Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 144

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  detekcja uszkodzeń
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
EN
The main purpose of this study is the comparison of two control strategies of wind turbine 4.8 MW, using fuzzy control and proportional integral control, taking into account eight kinds of faults that can occur in a wind turbine model. A technique based on fault diagnosis has been used to detect and isolate faults actuators and sensors in this system, it's about an observer applied to the benchmark model. The obtained results are presented to validate the effectiveness of this diagnostic method and present the results of the proposed control strategies.
2
Content available remote Application of PCA for early leak detection in a pipeline system of a steam boiler
EN
The application of the Principal Component Analysis (PCA) method for early detection of leakages in the pipeline system of a steam boiler in a thermal-electrical power plant is presented and discussed. The PCA model built from historical measurements of 12 selected process variables, mapped to the reduced space of three Principal Components (PC) of the highest magnitude, was used to establish the confidence ellipsoid, i.e. the feasible region in the PC coordinates, occupied by the values of process variables related to the ‘healthy’ system. Changes of the current location of the process operating point in the PC space created the ‘fault trajectory’ and were the basis for making a decision of leakage detection.
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie metody składowych głównych (PCA) do wczesnego wykrywania wycieków z rurociągów kotła parowego pracującego w elektrociepłowni miejskiej. Model PCA, zbudowany na podstawie pomiarów 12 wybranych zmiennych procesowych, przedstawiony w przestrzeni trzech składowych głównych (PC) o największych modułach, został wykorzystany do określenia tzw. elipsoidy ufności, tj. obszaru w przestrzeni PC, w którym mieszczą się wartości zmiennych odpowiadające poprawnemu działaniu systemu. Zmiany aktualnego punktu pracy kotła tworzyły tzw. trajektorię uszkodzenia w przestrzeni PC i były podstawą do podejmowania decyzji na temat ew. wycieku z rurociągów.
EN
The paper proposes a robust faults detection and forecasting approach for a centrifugal gas compressor system, the mechanism of this approach used the Kalman filter to estimate and filtering the unmeasured states of the studied system based on signals data of the inputs and the outputs that have been collected experimentally on site. The intelligent faults detection expert system is designed based on the interval type-2 fuzzy logic. The present work is achieved by an important task which is the prediction of the remaining time of the system under study to reach the danger and/or the failure stage based on the Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, where the objective within the industrial application is to set the maintenance schedules in precisely time. The obtained results prove the performance of the proposed faults diagnosis and detection approach which can be used in several heavy industrial systems.
EN
This paper deals with the problem of robust fault detection (FD) for an unmanned aerial vehicle (UAV) flight control system (FCS). A nonlinear model to describe the UAV longitudinal motions is introduced, in which multiple sources of disturbances include wind effects, modeling errors and sensor noises are classified into groups. Then the FD problem is formulated as fault detection filter (FDF) design for a kind of nonlinear discrete time varying systems subject to multiple disturbances. In order to achieve robust FD performance against multiple disturbances, simultaneous disturbance compensation and Hi/H∞ optimization are carried out in designing the FDF. The optimality of the proposed FDF is shown in detail. Finally, both simulations and real flight data are applied to validate the proposed method. An improvement of FD performance is achieved compared with the conventional Hi/H∞-FDF.
EN
This paper proposes an H−/H∞ fault detection observer method by using generalized output for a class of polytopic linear parameter-varying (LPV) systems. As the main contribution, with the aid of the relative degree of output, a new output vector is generated by gathering the original output and its time derivative, and it is feasible to consider H− actuator fault sensitivity in the entire frequency for the new system. In order to improve actuator and sensor fault sensitivity as well as guarantee robustness against disturbances, simultaneously, an H−/H∞ fault detection observer is designed for the new LPV polytopic system. Besides, the design conditions of the proposed observer are transformed into an optimization problem by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). Numerical simulations are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.
PL
W artykule zaprezentowano ideę monitorowania stanu konstrukcji jako działania wspierającego ochronę środowiska. Przedstawiono, na przykładzie badań dwukondygnacyjnej ramy portalowej, wstępną propozycję procedury umożliwiającej detekcję uszkodzeń połączeń w badanej konstrukcji. Prezentowane w opracowaniu wnioski bazują na pomiarach przyspieszeń w wybranych punktach konstrukcji poddanej wzbudzeniu dynamicznemu. Jako narzędzie do analizy zmian parametrów dynamicznych układu wykorzystano jednowarstwowe, jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe.
