International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제16권4호
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pp.137-144
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2008
This study deals with on-line fault detection and diagnosis(FDD) for heat exchangers of a variable speed refrigeration system(VSRS) based on current information. The current residual which is the difference between real detected current from current sensors and estimated current from no fault model was utilized to diagnose faults of the heat exchangers. Comparing to the conventional FDD of constant refrigeration system based on temperature and pressure information, the suggested FDD method shows better robustness to the VSRS which has a feedback control loop. Moreover the suggested method can be expected more precise and faster diagnosis of faults about heat exchangers. Throughout some experiments, the validity of the method was verified.
The importance of. identifying the causes of electrical faults cannot be overstated because of the accidents caused by over-current that take place at the home, the office and electrical facilities due to misuse, poor products and system faults. It is necessary to gather objective, scientific data pertaining to electrical fault investigation in a product liability(PL) environment. To date, no database(DB) has been built concerning the accurate cause analysis of faultyfacilities. In this paper, accident hazard and arc scattering when over-current flows in copper wire was investigated. It was found that when over-current flows in a copper wire, the copper wire became heated and bent and beads were scattered around the wire with a flash. It was determinedthat the fusing current and time was related to the current rise per second. For example, when the current rise per second was largethe fusing current was higher than when the current rise per second was small, and the beads dispersed along a wide area. Fusing time, however, was shorter. The possibility of electrical fault became highest when the fusing current was higher. As the current rise per second is short, the dendrite structure is distributed in the surface of the copper wire. These experimental results can be utilized for a fault process DB system in the investigation and the prevention of electrical faults.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.147-152
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2023
Mostly in motor fault detection the instantaneous values 3 axis vibration and 3phase current in time domain are acquired and converted to frequency domain. Vibrations are more useful in diagnosing the mechanical faults and motor current has remained more useful in electrical fault diagnosis. With having some experience and knowledge on the behavior of acquired data the electrical and mechanical faults are diagnosed through signal processing techniques or combine machine learning and signal processing techniques. In this paper, a single-layer LSTM based condition monitoring system is proposed in which the instantaneous values of three phased motor current are firstly acquired in simulated motor in in health and supply imbalance conditions in each of three stator currents. The acquired three phase current in time domain is then used to train a LSTM network, which can identify the type of fault in electrical supply of motor and phase in which the fault has occurred. Experimental results shows that the proposed single layer LSTM algorithm can identify the electrical supply faults and phase of fault with an average accuracy of 88% based on the three phase stator current as raw data without any processing or feature extraction.
Distance relays need accurate current and voltage for determining the trip ignition. Therefore we must analyze nonlinear phenomena which cause distortion in signals first of all. This paper presents the effect of some distortion(arcing fault and current transformer saturation) in power system. The saturation of a current transformer distorts input current of a distance relay and arcing faults make current and voltage to be changed. This paper describes modeling methods of a current transformer and arcing faults, and describes the simulation result of two distance relay algorithms (discrete fourier transform and modified differential equation methods)
This paper proposes a current differential relaying algorithm for power transformers using the third difference function of a differential current. The algorithm observes the instants when the wave-shape of the differential current is changed due to the change of the magnetization inductance. If the value of the third difference is bigger than the threshold, the output of a current differential relay is blocked for a cycle. In the cases of magnetic inrush and overexcitation, the blocking signal is maintained: however, for internal faults, reset in a cycle. The test results clearly show that the algorithm successfully distinguishes internal faults from magnetizing inrush.
This paper proposes a percentage current differential relaying algorithm for bus protection using an advanced compensating algorithm of the secondary current of current transformers (CTs). The compensating algorithm estimates the core flux at the start of the first saturation based on the value of the second-difference of the secondary current. Then, it calculates the core flux and compensates distorted currents using the magnetization curve. The algorithm Is unaffected by a remanent flux. The simulation results indicate that the proposed algorithm can discriminate internal faults from external faults when the CT saturates. This paper concludes by implementing the algorithm into a TMS320C6701 digital signal processor. The results of hardware implementation are also satisfactory. The proposed algorithm can improve not only stability of the relay in the case of an external fault but sensitivity of the relay in the case of an internal fault.
In the faults of power line, single line ground and line-to-line fault make power system to unbalanced. These fault currents make unbalanced power system. This paper suggests the simulation results of dynamic characteristic of HTS cable system under unbalanced faults condition using EMTDC, Quench phenomenon and current limiting effects are observed. However, quench on the HTS is destroy cable system, coordination with SFCL has to be considered.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protection of power system. A high impedance fault(HIF) dose not make enough current to cause conventional protective device operating. so it is well hon that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional protection system. In this paper, we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos, not a random motion Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents detections in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically, and fractal dimensions of fault currents which represent geometrical self-similarity are calculated. Wavelet transform analysis is applied the time-scale information to fault signal. Time-scale representation of high impedance faults can detect easily and localize correctly the fault waveform.
Rotor bar faults in induction machines, which are a part of main distribution of power system, can even stop the entire system by causing contact between a stator and a rotor. There are two methods of diagnosing rotor bar faults in induction motors, online and offline tests, and existing diagnosis methods have many limitations which can lead to misdiagnosis. This paper proposes a potable rotor bar faults diagnosis system based on single phase rotation test, one of offline test methods, which detects rotor bar faults through impedance interpretation by exciting AC current in a stator winding. The test was conducted on a motor of 0.4kW in the laboratory and a motor of 1500kW in industry field.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper proposes the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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