Since one decade, the detection of HFPD (High frequency Partial Discharge) has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for HFPD detection, Metal Foil sensor based on the embedded technology has been commercialized for mainly power cable due to its advantages. Recently, for the on-site noise discrimination, several PA (Pulse analysis) methods have been reported and the related software, such as Neural Network and Fuzzy, have been proposed to separate the PD (Partial Discharge) signals from the noises since their wave shapes are completely different from each other. On the other hand, the relevant fundamental investigation has not yet clearly made while it is reported that the effectiveness of the current methods based on PA is dependant on the types of sensors. Moreover, regarding the identification of the vital defects introducible into the Power Cable, the direct identification of the nature of defects from the PD signals through Metal Foil coupler has not yet been realized. As a trial for solving above shortcomings, different types of software have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our novel algorithm 'PA Map' based on the pulse analysis is suggested to identify directly the defects inside the power cable from the HFPD signals which is output of the HFCT and metal foil sensors. This method enables to discriminate the noise and then to make the data analysis related to the PD signals. For the purpose, the HFPD detection and PA (Pulse Analysis) system have been developed and then the effect of noise discrimination has been investigated by use of the artificial defects using real scale mockup. Throughout these works, our system is proved to be capable of separating the small void discharges among the very large noises such as big air corona and ground floating discharges at the on-site as well as of identifying the concerned defects.
본 연구는 다중박막(multi-layer) 구조 모델에 대한 초음파신호처리 적용으로 접합경계면의 결함검출에 관한 연구이다. 이를 위해서 먼저 반도체 검사법에 의하여 박리(delamination). 다이 균열(die crack) 기포(void)의 유무를 확인할 수 있었고, 각 접합계면에서의 단위 cm당 결함 오차율을 모집군 25%이하에서 0.003%까지 측정 가능하였다. 또한 초음파 화상처리를 이용하여 결함 판독 프로그램을 위한 각 패키지별 화상을 8단계에서 16단계까지 데이터 베이스화할 수 있었고, 최종 결과 화면에서는 결함정도를 확률로 표현 가능하도록 하였으며 기포의 가능성도 추론해 볼 수 있다. 그리고, 박리검사 프로그램(delamination inspection program)에 의하여 결함의 크기와 결함의 원인을 16단계로 추론하고. S.A.T 장치에 귀환(feedback)시킬 수 있는 매개변수를 찾을 수 있었다. 특히, 반도체 결함추출 알고리즘 개발로 반도체 결함검사자동화의 기틀을 마련하였고, 향후 결함을 세분화하고 다양한 반도체 패키지별로 데이터베이스를 구축한다면, 온라인 상태에서 보다 많은 검사를 수행 할 수 있는 인공지능형 자동검사 시스템 구현이 가능할 수 있도록 하였다.
Trypsin inhibitor가 trypsin과 안정한 복합체를 형성하고 동시에 일반 단백질은 trypsin에 의하여 가수분해 되는 원리를 이용하여 trypsin inhibitor를 용이하게 검정 할 수 있는 방법을 고안하였다. trypsin으로 가수분해 시킨 대두추출액을 Sephadex G-50을 이용하여 trypsin-trypsin inhibitor 복합체를 분리시킨 후에 SDS 전기 영동으로 trypsin inhibitor를 복합체를 분리시킨 후에 SDS 전기 영동으로 trypsin inhibitor를 검정할 수 있었다. 이들 trypsin inhibitor는 trypsin에 의한 2차 가수분해에서도 가수분해 되지 않았으며, 또한 2차원 전기영동과 DEAE-Sephades A-25크로마토 그래피를 이용하여 trypsin inhibitor가 trypsin과 복합체를 형성하는 능력을 검정함으로써 본 방법의 유효성을 확인하였다. 본 실험 방법으로 대두(Hill 품종)의 trypsin inhibitor를 검정한 결과 7개의 trypsin inhibitor를 찾아 낼 수 있었다.
This paper described the measurement technology to analyze the partial discharge characteristics for long term aging of insulations. This system was consisted of high voltage generation and measurement part, PD detection part, digital conversion and signal processing part. We used the VXI system for digital conversion and signal processing part. In the digital conversion part, we studied the error of partial discharge magnitude and memory capacity for reading digital signal with the sampling rate. In the signal processing part, we showed the program algorithm to count pulses and read peak values of partial discharge. The allowable minimum sampling rate of digizer was decided to 250kS/s through analyzing test. We confirmed that this system was very useful in the study of $\phi-q-n$ characteristics of long term PD experiments with specimens being consisted of internal void defects and CIGRE II electrodes.