EN
The article presents the idea of structural health monitoring as a supporting action to protect the environment. The preliminary proposal of a procedure enabling the damage detection of the joints is shown on the example of a two-storey portal frame. Conclusions, presented in the paper, based on the measurement of accelerations in selected points of structure, subjected to dynamic excitation. Single-layer, feed-forward artificial neural networks were used as a tool for the analysis of changes in the dynamic parameters.
EN
The industrial development in recent years has seen a major increase in the use of induction motors, whereby the cost has to be as low as possible and the lifetime as long as possible. To follow up this desire, investigations in this area have become very intense. For that reason, this paper presents a solution for driving an induction motor and simultaneous fault detection with no need for additional sensors. In order to achieve this target, an observer system is implemented and a torque estimation procedure is used for torque detection. An LC filter was installed at the inverter output to provide better THD of the current. The validation of the drive operation was achieved through simulation and experiments. To investigate possible faults, an artificial unbalance was introduced to the test bench, whereby the experiment was validated by a comparison of physical vibrations and estimated torque.
PL
Wraz z rozwojem przemysłu nieustannie rośnie popularność silników indukcyjnych z uwagi na niskie koszty i dużą niezawodność. Aby spełnić takie wymagania przemysłu, prowadzi się intensywne badania w tej dziedzinie. Tej tendencji podporządkowuję się niniejszy artykuł, w którym pokazano rozwiązanie układu napędowego z silnikiem indukcyjnym, umożliwiające równoczesną detekcję uszkodzeń bez stosowania dodatkowych czujników, poza czujnikami standardowo stosowanymi w falownikach. Aby zrealizować taki układ napędowy z diagnostyką w czasie rzeczywistym zastosowano rozwiązanie z obserwatorem stanu do obliczania i analizy momentu elektromagnetycznego silnika. Zaproponowane rozwiązanie zastosowano do układu napędowego z filtrem sinusoidalnym, którego celem jest poprawa współczynnika THD napięcia zasilania silnika. Ponieważ filtr sinusoidalny komplikuje strukturę obserwatora stanu zastosowano rozszerzoną strukturę estymatora momentu silnika. Aby zbadać zaproponowane rozwiązanie wprowadzono sztuczne uszkodzenie polegające na niewyważeniu wirnika. Wyniki działania estymatora momentu porównano z wynikami pomiarów drgań przeprowadzonych przy użyciu akcelerometru.
8
Content available remote Faults detection in PMSM drive using Artificial Neural Network
EN
In this paper, simulation research results of PMSM drive with open phase fault detection are presented. Proposed fault detection system is implemented using two artificial neural networks. One of them is neural model of healthy PMSM and another one generates diagnostic signals. When the fault occurs, the amplitude of current residuals increases and evaluation system returns diagnosis. In proposed system detection time is about 1 ms. Moreover, diagnosis does not depend on load state.
PL
Artykuł przedstawia wyniki badań symulacyjnych napędu PMSM z detekcją przerwy fazy. Proponowany system detekcji uszkodzeń zaimplementowano z użyciem dwóch sztucznych sieci neuronowych. Jedna z nich pełni rolę modelu neuronowego sprawnego PMSM, natomiast druga generuje sygnały diagnostyczne. W przypadku wystąpienia uszkodzenia amplituda residuów prądów wzrasta, a system ewaluacji zwraca diagnozę. Czas detekcji w przedstawionym układzie jest rzędu 1 ms. Ponadto działanie systemu nie zależy od stanu obciążenia.
EN
In this paper, a fault-tolerant control (FTC) scheme is proposed for actuator faults, which is built upon tube-based model predictive control (MPC) as well as set-based fault detection and isolation (FDI). In the class of MPC techniques, tube-based MPC can effectively deal with system constraints and uncertainties with relatively low computational complexity compared with other robust MPC techniques such as min-max MPC. Set-based FDI, generally considering the worst case of uncertainties, can robustly detect and isolate actuator faults. In the proposed FTC scheme, fault detection (FD) is passive by using invariant sets, while fault isolation (FI) is active by means of MPC and tubes. The active FI method proposed in this paper is implemented by making use of the constraint-handling ability of MPC to manipulate the bounds of inputs. After the system has been detected to become faulty, the input-constraint set of the MPC controller is adjusted to actively excite the system for achieving FI guarantees on-line, where an active FI-oriented input set is designed off-line. In this way, the system can be excited in order to obtain more extra system-operating information for FI than passive FI approaches. Overall, the objective of this paper is to propose an actuator MPC scheme with as little as possible of FI conservatism and computational complexity by combining tube-based MPC and set theory within the framework of MPC, respectively. Finally, a case study is used to show the effectiveness of the proposed FTC scheme.
