An AC generator is an important component in producing an electric power and so it requires highly reliable protection relays to minimize the possibility of demage occurring under fault conditions. It is a need for research of digital generator protection system(DGPS) for the next-generation ECMS and an efficient operation of protection control system in power station. However, most of protection and control system used in power plants have been still imported as turn-key and operated in domestic. This may cause the lack of the correct understanding on the protection systems and methods, and thus have difficulties in optimal operation. In this paper, presented ratio differential relaying(RDR) is main protective element in generator protection IED. The fault detection technique, operation zone and setting value of the RDR were studied and, compared with two of the fault detection algorithm. For evaluation performance of the RDR, the data obtained from ATPDraw5.7p4 modeling was used. The proposed methods are shown to be able to rapidly identify internal fault and did not operate a miss-operation for all the external fault.
본 논문은 Fuzzy관련공식의 역문제에 대한 해석방법론의 비교연구를 제시하고 있다. 여기서 Fuzzy 집합은 완전한 Brouwerian격자에의 투영으로 정의된다. 현재까지 관련공식의 역해석은 세가지 다른 결과로 연구되고 있어, 이를 이용하여 원자력발전소 주급수펌프의 고장진단에 적용하여 검토하였다.
A detection filter assigns a specific direction to the response with respect to each fault, by which it can detect the occurrence of the several faults. The separability of a detection filter can be determined by the orthogonality among these directions. In this paper, we define the separability of a detection filter as the orthogonality of the directions in output space, and present it mathematically by using conditions number. An algorithm to determine the optimal sensor gain to maximize separability is proposed and applied to the PWR nuclear reactor model.
The industrial processes have become complicated on a large scale bacause of improvement of productivity, research of efficiency, and shortage of locations to be suited for foundation of factories. Consequently, the instrumentation and control systems for operating these industrial processes have also been highly improved with the development of mass information means. In order to operate these large-sized and complicated industrial processes safely, the man-machine interface for correspondence between man and machines and the instrumentation system regarding process fault processing are playing an important role increasingly. This paper describes recent instrumentation system in the water purifying plant as an example of these industrial processes, and covers both man-machine interface and process fault processing. The annual water supply quantity and diffusion were 2, 000, 000, 000m$^{3}$ and 25.0% in 1950 inJapan, but they amounted to 12, 000, 000, 000m$^{3}$ and 86.7% in 1974, respectively. The demands of water will increase incessantly, while it becomes gradually difficult to secure water sources. Accordingly, local self-governing bodies such as municipal cooperation, towns, and villages often construct a large-scale water purifying plant at one place in common, as required, without constructing respective plants independently. It is an absolute requirement for the water purifying plant to avoid stopping water supply to fullfil its social responsibility from the viewpoints of its public utility enterprise, and also it has gradually become difficult to secure skilled operators enough to cover such water purifying plants that are additionally provided in various districts. Thus, the importance of the man-machine interface for assuring safety operation of the water purifying plant irrespective of unskillfulness of operators as well as the instrumentation system regarding process fault processing, or, safety instrumentation, is more and more increasing as the water purifying plants are on a large scale.
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.
최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상으로 인해 발생 가능한 화재・폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재・폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재・폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재・폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재・폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
To assist operators to properly assess the current situation of the plant, accurate fault diagnosis methodology should be available and used. A reliable fault diagnosis method is beneficial for the safety of nuclear power plants. The major idea proposed in this work is integrating the merits of different fault diagnosis methodologies to offset their obvious disadvantages and enhance the accuracy and credibility of on-line fault diagnosis. This methodology uses the principle component analysis-based model and multi-flow model to diagnose fault type. To ensure the accuracy of results from the multi-flow model, a mechanical simulation model is implemented to do the quantitative calculation. More significantly, mechanism simulation is implemented to provide training data with fault signatures. Furthermore, one of the distance formulas in similarity measurement-Mahalanobis distance-is applied for on-line failure degree evaluation. The performance of this methodology was evaluated by applying it to the reactor coolant system of a pressurized water reactor. The results of simulation analysis show the effectiveness and accuracy of this methodology, leading to better confidence of it being integrated as a part of the computerized operator support system to assist operators in decision-making.
Since photovoltaic generating system is significantly important among renewable energy sources, photovoltaic plants are installed more than past. As a result, accidents of photovoltaic system are also increased, so the additional hardware which includes monitoring system and periodic inspection are required for safety. In addition, a photovoltaic system is installed where a person can't approach to detect a fault, so a number of devices are required to detect it. This paper proposes that drone and thermo-graphic camera are used for detecting a fault of photovoltaic plant and suggests efficiency to control a drone for detecting a photovoltaic plant.
In this research a fault-tolerant and bumpless switching control is proposed for boiler systems used in the power plants. Firstly, three operating points are selected to control the nonlinear boiler through the full operational range, and the $H_{\infty}$ loop shaping controller and the model-based predictive controller(MBPC) are designed. To prevent the windup and bump problems which are caused by the actuator saturation and the controller switching, an anti-windup and bumpless transfer technique is adopted to the $H_{\infty}$ loop shaping controller. Also the constrained gain-scheduling technique is applied to MBPC to achieve the same objective. Secondly, the fault-tolerant control technique is proposed to continue the control action without stopping the boiler operation even in case of some faults. Through various simulation studies, the performances of the proposed control techniques are demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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