In this paper, an in-process diagnosis method for performance of position control servo system was studied, which was based upon null bias, slew-rate ratio and delay time measurement. Slew-rate ratio and delay time were analyzed by theoretical analysis, computer simulation and experiment. As a result of these analysis, when spool of servovalve was weared, slew-rate ratio was decreased and delay time was increased.
Electrolytic capacitors have been widely used in power electronics system because of the features of large capacitance, small size, high-voltage, and low-cost. Electrolytic capacitors, which is most of the time affected by aging effect, plays a very important role for the power electronics system quality and reliability. Therefore it is important to estimate the parameter of an electrolytic capacitor to predict the failure. This paper proposed a novel fault diagnosis method of an electrolytic capacitor used for voltage smoothing in boost DC converter. The equivalent series resistance(ESR) of electrolytic capacitor estimated from FFT result of filtered waveform of capacitor voltage/current. Main advantage of the proposed method include circuit simplicity and easy implementation. Simulation and experimental results are shown to verify the performance of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.33-37
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2002
Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defects. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear. it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a electromagnetic wave and acoustic signal to diagnose an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, we design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment and is investigated in this paper. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.
A systematic way of failure diagnosis in a linear system with decentralized estimators is developed. The generalized likelihood ratio (G.L.R) approach to failure detection and identification is used for designing a diagnosis system in each subsystem based on the innovation analysis. For the simplicity of the theoretical formulation, a design scheme of failure diagnosis is developed for the system decomposed into two subsystems. To demonstrate the effectiveness of our approach, several simulation studies have been carried out on a third-order linear system which is constructed of a second-order damped oscillator and a first-order lag.
The metal processing system usually consists of various components such as motors, work rolls, backup rolls, idle rolls, sensors, etc. Even a simple fault in a single component in the system may cause a serious damage on the final product. It is, therefore, necessary to diagnose the faults of the components to detect and prevent a system failure. Especially, the defects in a work roll are critical to the quality of strip. In this study, a new 3-D diagnosis method was developed for roll shape defects in rolling processes. The new method was induced from analyzing the rolling mechanism by using a rolling force model, a tension model, the Hitchcock's equation, and measurement of the strip thickness, etc. Computer simulation shows that the proposed method is very useful in the diagnosis of the 3-D roll shape.
The diagnosis technique of stator winding faults based on Motor Current Signature Analysis(MCSA) was suggested. Park's vector pattern, the circle that is drawn by d-q transformed currents($i_d$, $i_q$), is widely used for stator winding faults detection. The current Distortion Ratio(DR), defined by the ratio of max axis and min axis of ellipse of Park's vector's pattern, was more simple and powerful method than the Park's vector pattern. In this study, a calculation method of distortion ratio of Park's vector pattern was suggested for auto diagnosis of stator winding short fault and usefulness of suggested calculation method of distortion ratio was verified through simulation using LabVIEW program.
This paper deals with a fault diagnosis algorithm for open faults in the switching devices of PWM inverter-fed IPMSM (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) drive. The proposed diagnostic algorithm is realized in the controller using the informations of three-phase currents or reference line-to-line voltages, without requiring additional equipments for fault detection. Under switch open fault conditions, the conventional dq model used to control an AC motor cannot directly be applied for the analysis of drive system, since three-phase balanced condition does not hold. To overcome this limitation, a fault model based on the line-to-line voltages is employed for the simulation studies. For comparative performance evaluation through the experiments, the entire control system is implemented using digital signal processor (DSP) TMS320F28335. Simulations and experimental results are presented to verify the validity of the proposed diagnosis algorithm.
본 논문에서는 전력용 변압기의 고장진단을 위해 써포트 백터머신에 기반을 둔 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 취득부, 정상/고장판별부, 고장원인판별부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 데이터 취득부에서는 변압기에서 가스성분을 취득한다. 정상/고장 판별부에서는 취득된 가스성분들을 KEPCO 규정과 비교하여 정상/고장 여부를 판단한다. 고장원인 판별부에서는 입력 데이터가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 써포트 백터머신에 의해 고장원인을 판정한다. 제안된 방법은 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
Recently, GIS(Gas Insulated Switchgear) has been recognizing of importance on development of diagnosis technique which is happened problem on confidence for a long time use. Therefore, the measurement and analysis of PD with prior phenomenon of insulation breakdown is used many method of diagnosis for GIS. In this paper, we simulate trouble condition in DS and analysis trouble signal to use electrical and mechanical methods, interpretation of detected signal has analysed with to use ø-q-n pattern and neural network. For this analysis, we have used the induction and AE(acoustic emission) sensors. For the simulation experiment, we make DS for 170 KV GIS and analyze the classification and characteristics of detected signals with the application of neural network algorithm.
Korea rapidly arranged urbanization and overpopulation with high growth of economy and all kinds of decrepit facilities are scattered all over the downtown. If there is a strong wind in fire, fire is rapidly increased by various fire spread factors. And Korea cannot build prediction model of urban fire combustion phenomena because there is no studies that physically explains the suitable flame phenomena for its real state. In this study, based on the Japanese Urban fire simulation to target the traditional market area and suitability of fire risk assessment were reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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