This paper describes the present state and development prospect on the protective relaying under high resistance earth faults in transmission systems. Especially it is difficult to detect the fault accompanied with high resistance contary to low resistance. In the complicated power system if the detection is failed, power failure will be occured in large area. New technology with respect to such a problem must be developed. This paper introduces research and development trend in home and abroad.
This paper presents classification of high impedance fault pattern using linear prediction coefficients. A feature of neutral phase current is extracted by the linear predictive coding. This feature is classified into faults by a multilayer perceptron neural network. Neural network successfully classifies test data into three faults and one normal state.
A ratio differential relay using 80C196KC microprocessor was developed in this paper. The internal faults, external faults and inrush were simulated by EMTP. The performance of developed relay was verified with software and hardware simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1074-1077
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1993
The objective of this paper is to develop a fuzzy logic based decision-making system to detect low current faults using multiple detection algorithms. This fuzzy system utilizes a fuzzy expert model which executes an operation without complicated mathematical models. This fuzzy system decides the performance weights of the detection algorithms. The weights and the turnouts of the detection algorithms discriminate faults from normal events. This system can also be a generic group decision-making tool for other areas of power system protection.
We have garnered 3,593 data of gas accidents reported for 12 years from 1995, and then analyzed the LPG vaporizer accidents according to their types and causes based on the classified database. According to the results the gas rupture has been the most common accident followed by the release, explosion and then fire accidents, the most frequent accident-occurring sub-cause is LPG check floater faults. In addition, we have applied the Poisson Probability Functions to predict the most-likely probabilities of fire, explosion, release and rupture with the LPG vaporizer in the upcoming 5 years. In compliance with Poisson Probability Functions results, in the item which occurs below 3 "LPG-Vaporizer-Fire", in the item which occurs below 5 "LPG-Vaporizer-Products Faults-Check Floater" and the item which occurs below 10 appeared with "LPG-Vaporizer-Products Faults". From this research we have assured the successive database updating will highly improve the anticipating probability accuracy and thus it will play a key role as a significant safety- securing guideline against the gas disasters.
This paper studies on an arc fault interruption control circuit (AFICC) of fault voltage sensing type. The proposed voltage sensing type AFICC (VST_AFICC) is an electrical fire prevention apparatus that operates the existing circuit breaker with sensing the instantaneous voltage drop of line voltage when occurs electrical faults. The existing Earth Leakage Circuit Breaker (ELB), Molded_case Circuit Breaker (MCCB), and Residual Current Protective Devices (RCDs) used in low voltage distributing system don't have protective capability from electric arc faults to be a major factor of electrical fire. In this paper to improve such problems, a new VST_AFICC using the distortion of voltage waveform when occurs electrical faults is proposed to prevent electrical fire. There is characteristic that the control method of proposed apparatus is different from previous current sensing type. The proposed AFICC has merit that is manufactured by small size and light weight. The practicality of a new VST_AFICC is also verified through various operation analysis.
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.
Fine grained granite, porphyritic granite and biotite granite together with intruded and extruded andesitic rocks are distributed in the study area which is bounded by the Yangsan and Dongrae faults. A new domestic road is being constructed along the area between the two major faults. The NNE trending Bupki fault and NE trending Myungkog fault are also developed within the area cross the road. The sheeting joints with dips of less than 30 degrees are only developed in the area of granite outcrop. High angle joints can be divided into 3 sets, such as, NE trending, NW trending and nearly EW trending joints. The joint space is mostly more than 20cm and the joint compressive strength is more than 100 MPa. These data show that even though the study area is situated between large faults, the ground condition is good because the damage zone of the Yangsan and Dongrae faults is relatively narrow.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.3
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pp.343-348
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2013
In line with the advances in factory automation, various pieces of equipment are now operated in batch processes controlled by computers. However, many kinds of faults can occur in complicated and large systems, which can result in low productivity and economic loss. The reliability and safety of systems have been studied because of the difficulty of determining the severity and location of faults. Therefore, it is necessary to detect and diagnose such faults in order to guarantee the reliability and safety of the equipment. In this paper, a diagnosis method for the ball bearings of a hydraulic pump is applied using a vibration signal for the maintenance of injection molding equipment. The bearings' defects are selected as a main failure mode through a failure mode and effect analysis (FMEA). Usually, there are nonlinear and impulse components of vibration in a ball bearing with faults. For the effective fault diagnosis of a ball bearing, nonlinear diagnostic methods and time-frequency analysis are applied, in addition to the methods currently used, such as power spectrum, time series analysis, and statistical methods. As a result of this study, a failure diagnosis system is provided that is useful even for non-experts. This is a condition-based method that makes it possible to resolve problems in a timely and economical way, in contrast to the prior method, which required regular but wasteful maintenance based on the experience of expensive external experts.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.1
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pp.137-148
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1997
Diagnostic problem solving is a major application area of knowledge-based systems research. However, most of the current approaches, both heuristic and model-based, are designed to identify single faults, and do not generalize easily to multiple fault diagnosis without exhibiting exponential behavior in the amount of computation required. In this paper, we employ a decomposition approach based on system configuration to generate an efficient algorithm for multiple fault diagnosis. The basic idea of the algorithm is to reduce the inherent combinatorial explosion that occurs in generating multiple faults by partitioning the circuit into groups that correspond to output measurement points. Rules are multiple faults by partitioning the circuit into groups that correspond to output measurement points. rules are developed for combining candidates from individual groups, and forming consistent sets of minimal candidates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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