This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.
High-resolution images are drawn from existing seismic data which were originally obtained by Korea Ocean Research & Development Institute (KORDI) during 1994-1997 for deep seismic studies on the East Sea of Korea. These images are analyzed for mapping Quaternary faults and near-bottom gas pockets. First 12 channels are selected from shot gathers for reprocessing. The processing sequence adopted for high-resolution seismic images comprises data copy, trace editing, true amplitude recovery, common-midpoint sorting, initial muting, prestack deconvolution, bandpass filtering, stacking, highpass filtering, poststack deconvolution, f-x migration, and automatic gain control (AGC). Among these processing steps, predictive deconvolution, highpass filtering, and short window AGC are the most significant in enhancement of resolution. More than 200 Quaternanry faults are interpreted on the migrated sections in the shallow depths beneath the seafloor. Although numerous faults are found mostly at the western continental slope and boundaries of the Ulleung Basin, significant amount of the faults are also indicated within the basin. Many of these faults are believed to be formed with reactivation of basement, from geotectonic activities including volcanism, and often originated in Tertiary, indicating that the tectonic regime of the East Sea might be unstable. Existence of shallow gas pockets casts real hazardous warnings to deep-sea drillings and/or to underwater constructions such as inter-island cables and gas pipelines. On the other hand, discovery of these gas pockets heightens the interests in developing natural resources in the East Sea. Reprocessed seismic sections, however, show no typical seismic characteristics for gas hydrates such as bottom-simulating reflectors in the western continental slope and ocean floor.
The use of induction motors has been recently increasing with automation in aeronautical and automotive industries, and it playes a significant role. This has motivated that many researchers have studied on developing fault detection and classification systems of an induction motor in order to minimize economical damage caused by its fault. With this reason, this paper proposed feature vector extraction methods based on STE (short-time energy)+SVD (singular value decomposition) and DCT (discrete cosine transform)+SVD techniques to early detect and diagnose faults of induction motors, and classified faults of an induction motor into different types of them by using extracted features as inputs of BPNN (back propagation neural network) and multi-layer SVM (support vector machine). When BPNN and multi-lay SVM are used as classifiers for fault classification, there are many settings that affect classification performance: the number of input layers, the number of hidden layers and learning algorithms for BPNN, and standard deviation values of Gaussian radial basis function for multi-layer SVM. Therefore, this paper quantitatively simulated to find appropriate settings for those classifiers yielding higher classification performance than others.
Adaptive routing methods are studied for effective routing in many topologies where occurrence of the faulty nodes are inevitable. Mesh topology provides simplicity in implementing these methods. Many routing methods for mesh are able to tolerate a large number of faults enclosed by a rectangular faulty block. But they consider even good nodes in the faulty block as faulty nodes. Hence, it results the degradation of node utilization. This problem is solved by a method which transmits messages to destinations within faulty blocks via multiple “intermediate nodes”. It also divides faulty block into multiple expanded meshes. With these expanded meshes, DAG(Directed Acyclic Graph) is formed and a message is able to be routed by the shortest path according to the DAG. Therefore, the additional number of hops can be resulted. We propose a method that reduces the number of hops by searching direct paths from the destination node to the border of the faulty block. This path is called SCP(Short-Cut Path). If the path and the traversing message is on the same side of outside border of the faulty block, the message will cut into the path found by our method. It also reduces the message traverse latency between the source and the destination node.
Molded Case Circuit Breakers (MCCBs) are typically used to provide over current protection for electrical safety caused by short circuit faults and overloads in indoor low voltage power systems. The MCCB automatically connects and disconnects loads from the electrical source when the current reaches a value and duration that will cause an excessive. However, the MCCB sometimes is not interrupted due to a malfunction, nuisance tripping, or in a fire. Ensuring electrical safety is very important in a indoor low voltage power system. This paper presents the operating characteristics of MCCBs according to a temperature rise from room temperature to 160 degrees Celsius delivered by a radiant panel heater. The ABS 54c(rated current: 30A) of the hydraulic magnetic trip type was used in the experiments. The signals of temperature, voltage, and current were measured using the high accuracy Signal Conditioning Extensions for Instrumentation (SCXI) measurement system with the LabVIEW program manufactured by National Instruments. The operating characteristics were measured as functions of current amplitude and ramp-up rate. The MCCB tripping time decreased as a result of increasing current amplitude and ramp-up rate under a temperature rise condition, because the temperature and level of the current are directly proportional to the tripping time. Additionally, an instantaneous operation was observed after 8 times of the rated current, and the MCCB began to melt a surface temperature of around 300 degrees Celsius of. The experimental results coincided well with the operating curve.
