to optically based, electric-field sensors. This is a signal processing based technique for overcoming the instabilities of conventional, optically-based, electric-field sensors to changes in optical power or temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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