케이블에 인가되는 신호로 의사잡음 수열을 사용하여 인가신호와 반사신호의 시간 상관 분석을 실시하여 케이블 고장을 검출하는 STDR (sequence time domain reflectometry)은 노이즈 환경에 강하고, 단선, 합선을 포함한 간헐적 고장의 검출이 가능한 것으로 알려져 있다. 하지만 고장 위치의 거리가 멀거나 경미한 고장의 경우 반사신호의 감쇄가 크고 상관계수가 작아지게 되어, 케이블 고장 판별이 어렵거나 측정 거리 오차가 커진다. 또한 위상과 피크치 검출에 의한 고장 탐지 자동화가 어렵게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해 케이블에 인가되는 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수의 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블에서의 고장 검출 실험을 통해 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 방법은 신호가 감쇄되더라도 전통적인 STDR보다 고장 여부의 정확한 구분과 위치의 추적이 가능하였다. 또한 기준신호 제거와 상관계수의 정규화를 통해 위상과 최대값 검출 방법을 사용함으로써 자동 고장 판별과 거리 계산에 오류가 발생하지 않았다.
케이블에 인가되는 신호로 의사잡음 수열을 사용하여 인가신호와 반사신호의 시간 상관 분석을 실시하여 케이블 고장을 검출하는 STDR (sequence time domain reflectometry)은 노이즈 환경에 강하고, 단선, 합선을 포함한 간헐적 고장의 검출이 가능한 것으로 알려져 있다. 하지만 고장 위치의 거리가 멀거나 경미한 고장의 경우 반사신호의 감쇄가 크고 상관계수가 작아지게 되어, 케이블 고장 판별이 어렵거나 측정 거리 오차가 커진다. 또한 위상과 피크치 검출에 의한 고장 탐지 자동화가 어렵게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해 케이블에 인가되는 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수의 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블에서의 고장 검출 실험을 통해 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 방법은 신호가 감쇄되더라도 전통적인 STDR보다 고장 여부의 정확한 구분과 위치의 추적이 가능하였다. 또한 기준신호 제거와 상관계수의 정규화를 통해 위상과 최대값 검출 방법을 사용함으로써 자동 고장 판별과 거리 계산에 오류가 발생하지 않았다.
STDR (sequence time domain reflectometry) to detect a cable fault using a pseudo noise sequence as a reference signal, and time correlation analysis between the reference signal and reflection signal is robust to noisy environments and can detect intermittent faults including open faults and short c...
STDR (sequence time domain reflectometry) to detect a cable fault using a pseudo noise sequence as a reference signal, and time correlation analysis between the reference signal and reflection signal is robust to noisy environments and can detect intermittent faults including open faults and short circuits. On the other hand, if the distance of the fault location is far away or the fault type is a soft fault, attenuation of the reflected signal becomes larger; hence the correlation coefficient in the STDR becomes smaller, which makes fault detection difficult and the measurement error larger. In addition, automation of the fault location by detection of phase and peak value becomes difficult. Therefore, to improve the cable fault detection of a conventional STDR, this paper proposes the algorithm in that the peak value of the correlation coefficient of the reference signal is detected, and a peak value of the correlation coefficient of the reflected signal is then detected after removing the reference signal. The performance of the proposed method was validated experimentally in low-voltage power cables. The performance evaluation showed that the proposed method can identify whether a fault occurred more accurately and can track the fault locations better than conventional STDR despite the signal attenuation. In addition, there was no error of an automatic fault type and its location by the detection of the phase and peak value through the elimination of the reference signal and normalization of the correlation coefficient.
STDR (sequence time domain reflectometry) to detect a cable fault using a pseudo noise sequence as a reference signal, and time correlation analysis between the reference signal and reflection signal is robust to noisy environments and can detect intermittent faults including open faults and short circuits. On the other hand, if the distance of the fault location is far away or the fault type is a soft fault, attenuation of the reflected signal becomes larger; hence the correlation coefficient in the STDR becomes smaller, which makes fault detection difficult and the measurement error larger. In addition, automation of the fault location by detection of phase and peak value becomes difficult. Therefore, to improve the cable fault detection of a conventional STDR, this paper proposes the algorithm in that the peak value of the correlation coefficient of the reference signal is detected, and a peak value of the correlation coefficient of the reflected signal is then detected after removing the reference signal. The performance of the proposed method was validated experimentally in low-voltage power cables. The performance evaluation showed that the proposed method can identify whether a fault occurred more accurately and can track the fault locations better than conventional STDR despite the signal attenuation. In addition, there was no error of an automatic fault type and its location by the detection of the phase and peak value through the elimination of the reference signal and normalization of the correlation coefficient.