Ouni, Saeed;Zolghadri, Mohammad Reza;Rodriguez, Jose;Shahbazi, Mahmoud;Oraee, Hashem;Lezana, Pablo;Schmeisser, Andres Ulloa
Journal of Power Electronics
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v.17
no.1
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pp.56-66
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2017
Fast and accurate fault detection is the primary step and one of the most important tasks in fault tolerant converters. In this paper, a fast and simple method is proposed to detect and diagnosis the faulty cell in a cascaded H-bridge multilevel inverter under a short circuit fault. In this method, the reference voltage is calculated using switching control pulses and DC-Link voltages. The comparison result of the output voltage and the reference voltage is used in conjunction with active cell pulses to detect the faulty cell. To achieve this goal, the cell which is active when the Fault signal turns to "0" is detected as the faulty cell. Furthermore, consideration of generating the active cell pulses is completely described. Since the main advantage of this method is its simplicity, it can be easily implemented in a programmable digital device. Experimental results obtained with an 11-level inverter prototype confirm the effectiveness of the proposed fault detection technique. In addition, they show that the diagnosis method is unaffected by variations of the modulation index.
The major causes of electrical fire are classified to short circuit fault, overload fault, electric leakage and electric contact failure. The occurrence factor of the fire is electric arc or spark accompanied with electrical faults. Residual Current Protective Device(RCD) of high sensitivity type used at low voltage wiring cuts off earth leakage and overload, but the RCD can't cut off electric arc or spark to be a major factor of electrical fire. As the RCDs which are applied low voltage distribution panel are prescribed to rated breaking time about 30[ms](KS C 4613), the RCDs can't perceive to the periodic electric arc or spark of more short wavelength level. To be improved on such problem, this paper is proposed to a auxiliary control apparatus for RCD trip on electric arc or spark due to electrical fire. Some experimental results of the proposed apparatus is confirmed to the validity of the analytical results.
Park, Young-Kyu;Yang, Myung-Hoon;Kim, Yong-Joon;Lee, Dae-Yeal;Kang, Sung-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.2
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pp.72-85
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2007
The development of memory design and process technology enabled the production of high density memory. However, this increased the complexity of the memory making memory testing more complicated, and as a result, it brought about an increase in memory testing costs. Effective memory test algorithm must detect various types of defects within a short testing time, and especially in the case of port memory test algorithm, it must be able to detect single port memory defects, and all the defects in the dual port memory. The March A2PF algorithm proposed in this paper is an effective test algorithm that detects all types of defects relating to the duel port and single port memory through the short 18N test pattern.
The major causes of electrical fire are classified to short circuit fault, overload fault, electric leakage and electric contact failure. The occurrence factor of the fire is electric arc or spark accompanied with electrical faults. Residual Current Protective Device (RCD), that is Earth Leakage Circuit Breaker(ELB) and Molded_case Circuit Breaker (MCB), of high sensitivity type used at low voltage wiring cuts off earth leakage and overload, but the RCD can't cut off electric arc or spark to be a major factor of electrical fire. As the RCDs which are applied low voltage distribution panel are prescribed to rated breaking time about 30[ms] (KS C 4613), the RCDs can't perceive to the periodic electric arc or spark of more short wavelength level. To be improved on such problem, this research development is proposed to a auxiliary control apparatus for RCD trip on electric arc or spark due to electrical fire. Some experimental results of the proposed apparatus is confirmed to the validity of the analytical results.
Seoul Metro railway facilities' inspection and maintenance tasks cause failure analysis, but if there is trouble the diverse cause investigation and the systematic analysis and management among broken facilities, related facilities and components fell short and the conditions are different. And, excess and insufficiency, under inspection and maintenance, is being raised regardless of the introduction year and the operating environment including the number of use by applying the same facilities in the uniform inspection cycle. In this study, we will analysis systematically facility system information, failures, operational status, performance, fault and maintenance information resulting from the maintenance management of railway facilities and derive the relationship between associated equipment and its components. In addition, optimizing the inspection and the maintenance cycles of railway facilities, we will improve the reliability of operation. Considering the probability of risk, it is possible to predict the occurrence of accidents or faults and to minimize the frequency of breakdown by pre-inspection maintenance. Finally, This paper is to introduce the content of constructing the Seoul Metro RCM-based failure analysis system for railway facilities to support the optimal continuance of operation status of equipments and the securement of the safe operation of vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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