Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.6
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pp.447-454
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2013
A model-based method is proposed to diagnose the gear crack in the gearbox under variable loading condition with the objective to apply it to the wind turbine CMS(Condition Monitoring System). A simple test bed is installed to illustrate the approach, which consists of motors and a pair of spur gears. A crack is imbedded at the tooth root of a gear. Tachometer-based order analysis, being independent on the shaft speed, is employed as a signal processing technique to identify the crack through the impulsive change and the kurtosis. Lumped parameter dynamic model is used to simulate the operation of the test bed. In the model, the parameter related with the crack is inversely estimated by minimizing the difference between the simulated and measured features. In order to illustrate the validation of the method, a simulated signal with a specified parameter is virtually generated from the model, assuming it as the measured signal. Then the parameter is inversely estimated based on the proposed method. The result agrees with the previously specified parameter value, which verifies that the algorithm works successfully. Application to the real crack in the test bed will be addressed in the next study.
Seo, Boseong;Lee, Guesuk;Jo, Soo-Ho;Oh, Hyunseok;Youn, Byeng D.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.9
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pp.835-842
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2016
In Korea, urban railway cars are typically maintained using the strategy of predictive maintenance. In an effort to overcome the limitations of the existing strategy, there is increased interest in adopting the condition-based maintenance strategy. In this study, a novel method is proposed to detect faults in the solenoid valves of the braking system in urban railway vehicles. We determined the key component (i.e., solenoid valve) that leads to braking system faults through the analysis of failure modes, effects, and criticality. Then, an equivalent circuit model was developed with the compensation of the temperature effect on solenoid coils. Finally, we presented how to detect faults with the equivalent circuit model and current signal measurements. To demonstrate the performance of the proposed method, we conducted a case study using real solenoid valves taken from urban railway vehicles. In summary, it was shown that the proposed method can be effective to detect faults in solenoid valves. We anticipate the outcome from this study can help secure the safety and reliability of urban railway vehicles.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.595-601
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2020
During the safety inspection of nitrocellulose-made explosive containers stored for more than 10 years, cracks were found in the containers. Therefore, a failure cause analysis test was performed. First, the cause of failure through the failure tree analysis was conducted to select the factors that influenced failure. The changes in the properties of the container caused by the acceleration of the reaction were found to be the cause of the failure by confirming the influence on the environment and internal/external factors that may occur during storage. To confirm this, environmental tests, such as thermal shock test and vacuum thermal stability test, were performed using a naturally aged container to analyze the cause of failure, and an accelerated aging test was performed to reproduce the failure. Through this, the chemical reaction was accelerated by heat and charge, as in the result of the fault tree analysis, and it was confirmed that the physical properties of the container were changed. In addition, the service life of the container was estimated using the Arrhenius model for the storage life due to thermal aging.
In multiprocessor systems with multiple processors and memories, efficient communication between processors and memories is critical for high performance. Various types of multistage networks have been proposed. The economic feasibility and the improvements in both computing throughput and fault tolerance/diagnosis have been some of the most important factors in the development of these computer systems. In this paper, we present an efficient algorithm for the diagnosis of generalized cube interconnection networks with a fan-in/fan-out of 2. Also, using the assumed fault model present total fault diagnosis by generating suitable fault-detection and fault-location test sets for link stuck fault, switching element fault in direct/cross states, including broadcast diagnosis methods based on some basic properties or generalized cube interconnection networks. Finally, we illustrate some example.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.29-35
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2019
As the fourth industrial revolution is emerging, many companies are increasingly interested in smart factories and the importance of sensors is being emphasized. In the case that sensors for collecting sensing data fail, the plant could not be optimized and further it could not be operated properly, which may incur a financial loss. For this purpose, it is necessary to diagnose the status of sensors to prevent sensor' fault. In the paper, we propose a scheme to diagnose digital-sensor' fault by analyzing the rising time and falling time of digital sensors through the LSTM(Long Short Term Memory) of Deep Learning RNN algorithm. Experimental results of the proposed scheme are compared with those of rule-based fault diagnosis algorithm in terms of AUC(Area Under the Curve) of accuracy and ROC(Receiver Operating Characteristic) curve. Experimental results show that the proposed system has better and more stable performance than the rule-based fault diagnosis algorithm.
This research has conducted high availability system modeling to assure the reliability of shipboard combat systems. Shipboard combat system is a way for efficient execution of duty and a crucial battlefield management system that determines the outcome of battle in the modern war. Especially in regard to a network-centric operational environment in the future, even 1% of malfunction can lead to fatal consequences for the outcome of war. So combat system should be designed by high availability system which is a "always-on" service. In this point of view, This work describes an architecture-based various high availability model and proposed alternative high available systems that can achieve more than 99.9999% accuracy at a minimum. This paper also provides an applicable model with which system engineers analyze out system failure and recovery process by employing computerized tools.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1634-1640
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2010
In this paper, I studied the "Establishment of Fault Tolerant System" as well as the sensor and cylinder that are general components being used in automation equipments. I design a system that when the sensor breaks down on free flow conveyor, it will be converted to virtual sensor system mode by simulation, also I design IPC(Internal Pressure Cylinder), a basis of various applicable fault tolerant system by analyzing the changing of analog data according to the load of operation. With IPC and the increasing ability of developer, the Fault Tolerant System will be widely applied in the increasment of service time of cylinder, grease pouring time expection, fault recognition of cylinder and etc.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.951-961
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2000
A diagnosis system that provides early warnings regarding machine malfunction is very important for rolling mill so as to avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. But it is very difficult to provide early warnings in rolling mill. Because dynamics of rolling mill is non-linear. This Paper proposes a new method for diagnosis of rolling mill using wavelet transform(W) to solve this problem. Proposed method that measures the vibration signals of rolling mill on-line and analyze it using wavelet to acquire pattern data. And we design a fault-diagnosis system that diagnose a rolling mill using this data. Validity of the new method is asserted by real numerical data experiment.
Kim, Jong-Sun;Lee, Kang-Woong;Kim, Jin-Gon;Boo, Joon-Hong;Yoo, Sang-Sin;Min, Seong-Ki
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.3
no.1
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pp.32-43
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1999
In this paper, we designed an intelligent fault detection and isolation algorithm for improving reliability of turbojet engine controller. The proposed method uses multilayer neural network to detect and accommodate sensor failure from the functional relationship of dissimilar sensors. Signals of failure sensors are estimated from neural network trained by backpropagation algorithm. Simulation results on the state-space model of a turbojet engine illustrate that the proposed algorithm achieves the desired performance.
This paper aims at studying the improvement of test method for t-weight sensitive fault (t-wsf) detect. The development of RAM fabrication technology results in not only the increase at device density on chips but also the decrease in line widths in VLSI. But, the chip size that was large and complex is shortened and simplified while the cost of chips remains at the present level, in many cases, even lowering. First of all, The testing patterns for RAM fault detect, which is apt to be complicated , need to be simplified. This new testing method made use of Local Lower Bound (L.L.B) which has the memory with the beginning pattern of 0(l) and the finishing pattern of 0(1). The proposed testing patterns can detect all of RAM faults which contain stuck-at faults, coupling faults. The number of operation is 6N at 1-weight sensitive fault, 9,5N at 2-weight sensitive fault, 7N at 3-weight sensitive fault, and 3N at 4-weight sensitive fault. This test techniques can reduce the number of test pattern in memory cells, saving much more time in test, This testing patterns can detect all static weight sensitive faults and pattern sensitive faults in RAM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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