• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1362-1376
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• 2016

A cloud computing system can be characterized by the provision of resources in the form of services to third parties on a leased, usage-based basis, as well as the private infrastructures maintained and utilized by individual organizations. To attain the desired reliability and energy efficiency in a cloud data center, trade-offs need to be carried out between system performance and power consumption. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. The work presented in this paper is directed towards the development of an Energy-efficient and Performance-aware Cloud System equipped with strategies for dynamic switching of optimization approach. Moreover, a platform is also provided for the deployment of a Wind Farm CMS (Condition Monitoring System) which allows ubiquitous access. Due to the geographically-dispersed nature of wind farms, the CMS can take advantage of the cloud's highly scalable architecture in order to keep a reliable and efficient operation capable of handling multiple simultaneous users and huge amount of monitoring data. Using the proposed cloud architecture, a Wind Farm CMS is deployed in a virtual platform to monitor and evaluate the aging conditions of the turbine's major components in concurrent, yet isolated working environments.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1076-1077
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• 2007

CMS(Condition Monitoring System) is a useful tool to predict the defect of machine condition, for example, Motor, Bearing, Gear, Fan, etc. And, recently CMS is very important on plant. In this paper, describe the bearing electric arcing with example.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.395-399
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• 2007

Renewable energy sources such as wind energy is copiously available without any limitation. Wind turbines are used to tap the potential of wind energy which is available in millions of megawatt. Reliability of wind turbine is critical to extract this maximum amount of energy from the wind. We reviewed different techniques, methodologies, and algorithms developed to monitor the performance of wind turbine as well as for an early fault detection to keep away the wind turbines from catastrophic conditions due to sudden breakdowns. To keep the wind turbine in operation, implementation of Condition Monitoring System (CMS) is paramount, and for this purpose ample knowledge of these types of system is mandatory. So, an attempt has been made in this direction to review maximum approaches related to CMS in this piece of writing.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.96-101
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• 2014

풍력은 전 세계적으로 가장 각광을 받고 있는 신재생 에너지이며 당분간 이러한 추세는 계속될 것으로 기대되고 있다. 최근 풍력발전시스템의 O&M(Operation & Maintenance) 비용의 절감에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 실정이다. O&M 비용의 절감을 위한 가장 효율적인 방법은 CMS(Condition Monitoring System)의 도입이며 이는 풍력발전기 부품들의 악화, 적절한 선제적 유지보수, 발전중지시간의 단축 및 궁극적으로 풍력발전기의 운전 효율을 증대시키는 것을 가능케 한다. 풍력발전기의 터빈 로터와 관련하여 질량 불평형 및 공력비대칭과 같은 고장이 발생될 수 있다. 일반적으로 이러한 고장은 다양한 형태의 진동을 야기 시킨다. 이에 본 연구에서는 진동신호에 대한 스펙트럼과 간단한 max-min 진단 로직으로 구성된 고장검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 진단기법의 유용성의 확인을 위해 GH-Bladed 프로그램을 이용한 다양한 시뮬레이션 고찰을 수행한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권5호
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• pp.362-368
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• 2014

광섬유센서는 전자파 무간섭, 부식 방지, 다중화 등의 장점들을 갖고 있어 다양한 상태 감시 시스템을 위한 연구에 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 광섬유센서 기반의 인체 근육 상태 감시 시스템을 제안한다. 상용화되어 있는 인체 상태 감시 센서는 전자기 기반의 센서가 대부분이다. 이는 전자기 간섭 및 왜곡의 우려가 있어, 이를 보완하고 장치의 간소화 및 사용자 편의성을 위해 광섬유 브래그 격자센서를 사용하였다. 근육 상태의 지표가 되는 근육 수축 및 이완을 측정하기 위해 원주방향으로의 운동 감시가 가능한 밴드형태의 광섬유 브래그 격자센서 모듈을 제작하였다. 그리고 광섬유 브래그 격자센서 모듈의 적용성 평가를 위해 단축 인장시험을 수행하였다. 실험 결과 인장 크기에 따른 브래그 파장 변화가 상호 연관성을 보였으며, 이를 통해 브래그 격자센서 기반의 근육 상태 감시 시스템 개발의 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.675-680
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• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1059-1060
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• 2009

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권3호
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• pp.191-197
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• 2008

This research focused on the development of wireless telemetry system that can monitor heart rates of multiple rehabilitation patients in real time without constraint. The whole system consists of the multiple patient's side devices (PSDs) and one central monitoring system (CMS). The PSD consists of a microphone, amplifier, filter, microcontroller, and RF (Radio Frequency) modem. In addition, the PSD was designed to be wearable and low power consumption. The CMS consists of an RF modem and general PC and it was designed to monitor heart rates from multiple patients simultaneously. The system warns an alarm signal when a patient's heart rate exceeds the pre-set range for each patient. This system can be useful to monitor the heart rate of exercising rehabilitation patients and control the patients condition and the exercising level.

• 한국음향학회지
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• 제35권3호
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• pp.192-201
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• 2016

풍력발전설비는 접근성의 문제로 주기적인 구조건전성 검사를 수행하기 어렵고, 기상상태를 포함한 주위 환경변화 때문에 예기치 못한 고장발생 가능성이 높아 이에 대한 보완책으로 상태감시시스템(Condition Monitoring System, CMS)을 운영하고 있다. 본 연구에서는 CMS의 이상감시 성능 향상을 위하여 풍력발전기 주요 기계시스템에서 장기간 측정된 진동신호 분포를 통계적으로 분석하고, 운전 조건에 따른 진동 변화 경향을 파악한다. 이를 위하여, 풍력발전기 동력전달 및 전력생성부의 진동, 풍속, 주축회전수 등을 약 2년동안 측정한 데이터를 기반으로 운전 환경 및 조건에 따른 각 신호의 경향분석을 수행하고, 기계시스템 구조에 따른 신호별 상호연관성을 분석하였다. 결과적으로 풍력발전기 기계시스템별 진동은 주축회전수, 발전여부에 영향을 받고, 특정 주축회전수에서는 베이불(Weibull) 분포에 해당하는 진동분포가 나타남을 확인하였다. 이런 결과는 풍력발전기 CMS 시스템에서 기계적 이상발생 여부를 조기에 판단하는 기준을 제시할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.27-33
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• 2013

Nowadays, the utilization of renewable energy sources like wind energy is considered one of the most effective means of generating massive amounts of electricity. This is evident in the rapid increase of wind farms all over the world which comprise a huge number of wind turbines. However, the drawback of utilizing wind turbines is that it requires maintenance, which could be a costly operation. To keep the wind turbines in pristine condition so as to reduce downtime, the implementation of CMS (Condition Monitoring System) and FDS (Fault Detection System) is mandatory. The efficiency and accuracy of these systems are crucial in deciding when to carry out a maintenance process. In this paper, a fault detection system based on intelligent clustering method is proposed. Using SCADA data, the clustering model was trained and evaluated for its accuracy through rigorous simulations. Results show that the proposed approach is able to accurately detect the deteriorating condition of a wind turbine as it nears a downtime period.