This paper presents a method based on neural networks to detect the broken rotor bars and end rings of squirrel cage induction motors. At first, detection methods are studied, and then traditional methods of fault detection and dynamic models of induction motors by using winding function model are introduced. In this method, all of the stator slots and rotor bars are considered, thus the performance of the motor in healthy situations or breakage in each part can be checked. The frequency spectrum of current signals is derived by using Fourier transformation and is analyzed in different conditions. In continuation, an analytical discussion and a simple algorithm are presented to detect the fault. This algorithm is based on neural networks. The neural network has been trained by using information of a 1.1 KW induction motor. This system has been tested with a different amount of load torque, and it is capable of working on-line and of recognizing all normal and ill conditions.
The combined transmission lines with the underground power cables are continuously expanded in power systems. So the fault of combined transmission line is increased every year as the complication of underground transmission line. In this paper. traveling wave theory and DWT wavelet transform are used for fast and accurate detection of fault location at the combined transmission line. Traveling wave travels to each bus like surge and repeats reflection and transmission till transient signal is completely disappeared. When fault is occurred on overhead and underground tine, the fault location detecting algorithm was performed with using continuous peak value time-delay of traveling wave reflected from A bus.
A field-oriented UHF system for on-line PD monitoring of transformers is designed, which has been installed inside the oil tank of transformer in a substation by two ways: on-line installing mode through the oil-valve and pre-installing mode through the man hole/hand hole cover. This system has successfully captured long intermittent discharge signals that hadn't been detected through conventional techniques, and solved the problem successfully. The results demonstrate that UHF technique has great advantages for on-line PD monitoring of transformers. By adopting the peak detection technique, it becomes easy and effective for the transplantation of the phase-resolved pattern recognition technique from conventional method to UHF method, and then to realize continuous on-line monitoring, source characterization and trending analysis.
Woo, Ji-Hwan;Miller Charles A.;Abbas Paul J.;Hong, Sung-Hwa;Kim, In-Young;Kim, Sun-I.
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권4호
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pp.199-205
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2005
When recording single-unit responses from neural systems, a common problem is the accurate detection of spikes (action potentials) in the presence of competing unwanted (noise) signals. While some sources of noise can be readily dealt with through filtering or 'template subtraction' techniques, other sources present a more difficult problem. In particular, noise components introduced by power supplies, which contain harmonics of the power-line frequency, can be particularly troublesome in that they can mimic the shape of the desired spikes. Thus, standard 'template subtraction' techniques or notch-filtering approaches are not appropriate. In this study, we propose the use of a novel template-subtraction scheme that involves estimating the power-line noise waveform and using cross-correlation techniques to subtract them from the recordings. This technique requires two key steps: (1) cross-correlation analysis of each recorded waveform extracts a robust representation of the power-line noise waveform and (2) a second level of cross-correlation to successfully subtract that representation from each recorded waveform. This paper describes this algorithm and provides examples of its implementation using actual recorded waveforms that are contaminated with these noise signals. An improvement (reduction) in the noise level is reported, as are suggestions for future implementation of this strategy.
In recent years, increasing electricity use has led to considerable interest in green energy. In order to effectively supply, cut off, and operate an electric power system, many electric power facilities such as gas insulation switch (GIS), cable, and large substation facilities with higher densities are being developed to meet demand. However, because of the increased use of aging electric power facilities, safety problems are emerging. Electromagnetic wave and leakage current detection are mainly used as sensing methods to detect live-line partial discharges. Although electromagnetic sensors are excellent at providing an initial diagnosis and very reliable, it is difficult to precisely determine the fault point, while leakage current sensors require a connection to the ground line and are very vulnerable to line noise. The partial discharge characteristic in particular is accompanied by statistical irregularity, and it has been reported that proper statistical processing of data is very important. Therefore, in this paper, we present the results of analyzing ${\Phi}-q-n$ cluster distributions of partial discharge characteristics by using K-means clustering to develop an expert partial discharge diagnosis system generated in a GIS facility.
This paper describes a method for the state estimation considering current measurement component and detection of the bad data. The state values are estimated by weighted least square method in which measurement vector included bus injection current and line current. The bad data are detected using standardized variable of normal distribution and identified using sensitivity coefficients. When the bad data were occured by the bad measurement values. The results of the application to the model power system reveal the effectiveness of the presented algorithms.
Many dynamic mechanical systems, such as parts-feeders, walking machines, and percussive power tools, are described by equations of motion which are discontinuous. The discontinuities result from kinematic constraint changes which are difficult to foresee, especially in presence of impact. A simulation algorithm for these types of systems must be able to algorithmically predict and detect the kinematic constraint changes without any prior knowledge of the system's motion. This paper presents a rule-based approach to the prediction and detection of kinematic constraint changes between bodies with arc and line boundaries. The developed algorithm's ability to accurately and automatically detect the unpredicted changes of kinematic constraints is demonstrated with a numerical example.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protections of the power system. A high impedance fault test, which was carried in Korean electric power systems, it was found that a arcing phenomenon occurred during the high level portion of conductor voltage in each cycle. In this paper, we propose a new method for detection of high impedance faults, which uses the arcing fault current difference during high voltage and low voltage portion of conductor voltage waveform. To extract this difference, we diveded one cycle fault current into equal spanned four data windows according to the magnitude of voltage waveform and applied fast fourier transform(FFT) to each data window. The frequency spectrum of current wavefrom in each portion are used as the inputs of neural network and is trained to detect high impedance faults. The proposed method shows improved accuracy when applied to staged fault data and fault-like load.
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.
This paper proposes an open-phase fault control system using 3-phase neutral voltage. The proposed control system is designed as a new topology which uses the potential difference between neutral point and ground of three phase. The open-phase detection system is also configured to Y-wiring of three capacitance devices of the same capacity to each line of three phase power source R-S-T. This paper also designs a mobile phone application for remote alarm of open-phase fault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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