PL
W artykule przedstawiono możliwość detekcji uszkodzeń węzłów na podstawie analizy proporcji pomiędzy wytypowanymi fragmentami funkcji przejścia (FRF). W ramach zadania wykonano eksperyment na modelu laboratoryjnym dwukondygnacyjnej ramy portalowej, którą poddano testom dynamicznym i dla której określono model modalny. Funkcję przejścia odpowiadającą wybranym punktom układu potraktowano jako sygnał w dziedzinie częstotliwości. Wyznaczono odcięte środków ciężkości kwadratów sygnału wybranych fragmentów funkcji, które następnie potraktowano jako dane wejściowe w metodzie wektorów nośnych. Zaproponowane podejście umożliwia skuteczną detekcję uszkodzeń węzłów badanego modelu.
EN
The article presents the possibility of nodes failures detecting based on the analysis of the proportions between the selected intervals of FRF function. Within the scope of the task an experiment was performed on the laboratory model of a two-storey portal frame, which was subjected to dynamic tests and for which a modal model was defined. FRF function for selected system points was treated as a signal in the frequency domain. For the relevant fragments, the centers of gravity of the signal squares were determined, which were then used as input data in the Support Vector Machines (SVM) method. The proposed approach enables effective detection of connection damage in the tested structure.
PL
W artykule pokazano możliwość zastosowania metody wizyjnej, jaką jest metoda cyfrowej korelacji obrazów (ang. Digital Image Correlation, DIC), do identyfikacji uszkodzeń w konstrukcjach budowlanych na przykładzie stalowej ramy dwukondygnacyjnej. W tym celu przeprowadzono pomiary przemieszczeń metodą DIC na wybranym fragmencie ramy obciążonej dynamicznie, dla różnych wariantów uszkodzenia wprowadzanego w połączeniach dolnego rygla ze słupami. Przeanalizowano otrzymane wartości przemieszczeń. Wyniki przeprowadzonego eksperymentu wskazują na duży potencjał w zastosowaniu metody DIC, jako alternatywnej metody pomiarowej, pozwalającej pozyskać dane wykorzystywane np. do detekcji uszkodzeń konstrukcji. W pracy pokazano również możliwość zastosowanie prezentowanego systemu do pomiarów szybkozmiennych.
EN
The paper presents the possibilities of applying the visual measurements (namely Digital Image Correlation method, DIC) in the damage identification of building structures on the example of a two-storey steel frame. For this purpose, displacement measurements were carried out on a selected fragment of the steel frame subjected to a dynamic load, for the various variants of the damage introduced in the column – lower spandrel beam joints of the frame. The obtained displacement values were analyzed. The results of this experiment indicate a high potential of the DIC application as an alternative measurement method, which allows to obtain data used for instance in the damage detection. The paper also shows the possibilities of applying the presented system for fast-change measurements.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań symulacyjnych układu napędowego z PMSM z systemem detekcji przerwy w fazie. W jego skład wchodzi m.in. dokładny model przekształtnika, który będzie umożliwiał realizację różnych scenariuszy uszkodzeń oraz układ detekcji awarii, zrealizowany przy użyciu dwóch sztucznych sieci neuronowych. Jedna z tych sieci pełni funkcję modelu napędu, druga generuje sygnał diagnostyczny. Prezentowany system diagnostyczny jest szybki – czas reakcji na uszkodzenie jest rzędu milisekundy. Ponadto przedstawiono rodzaje uszkodzeń najczęściej występujących w napędach elektrycznych z silnikami synchronicznymi o magnesach trwałych, a także przedstawiono metody ich identyfikacji.
EN
This paper presents simulation research results of PMSM drive with open phase fault detection system. It includes exact model of power converter, which realizes various damage scenarios and fault detection system, implemented using two artificial neural networks. One of them is neural model of drive, and another one generates diagnostic signals. Presented diagnostic system is fast – the detection time is about 1 ms. Moreover, the most common faults in permanent magnet synchronous motor drives and the methods for their identification are presented.
