In this paper, a redundancy management system for aircraft is studied, and FDI (Fault Detection and Isolation) algorithm of inertial sensor system is proposed. UAV system cannot allow triple or quadruple hardware redundancy due to the limitations on space and weight. In the UAV system with dual sensors, it is very difficult to identify the faulty sensor. Also, conventional FDI method cannot isolate multiple faults in a triple redundancy system. In this paper, hardware based FDI technique is proposed, which combines a parity equation approach with the wavelet based technique, which is a model-free FDI method. To verify the effectiveness of the proposed FDI method, numerical simulations are performed.
Sensor fault detection and isolation problems subject to H_/$H_{\infty}$, performance are concerned for linear time-invariant systems with time delay in a state and parametric uncertainties. To that end, a model-based observer bank approach is pursued. The design conditions for both continuous- and discrete-time cases are formulated in terms of matrix inequalities, which are then converted to the problems solvable via an algorithm involving convex optimization.
There are many types of seismic isolation devices that are being used today for structural control of earthquake response in buildings. The most commonly used are sliding bearings and elastomeric bearings, the latter with or without lead core. An alternative solution is the use of steel springs combined with viscoelastic fluid dampers, which is the case discussed in this paper. An analytical study of a three-story building supported on helical steel springs and viscoelastic fluid dampers, GERB Control System (GCS), subjected to near-fault earthquakes is presented. Several earthquakes records have been obtained by the acceleration network installed in the isolated building and in its non-isolated twin since they were finished. These experimental results are analysed and discussed. The aim is to show that the spring-based system can be an alternative for base isolation of small building located near active faults.
In this paper we propose an FDI(fault detection and isolation) algorithm using neural network-based multi-fault models to detect and isolate single faults in nonlinear systems. When a change in the system occurs, the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a threshold, and once a fault in the system is detected, the fault classifier statistically isolates the fault by using the error between each neural network-based fault model output and the system output.
A sensor fault detection scheme(SFDS) for a class of nonlinear systems that can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy model is proposed. Basically, the SFDS may be considered as a multiple observer scheme(MOS) in which the bank of state observers and the detection & isolation logic are included. However, the proposed scheme has two great differences from the conventional MOSs. First, the proposed scheme includes fuzzy fault detection observers(FFDO) that are constructed based on the T-S fuzzy model that provides very good approximation to nonlinear dynamic systems. Secondly, unlike the conventional MOS, the FFDOS are driven not parallelly but sequentially according to the predetermined sequence to avoid the massive computational burden, which is known to be the biggest obstacle to the practical application of the multiple observer based FDI schemes. During the operating time, each FFDO generates the residuals carrying the information of a specified fault, and the corresponding fault detection logic unit performs the logical operations to detect and isolate the fault of interest. The proposed scheme is applied to an inverted pendulum control system for sensor fault detection/isolation. Simulation study shows the practical feasibility of the proposed scheme.
모델기반 FDI 과정에서 모델오차와 센서잡음은 피할 수 없으므로 견실성은 모델기반 FDI에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 선형모델 오차 및 신호잡음으로 인하여 고장진단 과정에서 발생하는 결함판단 오류들을 비선형 NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) 모델과 칼만추정기를 적용하여 개선하는 방법을 제안하였다. 최종 고장판단은 퍼지로직을 이용하여 발생하는 오차의 추이에 대한 확률로 결정하여 순간적인 신호잡음에 강인하도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 운용 환경조건에서 엔진제어기의 고장허용에 따른 성능을 확인하였다.
This paper proposes an autonomous fault determination, fault zone isolation and fault restoration strategy based on the ethernet communication as a new attempt to solve the problem the of the existing central control method. In proposed method, The FRTU(Feeder Remote Terminal Unit)s on the feeder determines autonomously where the faulted zone is by exchanging the voltage and current information with neighbor FRTUs based on the network communication, and then separates the faulted zone in an nil-voltage status to make the protective device to reclose successively. In particular, the minimization of outage time and relational load balancing is archived by each interconnection switch which determines autonomously the load zone to be allocated among those zones after the sound outage zones was separated individually. Finally, to show effectiveness of the proposed fault restoration strategy, the several fault cases are simulated for the test distribution system, and the load balancing index of the proposed solution is compared with all of feasible solutions.
본 논문에서는 직접토크제어 유도전동기 구동시스템의 고 신뢰성 운전을 위한 센서이상 검출식별 및 이상허용제어에 관한 실험적 연구 결과를 기술한다. 주요 내용은 센서이상 해석 결과의 실험적 검증과 이상검출식별 시스템의 설계, 이상허용제어기의 구현 및 실험적 성능 고찰이다. 적용된 센서이상 검출식별기법은 관측기기반 기법이며 기존의 다중 관측기 기법과 달리 한 개의 관측기에 의해 검출식별정보를 발생하므로 실시간 적용이 용이하다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위하여 2.2kW 유도전동기를 대상으로 직접토크제어 기법을 이용한 속도제어시스템을 설계하였다. 이상허용제어를 위한 시스템의 하드웨어는 고성능 DSP인 TMS320VC33을 이용한 제어보드와 IPM을 이용한 전력회로로 구성된다. 다양한 센서이상에 대한 실험결과, 설계된 시스템의 검출식별 및 이상허용 제어 성능이 매우 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 소형 고정익기의 고장 발생시기와 부품 교체시기를 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 정비 효율을 높이기 위하여 ANPSD와 PCA, 그리고 GC 방법을 이용하여 조종면의 고장에 대하여 이를 검출하고 위치와 정도를 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 이때 ANPSD는 주파수 영역에서의 진동 분석을, PCA는 ANPSD의 중요 정보 추출을, GC는 고장 검출 및 분리 시의 오류 최소화를 위하여 사용되었다. 또한 모형 항공기에 가속도 센서를 부착하여 정상인 경우와 힌지 고장이 발생한 경우에 대하여 실제로 측정한 결과에 이와 같은 알고리즘을 적용한 결과 해당 알고리즘이 고장을 검출하고 분리하는 데에 적합함을 보였으며 제안된 알고리즘을 적용할 경우에 발생 가능한 문제들에 대하여 이를 완화할 수 있는 대응책을 함께 제시하였다.
This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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