Condition monitoring(CM) is a method based on Non-destructive test(NDT). Therefore, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days also. Because its sensitivity is higher than normal accelerometers and it can detect low energy vibration signals. A machine tool consist of many parts such as the bearings, gears, process tools, shaft, hydro-system, and so on. Condition of Every part is connected with product quality finally. To increase the quality of products, condition monitoring of the components of machine tool is done completely. Therefore, in this paper, acoustic emission method is used to detect a machine fault seeded in a gearbox. The AE signals is saved, and power spectrums and feature values, peak value, mean value, RMS, skewness, kurtosis and shape factor, were determined through Matlab.
Trouble prevention of facilities in operation process plays an important role for improving facilities productivity as production systemization is installed with development of facilities automatization. Condition monitoring predicts machine's internal changes by periodically recording vibration occurred in the machine. This article considers a method of establishing statistical criteria for facilities troubles by utilizing machine condition evaluation and operation limit standards of ISO 10816-3.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.664-677
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2014
Wind energy has proven its viability by the emergence of countless wind turbines around the world which greatly contribute to the increased electrical generating capacity of wind farm operators. These infrastructures are usually deployed in not easily accessible areas; therefore, maintenance routines should be based on a well-guided decision so as to minimize cost. To aid operators prior to the maintenance process, a condition monitoring system should be able to accurately reflect the actual state of the wind turbine and its major components in order to execute specific preventive measures using as little resources as possible. In this paper, we propose a fault detection approach which combines cluster analysis and frequent pattern mining to accurately reflect the deteriorating condition of a wind turbine and to indicate the components that need attention. Using SCADA data, we extracted operational status patterns and developed a rule repository for monitoring wind turbine systems. Results show that the proposed scheme is able to detect the deteriorating condition of a wind turbine as well as to explicitly identify faulty components.
An important trend in the sustainment of military aircraft is the transition from preventative maintenance to condition based maintenance (CBM). For CBM, it is essential that the actual system condition can be measured and the measured condition can be reliably extrapolated to a convenient moment in the future in order to facilitate the planning process while maintaining flight safety. Much research effort is currently being made for the development of technologies that enable CBM, including structural health monitoring (SHM) systems. Great progress has already been made in sensors, sensor networks, data acquisition, models and algorithms, data fusion/mining techniques, etc. However, the transition of these technologies into service is very slow. This is because business cases are difficult to define and the certification of the SHM systems is very challenging. This paper describes a possibility for fielding a SHM system on legacy military aircraft with a minimum amount of certification issues and with a good prospect of a positive return on investment. For appropriate areas in the airframe the application of SHM will reconcile the fail-safety and slow crack growth damage tolerance approaches that can be used for safeguarding the continuing airworthiness of these areas, combining the benefits of both approaches and eliminating the drawbacks.
In the development of a vibration-based condition monitoring system in gearbox, one of the most important research topics is a quantitative analysis and test of the effect of gear damage on vibration of gearbox. This paper presents the evaluation result of vibration condition indicator according to the gear tooth damage through the vibration test of gearbox. The dynamic load test was performed with high speed railway (KTX)'s gearbox. The vibration of gearbox was measured according to a rotational speed change with the common gear fault modes, such as pitting and tooth breakage. The characteristics and the possibility of applying of vibration condition indicator on condition monitoring system were analyzed. As a result, the value of most condition indicator is gradually increased with the severity of gear faults. The NA6 indicator shows a low variation with the rotational speed change and high sensitivity in accordance with the gear fault.
Shin, Sung-Hwan;Park, Jin-Ho;Yoon, Doo-Byung;Han, Soon-Woo;Kang, To
Nuclear Engineering and Technology
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제49권7호
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pp.1555-1562
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2017
A loose part monitoring system is used to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor vessel or steam generator. It is still necessary for the mass estimation of loose parts, one function of a loose part monitoring system, to develop a new method due to the high estimation error of conventional methods such as Hertz's impact theory and the frequency ratio method. The purpose of this study is to propose a mass estimation method using a Markov decision process and compare its performance with a method using an artificial neural network model proposed in a previous study. First, how to extract feature vectors using discrete cosine transform was explained. Second, Markov chains were designed with codebooks obtained from the feature vector. A 1/8-scaled mockup of the reactor vessel for OPR1000 was employed, and all used signals were obtained by impacting its surface with several solid spherical masses. Next, the performance of mass estimation by the proposed Markov model was compared with that of the artificial neural network model. Finally, it was investigated that the proposed Markov model had matching error below 20% in mass estimation. That was a similar performance to the method using an artificial neural network model and considerably improved in comparison with the conventional methods.