PL
W artykule opisano zagadnienia detekcji i identyfikacji uszkodzeń czujników prądu stojana w układach wektorowego sterowania polowo zorientowanego (DFOC) silnikiem indukcyjnym. Przedstawiono wpływ uszkodzeń tych czujników na pracę napędu oraz zaproponowano prosty algorytm ich detekcji. Przeprowadzono analizę detektora dla różnych warunków pracy napędu. Badania symulacyjne wykonano w środowisku Matlab/ SimPowerSystem.
EN
In the paper the current sensor faults detection algorithm for vector controlled induction motor drive system is presented and described. The issue of identifying stator current sensor fault is described. Diagnostic system based on simple algorithmic relations between measured currents is analyzed and tested in different drive conditions. An influence of the chosen sensor faults to the performance of drive system is presented. Simulation results are obtained in direct field oriented control algorithm (DFOC) and performed in MATLAB/SimPowerSystem software.
EN
This paper proposes a data projection method (DPM) to detect a mode switching and recognize the current mode in a switching system. The main feature of this method is that the precise knowledge of the system model, i.e., the parameter values, is not needed. One direct application of this technique is fault detection and identification (FDI) when a fault produces a change in the system dynamics. Mode detection and recognition correspond to fault detection and identification, and switching time estimation to fault occurrence time estimation. The general principle of the DPM is to generate mode indicators, namely, residuals, using matrix projection techniques, where matrices are composed of input and output measured data. The DPM is presented in detail, and properties of switching detectability (fault detectability) and discernability between modes (fault identifiability) are characterized and discussed. The great advantage of this method, compared with other techniques in the literature, is that it does not need the model parameter values and thus can be applied to systems of the same type without identifying their parameters. This is particularly interesting in the design of generic embedded fault diagnosis algorithms.
EN
In this paper, the robust fault detection problem for LPV singular delayed systems in the presence of disturbances and actuator faults is considered. For both disturbance decoupling and actuator fault detection, an unknown input observer (UIO) is proposed. The aim is to compute a residual signal which has minimum sensitivity to disturbances while having maximum sensitivity to faults. Robustness to unknown inputs is formulated in the sense of the H∞-norm by means of the bounded real lemma (BRL) for LPV delayed systems. In order to formulate fault sensitivity conditions, a reference model which characterizes the ideal residual behavior in a faulty situation is considered. The residual error with respect to this reference model is computed. Then, the maximization of the residual fault effect is converted to minimization of its effect on the residual error and is addressed by using the BRL. The compromise between the unknown input effect and the fault effect on the residual is translated into a multi-objective optimization problem with some LMI constraints. In order to show the efficiency and applicability of the proposed method, a part of the Barcelona sewer system is considered.
EN
The aim of this paper is to introduce a strategy to find a minimal set of test nodes for diagnostics of complex analog systems with single parametric faults using the support vector machine (SVM) classifier as a fault locator. The results of diagnostics of a video amplifier and a low-pass filter using tabu search along with genetic algorithms (GAs) as node selectors in conjunction with the SVM fault classifier are presented. General principles of the diagnostic procedure are first introduced, and then the proposed approach is discussed in detail. Diagnostic results confirm the usefulness of the method and its computational requirements. Conclusions on its wider applicability are provided as well.
EN
The paper presents a new method for diagnosis of a process fault which takes the form of an abrupt change in some real parameter of a time-continuous linear system. The abrupt fault in the process real parameter is reflected in step changes in many parameters of the input/output model as well as in step changes in canonical state variables of the system. Detection of these state changes will enable localization of the faulty parameter in the system. For detecting state changes, a special type of exact state observer will be used. The canonical state will be represented by the derivatives of the measured output signal. Hence the exact state observer will play the role of virtual sensors for reconstruction of the derivatives of the output signal. For designing the exact state observer, the model parameters before and after the moment of fault occurrence must be known. To this end, a special identification method with modulating functions will be used. A novel concept presented in this paper concerns the structure of the observer. It will take the form of a double moving window observer which consists of two signal processing windows, each of width T . These windows are coupled to each other with a common edge. The right-hand side edge of the left-side moving window in the interval [t − 2T, t − T ] is connected to the left-hand side edge of the right-side window which operates in the interval [t − T, t]. The double observer uses different measurements of input/output signals in both the windows, and for each current time t simultaneously reconstructs two values of the state—the final value of the state in the left-side window zT (t − T ) and the initial value of the state z0(t − T ) in the right-side window. If the process parameters are constant, the values of both the states on the common joint edge are the same. If an abrupt change (fault) in some parameter at the moment tA = t − T occurs in the system, then step changes in some variables of the canonical state vector will also occur and the difference between the states will be detected. This will enable localization of the faulty parameter in the system.