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문제 정의
본 논문에서는 Fig. 3에서와 같이 인가신호의 위치를 먼저 구하고, 인가신호를 제거한 후 반사신호의 위치를 구하는 방식으로 STDR의 케이블 고장 거리 탐지 성능을 개선하고자 한다.
본 논문에서는 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해, 먼저 케이블 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블 고장 검출 실험을 통해 그 성능을 입증하였다.
제안 방법
3과 같이 T-connector를 이용하였다. 기존의 STDR과 본 연구에서 제안된 인가신호 제거 방법을 적용한 STDR의 시간 상관 분석 프로그램을 MATLAB을 이용하여 개발하였고, LabView 프로그램과 연계되도록 하였다.
본 논문에서는 STDR의 케이블 고장 검출 성능 향상을 위해 인가신호 제거와 시간 상관 분석을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 실제 케이블 고장 검출 실험을 통해 그 성능을 입증하였다.
제안된 방법은 먼저 Fig. 3과 같이 식(4)를 이용하여 인가신호와 반사신호의 시간 상관 분석기법을 이용하여 인가신호의 최댓값의 위치 τ1를 찾아 인가신호의 위치를 구한다.
본 논문에서는 STDR의 고장 검출 성능을 향상시키기 위해, 먼저 케이블 인가신호의 상관계수의 최댓값을 검출하고, 다음으로 인가신호를 제거하여 반사신호의 상관계수 최댓값을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 저압 전력 케이블 고장 검출 실험을 통해 그 성능을 입증하였다.
제안된 방법을 적용한 STDR과 전통적인 STDR를 이용한 케이블 고장 위치 검출 실험을 위해 Fig. 4와 같이 NI사의 임의파형 발생장치 모듈, 디지털 오실로 스코프 모듈 그리고 제어용 PC로 구성된 실험 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 STDR의 케이블 고장 검출 성능 향상을 위해 인가신호 제거와 시간 상관 분석을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 실제 케이블 고장 검출 실험을 통해 그 성능을 입증하였다.
케이블 인가되는 PN sequence는 길이 7(M=3)인 최대 길이 수열(Maximum Length sequence, M 수열)을 사용하였고, 1chip의 길이는 10sample로 하여 최종 수열의 길이가 70sample이 되게 하였다. 이러한 인가신호는 NI사의 LabView를 이용하여 개발된 프로그램을 통해 생성하고 임의파형 발생장치를 제어하여 케이블에 인가되며, 반사된 신호는 디지털 오실로 스코프 모듈을 이용하여 측정하게 된다.
대상 데이터
실험 대상 케이블은 저압 전력 케이블로 가장 많이 사용되는 케이블인 CV2C6SQ를 사용하였고, 그 길이는 각각 59.9m, 120m, 152.5m로 하고, VOP 측정을 실시한 결과 1.905×108m/s로 나타났다.
성능/효과
7%로 보편적인 STDR보다 다소 작아졌다. 59.9m 케이블 합선 고장 검출 실험 결과는 Table 1에서와 같이 보편적인 STDR과 제안된 방법을 적용한 STDR 모두 정확히 합선을 검출하였고, 측정 거리도 58.96m(오차 1.7%)로 동일한 결과를 보였다. 하지만 제안된 방식의 경우 반사파 지점의 상관계수 값이 1이 되어 고장 구분이 명확해짐을 알 수 있다.
5m 위치에 있는 단선 고장의 실험 결과이다. 보편적인 STDR과 제안된 방법 모두 단선을 정확히 검출하였고, 측정 거리는 150.4m로 계산되어 오차는 약 1.38%였다.
인가신호 제거 방법을 사용한 STDR은 거리가 멀어 신호감쇄로 인한 반사신호가 작더라도 감쇄된 반사신호의 특성을 잘 찾을 수 있고, 정확한 고장의 구분과 위치의 자동 탐지가 가능한 것을 확인할 수 있었다.