Many industrial operations require continuous or nearly-continuous operation of machines, which if interrupted can result in significant financial loss. The condition monitoring of these machines has received considerable attention recent years. Rapid developments in semiconductor, computing, and communication with a remote site have led to a new generation of sensor called "smart" sensors which are capable of wireless communication with a remote site. The purpose of this research is the development of smart sensor using which can on-line perform condition monitoring. This system is addressed to detect conditions that may lead to equipment failure when it is running. Moreover it will reduce condition monitoring expense using low cost MEMS accelerometer. This sensor can receive data in real-time or periodic time from MEMS accelerometer. Furthermore, this system is capable for signal preprocessing task (High Pass Filter, Low Pass Filter and Gain Amplifier) and analog to digital converter (A/D) which is controlled by CPU. A/D converter that converts 10bit digital data is used. This sensor communicates with a remote site PC using TCP/IP protocols. Wireless LAN contain IEEE 802.11i-PSK or WPA (PSK, TKIP) encryption. Developed sensor executes performance tests for data acquisition accuracy estimations.
The Hemodialysis system is the device for the patients who have suffered from end stage renal failure as the kidney which removes the waste products in a human body. The existing hemodialysis is based on a 8-bit micro-controller and it is not a touch-screen type but a manual type. This paper is focused on hemodialysis system based on high control and expension embedded system. The whole system consists of main control unit and sub control unit(dialysis control unit, blood control unit, monitoring control unit, networking unit). The dialysis control unit, blood control unit, monitoring control unit are processed by 3 microcontrollers and network unit is for monitoring a renal failure patient's condition. For the evaluation of the system performance, the saline was pured into blood unit and then water removal rate, conductivity and temperature of hemodialysis liquid were measured 10 times in an each state suing the UF pump in the fluid unit varing the quantity of saline to 1000cc, 2000cc, 3000cc and 4000cc. As a result, the rates of water removal are 98.6% in condition of 000cc saline, 96.9% in 2000cc, 98.9% in 3000cc and 98.3% in 4000cc. The conductivities of hemodialysis liquid are 99.6% in the first to third condition and 99.7% in the forth condition. The temperatures of hemodialysis liquid are 99.8% in the first to third condition and 99.6% in th forth condition.
ICT 발달로 인해 네트워크의 상태를 파악하고, 분석하는 네트워크 모니터링이 중요한 이슈가 되었다. TCP/IP 네트워크 상에서 SNMP는 폴링기법을 이용하여 네트워크 상태를 파악하는 대표적인 프로토콜이다. 폴링기법을 긴 주기로 시행했을 때 네트워크 상태 변화를 제대로 파악하기 어렵다. 반면에 그 주기가 짧으면 실시간으로 네트워크 상태를 파악할 수 있겠지만 폴링결과에 대한 응답메시지로 인해 트래픽이 증가하여 네트워크에 부담이 된다. 폴링 주기를 조절하므로 폴링 응답메시지에 대한 오버헤드를 조절하기 위한 논문들이 제안되었다. 하지만, 에이전트의 특성을 고려하지 않고, 랜덤하게 실시하여 일시적인 효과일 뿐 효율적으로 오버헤드를 줄이지 못한다. 이 논문에서는 폴링 트래픽의 오버헤드를 줄이면서 네트워크 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 효율적인 폴링 기법을 제안한다. 제안 기법은 폴링주기를 짧게 실시하면서 네트워크 상태를 실시간으로 파악하기 위해 에이전트의 특성에 따라 가중치를 부여하고, 가중치에 따라 매니저가 차등적으로 폴링을 실시여부를 결정하여 폴링 트래픽에 대한 오버헤드를 줄였다.
본 논문에서는 이원화된 필드버스 기반의 선박 엔진용 분산 제어시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 엔진의 상태 값을 감시하기 위해서 CAN과 MODBUS 프로토콜을 혼합 형태로 이용하여 서로 다른 영역의 통신 구조로 구성한다. 첫 번째 층은 CAN프로토콜을 이용하여 엔진의 상태 값을 공유하게 된다. 두 번째 층은 MODBUS를 이용하여 엔진룸에서 기관실의 AMS로 모니터링 데이터 전송을 위한 통신을 지원한다. 테스트 베드 환경을 구축하여 구현된 시스템을 선급기술규칙의 요구사항에 의거하여 테스트 및 성능 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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