엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
In the speed-sensorless induction motor control systems, only a few percents of error in current measurement badly deteriorates the control performance. And early detection and accomodation of the faults of current sensor is very important to enhance the reliability of the induction motor control system. In this paper, we propose two sensor fault detection schemes having desired functions; fault detection, isolation of failed sensor and compensation of fault effect. The two schemes operate in real-time and employ EKFs (Extended Kalman Filter) for residual generation. Simulation results show that the proposed schemes are very useful in maintaining the control performance of the induction motor driven servo systems even in the face of sensor faults.
본 논문에서는 정지 좌표계 dq-축 전류를 기반으로 하는 비대칭 6상 PMSM의 스위치 개방 고장 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서의 해당 모터는 2개의 3상 권선이 30°의 전기적 위상차를 갖고 중성점이 분리된 비대칭 구조를 갖는다. 따라서 듀얼 3상 PWM 인버터와 스위치 개방 고장으로 인한 검출기법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 6상 PMSM을 구동하기 위해 듀얼 dq축 전류 제어 방식을 사용하며 전역 통과 필터와 저역 통과 필터를 사용해 전류 변동을 감지하여 개방 고장이 발생한 스위치를 검출하는 방식을 제안한다. 제안한 방법의 효과와 유용성은 여러 실험을 통해 검증하였다.
The paper proposes a hierarchical fault detection method for the high voltage equipment using a microphone array which detects the location of fault and the thermal imaging and CCD cameras which verifies the fault and stores the image, respectively. There are partial arc discharges on the faulty insulators, which generates a specific pattern of sound. Detecting the signal using the microphone array, the location of the faulty insulator can be estimated. The 6th band-pass filter was applied to remove noise signal from wind or external influence. When the mobile robot carries the thermal and CCD cameras to the possible place of the fault insulator, the fault insulators or power transmission wires can be detected by the thermal images, which are caused by the aging or natural erosion. Finally, the CCD camera captures the image of the fault insulator for the record. The detection scheme of fault location using the microphone array and the thermal images have been proved to be effective through the real experiments. As a result of this research, it becomes possible to use a mobile robot with the integrated sensors to detect the fault insulators instead of a human being.
본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.
Cuma, M. Ugras;Teke, Ahmet;Meral, M. Emin;Bayindir, K. Cagatay;Tumay, Mehmet
Journal of Power Electronics
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제13권2호
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pp.304-312
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2013
The most common power quality problems in distribution systems are related to unbalanced voltage sags. Voltage sags must be detected quickly and corrected in a minimum amount of time. One of the most widely used methods for sag detection is based on the d-q transformation. This method has the disadvantage of missing the detection of unbalanced faults, because this method uses a voltage sag level signal obtained from the average of 3 phases for sag detection. In this paper, an adaptive filter sag detection method is proposed for Dynamic Voltage Restorers (DVR) under unbalanced fault conditions. The proposed DVR controller is able to detect balanced, unbalanced and single phase voltage sags. A novel reference voltage generation method is also presented. To validate the proposed control methods, a 3-phase DSP controlling a DVR prototype with a power rating of 1.5-kVA has been developed. Finally, experimental results are presented to verify the performance of the proposed control methods.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권3호
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pp.243-251
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2016
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) generally work in complex marine environments. Any fault in AUVs may cause significant losses. Thus, system reliability and automatic fault diagnosis are important. To address the actuator failure of AUVs, a fault diagnosis method based on the Gaussian particle filter is proposed in this study. Six free-space motion equation mathematical models are established in accordance with the actuator configuration of AUVs. The value of the control (moment) loss parameter is adopted on the basis of these models to represent underwater vehicle malfunction, and an actuator failure model is established. An improved Gaussian particle filtering algorithm is proposed and is used to estimate the AUV failure model and motion state. Bayes algorithm is employed to perform robot fault detection. The sliding window method is adopted for fault magnitude estimation. The feasibility and validity of the proposed method are verified through simulation experiments and experimental data.
Fault detection has to be proceeded by steady state filtering to get rid of transient effect associated with thermal capacity. Coefficient of variance (COV), ratio of standard deviation devided by moving average, was employed as steady-state filter. Engine speed and refrigerant pressures were selected as parameters representing system dynamics. The filtered values were registered as members of steady-state DB. They were found to show good functional relationship with ambient temperature. The relationship was fitted with a second order polynomial and the distribution bounds of the data around the fitted curve were expressed by visual inspection because of varying average and random data interval. Fault data were compared with the steady-state data obtained during normal operation. The fault data were easily isolated from the fault-free one. To make such isolation reliable, tests to construct good DB should be designed in a systematic way.
애자는 송전선 시스템에서 전기적으로나 기계적으로 매우 중요한 소자이다. 송전선 시스템에 설치된 이후 애자의 열화 등에 의해 고장이 난 애자를 찾아내기 위해 애자로 부터의 방사 소음을 측정하여 분석하였다. 대상으로 한 제품은 2종류의 현수 애자, COS, 2종류의 Line Poster, 피뢰기이며, 이들 제품의 정상 상태와 고장 상태의 방사 소음을 각각 측정하여 시간 파형, 주파수 스펙트럼, 피크 검출의 결과를 서로 비교하여 그 차이점을 제시하였다. 또한, 이를 바탕으로 방사 소음으로부터 고장 상태의 애자의 검출의 가능성 및 그 방법을 제시하였다.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.301-305
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2001
A novel approach based on parameters estimation is presented far fault detection and diagnosis in sensors. Based on known precise parameter of normal working sensors system model is built from real laboratory inputs-outputs data, sequentially residual serial is obtained. Where decision-making rule of detection the fault is given via the use of beys theory, whilst a filter least-square computative algorithm for estimating fault parameters is given. The algorithm is a fast and accurate to calculate value of sensors faults when system model contains noise and sensors outputs contain measured noise. The method can solve both gain type and bias type fault in sensors. Simulated numerical example is included to demonstrate the use of the proposed approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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