This paper describes a fault location technique using wavelets in underground transmission cable system Estimation of fault location is performed using data sampled at two ends of underground system. In the case of 50% fault of total underground transmission line, fault location is calculated using sampled single-end data in underground transmission line. Traveling wave is utilized in capturing the travel time of the transients along the monitored lines between the relay and the fault point. This travel time information is provided by the wavelet. Simulation was performed using EMTP. ATP Draw and MATLAB. The results of fault location shown in this paper will be evaluated as an effective suggestion for fault to location in real underground transmission line.
This paper presents a robust fault diagnosis and fault tolerant control method for the control systems in closed-loop affected by unknown inputs or disturbances. The fault diagnostic scheme is based on the disturbance-decoupled state estimation using a 2-stage state observer for state, actuator bias and sensor bias. The estimated bias show the occurrence time, location and type of the faults directly. The estimated state is used for state feedback to achieve fault tolerant control against the faults. Simulation results show that the method has definite fault tolerant ability against actuator and sensor faults, moreover, the faults can be detected on-line, isolated and estimated simultaneously.
This paper presents a systematic and straightforward fault estimation approach for process fault detection. isolation and accommodation. The approach includes the design of a reduced-order observer and an algebraic-fault estimator. The observer is designed for an unknown input and fault-free system, which is obtained by coordinate transformations of original systems with unknown inputs and faults. The observer information is devoted to- the fault estimation for fault detection and isolation. The fault estimates can be used to form an additional control input to accommodate the fault. The suggested scheme is verified through simulation studies performed on the control of a vertical takeoff and landing (VTOL) aircraft in the vertical plane.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.62-68
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1999
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. Authors have already proposed a diagnostic system based on FCM to utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern diagnosis. In FCM based fault diagnosis, Temporal Associative Memories (TAM) recall of FCM is utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern match where predicted pattern sequences obtained from TAM recall of fault FCM models are compared with actually observed ones. In engineering processes, the propagation delays are induced by the dynamics of processes and may vary with variables involved. However, disregarding such propagation delays in FCM-based fault diagnosis may lead to erroneous diagnostic results. To solve the problem, a concept of FTCM(Fuzzy Time Cognitive Map) is introduced into FCM-based fault diagnosis in this work. Expecially, translation method of FTCM makes it possible to diagnose the fault for some discrete time. Simulation studies through two-tank system is carried out to verify the effectiveness of the proposed diagnostic scheme.
Fault detection and isolation(FDI) and reconfigurable flight control system provide better survivability even though actuator faults occur. In this study, a new fault detection and isolation algorithm is proposed using fuzzy logic. When the FDI system detects the actuator fault, the fuzzy logic investigates the state variables to find which actuator has fault. Proposed fuzzy detection algorithm detect not only a single fault but also multiple faults. After detecting the fault, the reconfigurable flight control system begins operating for compensating the effects of the fault. A numerical simulation using six degree-of-freedom nonlinear aircraft model is performed to verity the performance of the proposed fault detection and isolation scheme.
This paper presents a fault location algorithm when there are parallel circuits in power system networks. In transmission networks, a fault location method using the distribution factor of fault currents is introduced and in distribution networks a method using direct 3-phase circuit analysis is developed, because the distribution networks are unbalanced. The effect of parallel circuits in fault location is studied in this paper. The effect is important for the range of protecting zones of distance relay in transmission networks and fault location in distribution networks. The result of developed fault location algorithm shows high accuracy in the simulation that using the EMTP.
This paper presents a new numerical spectral domain algorithm devoted to blocking unsuccessful automatic reclosing onto permanent faults and fault distance calculation. Arc voltage amplitude and fault distance are calculated from the fundamental and third harmonics of the terminal voltages and currents phasors. From the calculated arc voltage amplitude it can be concluded if the fault is transient arcing fault or permanent arcless fault. If the fault is permanent automatic reclosure should be blocked. The algorithm can be applied for adaptive autoreclosure, distance protection, and fault location. The results of algorithm testing through computer simulation and real field record are given.
To reduce the effect of fault on underground power cable, we need exact and fast fault location detection technique. In this thesis, we describe on filter design technique that can be applied to on-line fault defection technique. To design fitter for fault location defection on Power cable, we should analysis fault signal. So we designed test bed for fault generation and measured fault signals for analysis. Through the analysis of signals, we found that ANC filter can be applied to separate fault signals and we designed a ANC filter. We tested on the designed filter through computer simulation, and we describe its results in this paper.
As the core component of transmission systems, converters are very prone to failure. To improve the accuracy of fault diagnosis for wind power converters, a fault feature extraction method combined with a wavelet transform and compressed sensing theory is proposed. In addition, an improved AdaBoost-SVM is used to diagnose wind power converters. The three-phase output current signal is selected as the research object and is processed by the wavelet transform to reduce the signal noise. The wavelet approximation coefficients are dimensionality reduced to obtain measurement signals based on the theory of compressive sensing. A sparse vector is obtained by the orthogonal matching pursuit algorithm, and then the fault feature vector is extracted. The fault feature vectors are input to the improved AdaBoost-SVM classifier to realize fault diagnosis. Simulation results show that this method can effectively realize the fault diagnosis of the power transistors in converters and improve the precision of fault diagnosis.
반도체 기술의 발달로 회로의 집적도와 복잡도가 증가함에 따라 칩의 생산 과정에서 고장이 발생하는 빈도가 높아지게 되었다. 칩의 수율을 향상시키고, 생산 단가를 절감시키기 위해서 고장의 원인을 찾아내고 분석하는 과정은 매우 중요하다. 그러나 고장의 원인을 분석하는 과정 중 고장의 위치를 찾아내는 데는 많은 시간이 소요된다. 게이트 수준에서의 고장 위치 진단은 물리적 수준에서의 고장 범위를 한정해 줌으로써 고장 위치를 찾는 데 소요되는 시간을 줄 일 수 있다는 데 의미를 갖는다. 본 논문에서는 새로운 방식의 고장 딕션너리 방식과 추가적인 고장 시뮬레이션 방식을 혼합하여, 메모리의 소비를 최소화하면서도 시뮬레이션 수행 시간을 단축시킴으로써 효과적으로 고장 진단을 수행할 수 있는 고장 진단 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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