Arc in plasma processing chamber results in high current discharge marks and particles on wafers, but it is hard to identify or observe it during the proc ess. In this paper, we report the observations of plasma arc s during various plasma proc esses through a non-invasive optic al plasma monitoring system (OPMS) devised for the in-situ detec tion of abnormal discharge.
In this paper, we propose an array sensing detection method for smelting of submerged arc furnaces (SAF) based on electromagnetic radiation. AC magnetic field generated by electrode currents and molten currents in the furnace is reflected outside of the furnace. According to the spatial distribution of electromagnetic field a radiation model of SAF is built. We design a 3D magnetic field sensing array system in order to collect the magnetic field information. Through the collected information, the current distribution characteristics of SAF are described and the key parameters of smelting are obtained. Theoretical simulation and field test show that the curves acquired by the sensing array can accurately reflect the information of the relative displacement when the relative displacement between the array and electrode is 10 cm. Compared with the detection method of 3D single point, the proposed array sensing method of magnetic field obtains better results in terms of real-time and accuracy, and has good practical value for industrial measurement.
This paper present a new verb efficient numerical algorithm for arcing faults detection and fault distance estimation in transmission line. It is based on the fundamental differential equations describing the transients on a transmission line before, during and alter the fault occurrence, and on the application of the "Least Error Squares Technique"for the unknown model parameter estimation. If the arc voltage estimated is a near zero, the fault is without arc, in other words the fault is permanent fault. If the arc voltage estimated has any high value, the faust is identified as an fault, or the transient fault. In permanent faults case, fault distance estimation is necessary. This paper uses the model of the arcing fault in transmission line using ZnO arrestor and resistance to be implemented within EMTP. One purpose of this study is to build a structure for modeling of arcing fault detection and fault distance estimation algorithm using Matlab programming. In this paper, This algorithm has been designed in Graphic user interface(GUI).
This paper presents a new numerical algorithm for fault discrimination and fault location estimation when occur to arcing ground and arcing line to line on transmission lines. The object of this paper is developed from new numerical algorithm to calculate the fault distance and simultaneously to make a distinction between transient and permanent faults. so the first of object for propose algorithm would be distinguish the permanent from the transient faults. This arcing fault discrimination algorithm is used if calculated value of arc voltage amplitude is greater than product of arc voltage gradient and the length of the arc path, which is equal or greater than the flashover length of a suspension insulator string[1-3]. Also, each algorithm is separated from short distance and long distance. This is difference to with/without capacitance between short to long distance. To test the validity of the proposed algorithms, the results of algorithm testing through various computer simulations are given. The test was simulated in EMTP/ATP simulator under a number of scenarios and calculate of algorithm was used to MATLAB.
In this paper, we introduce an intelligent robotic arc welding system which exploits sensors like as LVS (Laser Vision Sensor), Hall effect sensor, voltmeter and so on. The use of industrial robot is saturated because of its own limitation, and one of the major limitations is that industrial robot cannot recognize the environment. Lately, sensor-based environmental awareness research of the industrial robot is performed actively to overcome such limitation, and it can expand application field and improve productivity. We classify the sensor-based intelligent arc welding robot system by the goal and the sensing data. The goals can be categorized into detection of a welding start point, tracking of a welding line and correction of a torch deformation. The Sensing data can be categorized into welding data (i.e. current, voltage and short circuit detection) and displacement data (i.e. distance, position). This paper covers not only the explanation of the each category but also its advantage and limitation.
This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phaser in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the assumed PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.
수배전반 내부에서 Arc 사고 발생시 동반되는 광신호를 검출할 수 있는 광센서를 개발하였다. 개발된 광센서는 특정 부위에 설치되어 해당 위치에서 발생하는 광신호를 검출하는 Point Sensor와 넓은 범위를 감시할 수 있는 Loop Sensor의 두 가지 형태로 구성되어 있다. 두 가지 모두 광섬유를 통하여 계전기 등에 부착되며, 일반 통신용 광섬유보다 큰 core를 갖는 특수 광섬유가 사용되었다. Point Sensor는 광섬유 끝단에 부착된 Cap에 의해 광신호가 검출되고, Loop Sensor는 광섬유 자체가 Sensor로 사용되어 광신호의 검출 및 전승을 수행한다. Point Sensor에 부착되는 Cap은 보다 넓은 범위 감시하고, 광신호 발생 위치에 따른 편차를 줄일 수 있는 형태로 설계되었다.
This paper dealt with the frequency component analysis of acoustic signals produced by corona and series-arc discharges as a diagnostic technique for closed-switchboards. Corona and series-arc discharge were simulated by a needle-plane electrode and an arc generator specified in UL1699, respectively. Acoustic signal was detected by a wideband acoustic sensor with a frequency bandwidth of 4 Hz~100 kHz (-3 dB). We analyzed frequency spectrums of the acoustic signals detected in various discharge conditions. The results showed that acoustic signals mainly exist in ranges from 30 kHz to 60 kHz. From the experimental results, an acoustic detection system which consists of a constant current power supply (CCP), a low noise amplifier (LNA) and a band pass filter was designed and fabricated. The CCP separates the signal component from the DC source of acoustic sensor, and the LNA has a gain of 40 dB in ranges of 280 Hz~320 kHz. The high and the low cut-off frequency are 30 kHz and 60 kHz, respectively. We could detect corona and series-arc discharges without any interference by the acoustic detection system, and the best frequency is considered in ranges of 30 kHz~60 kHz.
방전 현상을 에너지로 이용하여 금속을 가공하는, 특히 초경 및 난삭 소재의 가공과 정밀가공에 효과적인 방전가공 시 빠른 가공속도와 향상된 정밀도 및 면조도를 달성하기 위하여 효율적인 아크의 검출과 제어방법에 대해 연구하였다. 단일 방전 파형을 Td(Time-Delay), Ton(Time-on), Toff(Time-off)의 세 가지 구간으로 나누어 HDL 언어를 이용하여 게이트 제어 타이밍을 시뮬레이션 하고, 실제 방전가공기에 적용하여 파형을 실측하였으며, 비교기 회로를 통한 Td 구간의 샘플링을 통해 서보기구의 동작을 결정함으로써 전극과 가공물 간의 간격 제어와 가공 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 형성되는 파형의 Td 구간을 보다 정밀하게 고속으로 샘플링하여 이를 토대로 전극과 가공물 간의 gap 제어에 적용하였을 때 보다 향상된 결과를 나타내었다.
In this paper, the even harmonic current(2nd, 4th, 6th, 8th) of the arc fault current and normal current were measured in computer load and analyzed. The BPF with GIC was developed to detection of harmonic, the exact center frequency and a high degree of sharpness could be easily obtained. The total even harmonic distortion due to series arc fault in computer load was 31.2%, this value was increased 3.9 times better than the total even harmonic distortion of normal current. The results of analysis of arc fault current RMS variation rate and Peak variation rate per half-cycle, The RMS average variation rate are as follows ; the 2nd harmonic was 0.24, the 4th harmonic was 0.15, the 6th harmonic was 0.19, the 8th harmonic was 0.25, respectively. The Peak average variation rate are as follows ; the 2nd harmonic was 0.19, the 4th harmonic was 0.12, the 6th harmonic was 0.13, the 8th harmonic was 0.15, respectively. The results of this analysis utilize data to detect of series arc fault on wiring of computer load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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