EN
The article presents a method of estimating the pressure value at given nodes of natural gas transmission network for the purposes of predicting changes of the process state during its exploitation. For this purpose additive regression model was applied together with non-parametric estimation techniques, which was used for monitoring the operation of gas networks, as well as designing the system of fault detection, and then – the assessment of sensitivity for particular faults. Research was conducted on the basis of data from the analytical model of network simulator, which is adjusted to the actual gas transmission network.
PL
W artykule przedstawiono metodę oszacowania wartości ciśnienia w określonych punktach węzłowych sieci przesyłowej gazu ziemnego dla potrzeb przewidywania zmiany stanu procesu w trakcie jego eksploatacji. W tym celu wykorzystano addytywny model regresji wraz z nieparametrycznymi technikami estymacji, który posłużył zarówno do monitorowania pracy sieci gazowej, jak i do konstrukcji układu detekcji uszkodzeń, a następnie do oceny wrażliwości na występowanie poszczególnych uszkodzeń. Badania przeprowadzono na podstawie danych z modelu analitycznego symulatora sieci, który dostrojony jest do rzeczywistej sieci przesyłowej gazu.
EN
This paper describes the method of model-free fault detection and isolation. The main purpose of the research is to present one possibility of the development of diagnostic schemes for which the component structure and behavioural parameters are tuned automatically in order to obtain the maximal efficiency of the fault detection and isolation system. The proposed approach can be viewed as the intersection of elementary methods (classic and soft computing) such as discrete wavelet analysis, machine learning (using decision trees or artificial neural networks), and evolutionary algorithms. The fundamental verification of the method was conducted for data made available within the benchmark problem involving a wind turbine. The achieved results confirm the effectiveness of the proposed approach while also showing its limitations.
PL
Artykuł opisuje metodę detekcji i izolacji uszkodzeń bez użycia modelu. Głównym celem badań jest pokazanie możliwości opracowania schematów diagnostycznych, których struktura oraz parametry są dostrajane automatycznie w celu osiągnięcia najwyższej możliwej sprawności detekcji i izolacji uszkodzeń. Zaproponowane podejście może być postrzegane jako połączenie elementarnych metod (klasyczne metody oraz obliczenia miękkie) jak np. analiza falkowa, metody uczenia maszynowego (drzewa decyzyjne i sztuczne sieci neuronowe) oraz algorytmy ewolucyjne. Weryfikacja metody została przeprowadzona na danych symulacyjnych wygenerowanych za pomocą modelu turbiny wiatrowej. Uzyskane wyniki potwierdziły wysoką skuteczność metody oraz pokazały jej ograniczenia.
EN
The aim of the paper is to detect and identify diagnostic symptoms based on parametric modeling with the use of system identification methods in the scope of monitoring techniques intended for rotating machinery under transient operational conditions. The development effort should focus on early warning methods in order to increase detectability and performance of machines operation. The diagnostic symptoms may prove to be a powerful tool for the decision support systems based on easier interpretable parameters of a parametric model. The paper discusses the experimental results obtained with the use of a laboratory test rig as well as data from conducted numerical simulations.
PL
Celem artykułu jest rozpoznanie symptomów diagnostycznych na podstawie modelowania parametrycznego z wykorzystaniem metod identyfikacji systemów w zakresie technik monitorowania przeznaczonych dla maszyn wirnikowych pracujących w przejściowych warunkach operacyjnych. Rozwój metody skupia się na wczesnym ostrzeganiu o pogorszeniu stanu technicznego w celu zwiększenia wykrywalności oraz polepszenia stanu operacyjnego maszyn. Symptomy diagnostyczne mogą okazać się użyteczne dla systemów wspomagania decyzji opartych na łatwo interpretowalnych parametrach modeli parametrycznych. Praca przedstawia wyniki eksperymentalne uzyskane przy pomocy aparatury laboratoryjnej jak również wyniki komputerowych symulacji numerycznych.
first rewind previous Strona / 8 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.