Most of engine control systems for helicopter turboshaft engines are equipped with dual sensors. For the system with dual redundancy, analytic methods are used to detect faults based on the system dynamical model. Helicopter engine dynamics are affected by aerodynamic torque induced from the dynamics of the main rotor. In this paper an engine model including the rotor dynamics is constructed for the T700-GE-700 turboshaft engine powering UH-60 helicopter. The singular value decomposition(SVD) method is applied to the developed model in order to detect sensor faults. The SVD method which do not need an additional computation to generate residual uses the characteristics that the system outputs in direction of the left singular vector if an input is applied in direction of the right singular vector. Simulations show that the SVD method works well in detecting and isolating the sensor faults.
The rotorbody and rotor winding of generator are isolated by an insulator and the output characteristic of the generator is maintained in the best states. Only when an insulation resistance between them is over a certain extent. The aim of this research is to develop the simulator for rotor earth fault detection circuits. It is composed of the power resource which is to control the virtual field voltage, stepping motor which is to give virtual ground. It is possible to inspect with the device and program developed in this study in the same as real operating condition and evaluate the integrity of generator rotor through the function of data acquisition and graphic output. If these technologies will be applied to the inspection, prevent a damage of the generator and contribute to improve maintenance reliance.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
A down-scaled simulator is developed to simulate typical faults in induction motor such as short-turn stator winding, broken rotor bar, dynamic and static air-gap eccentricity, bearing trouble, and mechanical unbalance. The simulator is used as an initial builder to develop design algorithm for real-time faults detecting system by processing an abnormal signal and characteristics in each fault.
This paper presents the dynamic excitation control of a siphon-turbine coupled pico-hydro powered cage rotor induction generator and load matching for off-grid electricity generation. Through the proposed dual-role of the current-controlled voltage source converter (VSC), acting as static synchronous compensator and load controller, real and reactive power are dynamically controlled in a decoupled manner with a self supported DC-bus. The proposed scheme entails minimal computation for ensuring the rated (set) capacity of real power. The scheme also exhibits fault immunity for protection, thus enabling the effective handling of constant power electrical loads presented by base telecom station towers in remote locations. The performance of the system is evaluated under MATLAB/Simulink and is experimented through a developed hardware prototype. Simulation and experimental results show close conformity and validate the effectiveness of the proposed scheme.
This paper develops the theory for a fault-tolerant, permanent magnet biased, homopolar magnetic bearing. If some of the coils or power amplifiers suddenly fail, the remaining coil currents change via a novel distribution matrix such that the same magnetic forces are maintained before and after failure. Lagrange multiplier optimization with equality constraints is utilized to calculate the optimal distribution matrix that maximizes the load capacity of the failed bearing. Some numerical examples of distribution matrices are provided to illustrate the theory. Simulations show that very much the same dynamic responses (orbits or displacements) are maintained throughout failure events (up to any combination of 3 coils failed for the 6 pole magnetic bearing) while currents and fluxes change significantly. The overall load capacity of the bearing actuator is reduced as coils fail. The same magnetic forces are then preserved up to the load capacity of the failed.
In this paper. the correlation among vibration. wear and temperature are experimentally investigated when rubbing is caused by static and dynamic forces. Each measurement reflects the characteristics of the system and is useful in detecting and diagnosing the current status of rotating machinery. For experiment, the rotor system with lubricating equipment such as trochoid pump, oil tank and wear detecting sensor is implemented to simulate the rubbing condition. Experimental results show that significant change in wear quantity can be notified when vibration signal is changed by rubbing. The results can be applied to system monitoring and fault diagnosis in rotating machinery.
유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 그리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장 진단을 하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형운도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.104-109
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2007
This paper is about a redundancy management system design for the Smart UAV(unmanned aerial vehicle) which utilizes the tilt..rotor mechanism. In order to meet the safety requirement on the PLOC(probability of loss of control) of $1.7{\times}10^{-5}$ per flight hour for FCS (flight control system) failures, a digital FCS is mechanized with a dual redundant structure. A fault detection system which is composed of a CCM(cross channel monitor) and analytic redundancy using the Kalman filtering is designed, and its effectiveness is evaluated through experiments. A threshold level and persistence count for managing redundant sensors are designed based on the statistical analysis of the FCS sensors. To increase the survivability of the UAV after the loss of critical sensors in the SAS(stability augmentation system) and to provide reference information for a tie-breaking condition at which an ILM(in-line monitor) cannot distinguish the faulty channel between two operating ones, the Kalman filter approach is investigated.
이 논문은 신경회로망을 기반으로 한 유도전동기의 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고정자전류만을 측정하여 FFT 변환 후 진단 훈련을 위해 일반화한다. 정상, 베어링고장, 고정자 권선고장 그리고 회전자 엔드-링 고장을 갖는 모터로부터 학습데이터를 획득하고 여러 고장 유형을 진단한다. 더욱 효과적인 고장 진단을 위해, 전부하의 100%, 60%, 30%로 부하율을 변화시켜서 학습절차에 적용하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 오차 범위 0.56%∼0.04%와 같은 높은 진단 정밀도를 가지고 있어 실제 진단시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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