Realtime Simulation and HILS are essential tools for modern aircraft control system design and development. But developing the HILS has been a big and complex task to meet the realtime simulation requirement. So these days there have been efforts to minimize these task. New advanced concept and design tools are being developed. In this paper, these new advanced concept and design tools were used to develop the realtime simulation and HILS environment for rotorcraft. The H/W 문 S/W requirement and system configuration for the developing system will be described on the paper.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.675-680
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2012
Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around the world. Wind farms are adding a significant amount of electrical generation capacity. The increase in the number of wind farms has led to the need for more effective operation and maintenance. CMS(Condition Monitoring System) can be used to aid plant operator in achieving these goals. Its aim is to provide operators with information regarding th e health of their machine, which in turn, can help them improve operation efficiency. In this work, wind turbine fault diagnostic algorithm which can diagnose the mass unbalance and aerodynamic asymmetry of the blades is proposed. Proposed diagnostic algorithm utilizes both FFT(Fast Feurier Transform) of the signal from accelerometers installed inside of nacelle and simple diagnostic logic. Furthermore, to verify the applicability of the proposed system, 3W small sized wind turbine system is tested and physical experiments are carried out.
Recently, data production has seen explosive growth, and the storage systems to store these big data safely and quickly is evolving in various ways. A typical configuration of storage systems is the use of SSDs with fast data processing speed as a RAID group that can maintain reliable data. However, since NAND flash memory, which composes SSD, has the feature that deterioration if writes more than a certain number of times are repeated, can increase the likelihood of simultaneous failure on multiple SSDs in a RAID group. And this can result in serious reliability problems that data cannot be recovered. Thus, in order to solve this problem, we propose a method of throttling IOs so that each SSD within a RAID group leads to a different life-end. The technique proposed in this paper utilizes SMART to control the state of each SSD and the number of IOs allocated according to the data pattern used step by step. In addition, this method has the advantage of preventing large amounts of concurrency defects in RAID because it induces differential lifetime finishes of SSDs.
에너지 플랜트, 화학공장 등 대형 기계설비의 복잡도 증가는 그에 따른 위험요소 복잡도를 증가시키고 있다. 대형 기계설비에 대한 위험 관리와 시스템 신뢰도 향상을 위해서는 위험도 기반의 안전 설계/해석, 상태 감시 및 진단을 이용한 설비 모니터링, 인적 신뢰도 향상이 요구되며 설계 단계에서부터 운영 및 유지보수 단계까지의 시스템 생애주기 전반에 걸친 지속적인 활동을 필요로 한다. 인적 신뢰도를 향상시키기 위해서는 설비 운영자가 응급 또는 이상상황에 대처할 수 있는 능력 즉, 안전사고 대응 능력 확보가 필수적이다. 대상 설비에 대한 실제 훈련은 시간, 비용, 훈련자의 안전 확보가 어렵고 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상 환경을 이용한 안전대응 훈련 플랫폼을 설계하였다. 훈련자에게 몰입형 가상 환경을 제공하기 위하여 가상현실 및 안전사고 시뮬레이션 기술을 이용하였으며 이를 통하여 훈련자의 안전을 유지하면서 안전대응 능력을 향상시킬 수 있다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.517-524
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2017
The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a web-based display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.4
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pp.329-336
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2008
The facilities with new technologies in the recent power plants become larger and need a lot of high cost for maintenance due to stop operations and accidents from the operating machines. Therefore, it claims new systems to monitor the operating status and predict the faults of the machines. This research classifies the normal/abnormal status of the machines into 5 levels which are normal-level/abnormal-level/care-level/dangerous-level/fault and develops the new system that predicts faults without stop operation in power plants. We propose the regional segmentation technique in the frequency domain from the data of the operating machines and generate the Peak-codes similar to the Bar-codes, The high efficient and economic operations of the power plants will be achieved by carrying out the pre-maintenance at the care level of 5 levels in the plants. In order to be utilized easily at power plants, we developed the algorithm appling to a notebook computer from signal acquisition to the discrimination.