The underlying ground state of a railway plays a significant role in maintaining the integrity of the overlying concrete slab and ultimately supporting the train load. While effective nondestructive tests have been used to evaluate the rail track system, they can only be performed during non-operating time due to the stress wave generated by active sources. In this study, finite element numerical simulations are conducted to investigate the feasibility of detecting unfavorable substructure conditions by using a moving train load. First, a train load module is developed by converting the train load into time-variant equivalent forces. The moving forces based on the shape functions are applied at the nodes. A parametric study that takes into account the bonding state and the train class is then performed. All the synthetic signals obtained from numerical simulations are analyzed at the frequency domain using a Fast Fourier transform (FFT) and at the time-frequency domain using a Short-Time Fourier transform (STFT). The presence of a void condition amplifies the acceleration amplitude and the vibration response. This study confirms the feasibility of using a moving train load to systematically evaluate a rail track system.
Exploitation of equipment with cross linked polyethylene (XLPE) insulation requires its condition monitoring and diagnostic. Traditionally diagnostics of insulation is carried out by means of partial discharge detection. Many researchers have developed a lot of methods to identify the defect by the PD form. However, such identification of a defect, for example, void, inclusion or treeing, does not say about its danger from a point of view of full insulation gap breakdown and insulation construction failure. The information about the form and size of formed upon high voltage treeing is necessary for prediction of the remained resource of XLPE insulation. For this purpose we carry out experimental research for determination of the dependencies between PD characteristics in XLPE upon time and three dimension PD patterns of corresponding treeing. The investigations were carried out by means of electrical measurement of PD current and simultaneous optical recording of treeing image. Test results show that the PD patterns can be applied for detecting tree growth well.
전자파 레이더 주파수변화에 의한 콘크리트내 층간 연속공동의 시뮬레이션 해석을 위한 모델을 제안하였다. 본 모델에서는 각 전기적 성질이 다른 다층 경계조건 하에서 전자파 레이더의 주파수 변화에 따른 분해능과 감쇠특성이 검토되었다. 이는 계산에 의한 모의 레이더 응답으로부터 콘크리트내 공동의 검출이 가능한 공동 두께의 한계와 최적주파수를 선정하고, 나아가 대상물체의 경계조건별 레이더의 전파한계를 구하는 데 유용하게 이용하기 위한 것이다. 본 모델에 의해 계산된 결과는 콘볼루션기법을 이용한 신호처리에 의해 레이더 화상으로 나타내었다.
Automatic detection system to detect acoustic emission pulse and fractal dimension were developed, to observe tree deterioration phenomena in LDPE. The purpose of our work are to use acoustic emission system and fractal dimension and to investigate the treeing phenomena in polymeric insulation under applied AC voltage 11[kV] with an artificial needle-shaped void(1.5[mm]) using the above system. We analyzed and phase angle-acoustic emission pulse amplitude-deterioration time ($\Phi$-AEA-t) pattern and phase angle-acoustic emission pulse number-deterioration time($\Phi$-AEN-t) pattern using statistical operators such as skewness, fractal dimension. In this paper show that the correlation of $\Phi$-AEA-t, $\Phi$-AEN-t, fractal dimension using regression analysis by the method of least squares can be used to predict the breakdown just before the breakdown occurs.
PD indicates the inception and progress of degradation of solid insulation system, so it has been used to determine degradation of insulation. PD provides means for detection and recognition of defects. However, there is still marked difficult to recognize defects by PD methods. In this paper, we investigated properties of PD in solid insulation by using statistical method with surface discharge, electrical tree and void discharge with source of discharge, we used statistical parameters of PD distributions specified such as $H_n(q)$, $H_{an}(\phi)$, $H_n(\phi)$, $H_a(\phi)$. The parameters induced from its specified distributions are average discharge, average repetition rate, Skewness, Kurtosis, asymmetry and correlation. From the parameters, we classified PD patterns and built up DB(data-base).
An experimental investigation has been performed in order to understand the $\Phi$-q-n characteristics related to the PD taking place from the various size of artificial defects inserted in epoxy insulation. In this purpose, PD has been detected simultaneously by two different methods such as commercialized PD detector(TE571) and our detection system using self designed CT type sensor. Under the presence of void in epoxy insulation, PD has been initiated at the voltages between 16kV and 20kV which are much lower than the dielectric strength of epoxy insulation (130kV/mm$\sim$l50kV/mm). And also it is revealed that $\Phi$-q-n characteristics have been observed to be dependent upon the size of the artificial defects. Throughout this work, the on site applicability of the self designed Sensor has also been proved by comparing the results with those from the commercialized PD detector. And more one, considerable basic data regarding the insulation, diagnosis could be provided to understand the presence of the voids possibly inserted into the epoxy insulation system of the power apparatus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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