제안된 알고리즘의 장점은 케이블의 고장과 위치를 자동으로 판별하고 사람에 의한 측정오차를 줄일 수 있다는 것이다. 기존의 TDR 및 STDR 의 경우, 신호 감쇄 문제로 인해 자동 판별이 거의 불가능하여 장비 사용자의 숙련도가 매우 높게 요구 되었다.
7%)로 동일한 결과를 보였다. 하지만 제안된 방식의 경우 반사파 지점의 상관계수 값이 1이 되어 고장 구분이 명확해짐을 알 수 있다.
합선 고장의 경우는 Table 1에서와 같이 보편적인 STDR은 158.02m로 계산되어 오차가 약 3.62%로 다소 높게 나타났지만, 제안된 STDR의 경우는 154.21m로 계산되어 오차가 약 1.12%로 보편적인 방법보다 고장 위치 측정 오차가 매우 줄어드는 결과를 보여주었다.
후속연구
기존의 TDR 및 STDR 의 경우, 신호 감쇄 문제로 인해 자동 판별이 거의 불가능하여 장비 사용자의 숙련도가 매우 높게 요구 되었다. 하지만 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 케이블 고장의 구분과 위치 계산을 프로그램으로 자동화하여 장비 사용자의 숙련도에 따른 오 탐지 발생 문제를 해결할 수 있고, 탐지 오차를 최소화 할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
STDR의 문제점은 무엇인가?
하지만 고장 거리가 더 멀어져 신호 감쇄가 크거나 경미한 고장으로 인해 반사신호가 작게 될 경우 상관계수의 크기가 작아 다른 신호들과의 구분이 어려워지고, 위상과 최댓값 검출에 의한 케이블 고장 여부와 위치를 자동으로 구하는데 있어 오류가 발생할 수 있다.
반사파 계측법에서는 어떻게 케이블 고장 위치까지의 거리를 계산하는가?
케이블의 고장 위치를 검출하기 위해 레이더 원리를 이용한 반사파 계측법(Refletometry)이 자주 사용된다[2-4]. 반사파 계측법에서는 전송선로를 따라 진행하는 전자파는 특성 임피던스가 변화할 때 반사가 발생하게 되는데, 전송선의 특성 임피던스 보다 큰 임피던스 지점에서는 동 위상, 작은 임피던스 지점에서는 역 위상의 반사가 발생하고, 반사된 신호를 검출하는 데 걸리는 시간을 측정하여 케이블 고장 위치까지의 거리를 계산한다[2-4].
TDR의 문제점은 무엇인가?
TDR은 사용자가 반사되는 신호의 파형을 보고 고장유형과 거리를 분석하기 때문에 거리가 멀거나 노이즈 환경에서 반사파형이 변형될 경우, 사용자의 숙련도에 따라 고장을 잘못 판단하거나 오차가 커질 우려가 있다[6].
참고문헌 (10)
Korea Electrical Safety Corporation, "A Statistical Analysis on the Electrical Accident," KESCO, 2014
Agilent, "Time Domain Reflectometry Theory Application Note 1304-2," May 10, 2006
LeCroy, "Time Domain Reflectometry(TDR) and S-parameters," July 2009
JAMES A. STRICKLAND, "Time-Domain Refeltometry Measurements," Tektronix, 1970
G. H. Shirkoohi, K. Hansan, "Enhanced TDR Technique for Fault Detection in Electrical Wires and Cables," 2nd International Symposium on NDT in Aerospace 2010
Yong-June Shin, Edward J. Powers, Tok-Son Choe, Chan-Yong Hong, Eun-Seok Song, Jong-Gwan Yook and Jin Bae Park, "Application of Time-Frequency Domain Reflectometry for Detection and Localization of a Fault on a Coaxial Cable," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 54, No. 6, pp. 2493-2500, Dec. 2005 DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TIM.2005.858115
F. J. MacWilliams and N. J. A. Sloane, "Pseudo-Random Sequences and Arrays," Proc. of the IEEE, Vol. 64, No. 12, pp. 1715-1729, December 1976 DOI: http://dx.doi.org/10.1109/PROC.1976.10411
K.-H. Um, K.-W. Lee, “Developing Equipment to Detect the Deterioration Status of 6.6kV Power Cables in Operation at Power Station,” The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC), Vol. 14, No. 4, pp. 197-203, Aug. 31, 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.4.197
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