Facility diagnosis is essential for the smooth operation and life extension of rotating equipment used in industrial sites. Compared to other diagnostic methods, vibration diagnosis can find most of the initial defects, such as unbalance, alignment failure, bearing defects and resonance, compared to other diagnostic methods. Therefore, vibration analysis is the most commonly used facility diagnosis method in industrial sites, and is usefully used as a predictive preservation (PdM) technology to manage the condition of the facility. However, since the vibration diagnosis method is performed based on experience based on the standard, it is carried out by experts. Therefore, it is intended to contribute to the reliability of the facility by establishing a system that anyone can easily judge defects by establishing a vibration diagnosis method performed based on experience as a knowledgeable code system. An algorithm was developed based on the ISO-20816 standard for vibration measurement, and the reliability was verified by comparing the results of vibration measurement at various demonstration sites such as petrochemical plant compressors, hydrogen charging stations, and industrial machinery with the results of analysis using a development system. The developed algorithm can contribute to predictive maintenance (PdM) technology that anyone can diagnose the condition of the rotating machine at industrial sites and identify defects early to replace parts at the exact time of replacement. Furthermore, it is expected that it will contribute to reducing maintenance costs and downtime due to the failure of rotating machines when applied to various industrial sites such as oil refining facilities, transportation, production facilities, and aviation facilities.
Kim, Kyung-Hwan;Yang, Young-Jin;Kim, Hyun-Bum;Yang, Hyung-Chan;Lim, Jong-Hwan;Choi, Kyung-Hyun
Clean Technology
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v.23
no.1
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pp.90-94
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2017
These days much efforts are being dedicated to wind power as a potential source of renewable energy. To maintain effective and uniform generation of energy, defect preservation of turbine blade is essential because it directly takes effects on the efficiency of power generation. For the effective maintenance, early measurements of blade defects are very important. However, current technologies such as ultrasonic waves and thermal imaging inspection methods are not suitable because of long inspection time and non-real time inspection. To supplement the problems, the study introduced a method for real time defect monitoring of a blade surface based on surface wave technology. We examined the effect of various parameters such as micro-cracks and peelings on the propagation of surface wave.
Kim, Jeong Yeong;Lee, Tae Hyun;Lee, Song Ho;Lee, Jong Jik;Shin, Dong Min;Lee, Won kyun;Kim, Youg Jin
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.4
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pp.200-206
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2022
This study is to develop database by an experimental method for the development of condition based maintenance for auxiliary equipment in marine engine systems. Existing ships have been performing regular maintenance, so the actual measurement data development is very incomplete. Therefore, it is best to develop a database on land tests. In this paper, a database developed by an experimental method is presented. First, failure case analysis and reliability analysis were performed to select a failure mode. For the failure simulation test, a test bed for land testing was developed. The failure simulation test was performed based on the failure simulation scenario in which the failure simulation test plan was defined. A 1.5TB failure simulation database has been developed, and it is expected to serve as a basis for ship failure diagnosis and prediction algorithm model development.
국내 원자력발전소는 현재 19호기가 가동중이나 1978년에 상업운전을 시작한 고리 1호기와 1983년에 상업운전을 시작한 월성 1호기는 설비가 노후화된 상태이다. 월성 1호기의 경우 향후 20년 정도 상업운전을 계속하기 위한 목적으로 다양한 분야에서 설비개선계획 (refurbishment programme)을 수립하고 진행중에 있다. 본 논문에서는 월성 1호기의 Human System Interfaces (HSI) 설비개선을 위한 인간공학 설계지침을 개발하려는 계획을 설명한다. 설계지침은 VDU기반 정보표시장치, 전통적인 정보표시창 및 CRT기반 정보표시계통, 유지보수 및 시험, 그리고 제어실 및 현장 판넬 둥을 대상으로 개발하는데, 설계지침의 개발을 위해 인허가 관련자료의 조사, 월성 1호기 건설에 사용되었던 설계지침의 검토, 월성 1호기 HSI 현장실사, 주제어실 및 현장 운전원과의 면담, 기존 인간공학 표준 및 지침의 검토, 주기적안정성검토 후속조치 검토 등을 수행하고, 주기적인 HSI 사용자들과의 토의를 통하여 활용도가 높은 설계지침을 개발할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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