Gasoline Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) combustion is a new combustion concept. Unlike the conventional internal combustion engine, the premixed fuel mixture with high residual gas rate is auto-ignited and burned without flame propagation. There are several operating factors which affect HCCI combustion such as start of combustion (SOC), residual gas fraction, engine rpm, etc. Among these factors SOC is a critical factor in the combustion because it affects exhaust gas emissions, engine power, fuel economy and combustion characteristics. Therefore SOC of gasoline HCCI should be controlled precisely, and SOC detection should be preceded SOC control. This paper presents a control oriented SOC detection method using 50 percent normalized difference pressure. Normalized difference pressure is defined as the normalized value of difference pressure and difference pressure is difference between the in-cylinder firing pressure and the motoring pressure. These methods were verified through the HCCI combustion experiments. The SOC detection method using difference pressure provides a fast and precise SOC detection.
In-situ particle monitors(ISPMs) are widely used for monitoring contaminant particles in vacuum-based semiconductor manufacturing equipment. In the present research, the performance of a Particle Measuring Systems(PMS) Vaculaz-2 ISPM at subatmospheric pressures has been studied. We created uniform upstream conditions of particle concentration and measured the detection efficiency, the lower detection limit, and the size response of the ISPM using uniform sized methylene blue aerosol particles. The effect of particle size, particle velocity, particle concentration, and system pressure on the detection efficiency was examined. Results show that the detection efficiency of the ISPM decreases with decreasing chamber pressure, and with increasing mass flow rate. The lower detection limit of the ISPM, determined at 50 % of the measured maximum detection efficiency, was found to be about $0.15{\sim}0.2{\mu}m$, which is similar to the minimum detectable size of $0.17{\mu}$ given by the manufacturer.
This paper describes the method for detection of the misfired cylinder by analysis of the variation of pressure occurred in exhaust manifold on an MPI gasoline engine. Misfired cylinder(s) cause a loss of power, an increase of fuel consumption and exhaust emission and vibration is caused by unsteady torque. Therefore early detection and correction of misfired cylinder(s) play a very important role in the proper performance and the exhaust emission. The method is a comparison of integration pressure index during the period of a blowdown in the displacement period. Experimental results showed that the method, using the variation of pressure in the exhaust manifold is proven to be effective in the detection of single cylinder or multiple cylinders misfire on the gasoline engine regardless of the engine revolutions. In addition, this method, using the variation of pressure in the exhaust manifold is a very easy and accurate method compared with other methods.
This paper describes the method for detection of the misfired cylinder using the pressure fluctuations occurred in the exhaust system on an MPI gasoline engine. If misfire is occurred in the cylinder of the gasoline engine, the power of engine gets lost, the fuel consumption and the exhaust emission are increased and the vibration is caused by unsteady torque. Therefore early detection and correction of misfire play a very important role in the proper performance and the exhaust emission. This paper suggests method of misfire detection which affect engine performance. The method is a comparison of average pressure index during the displacement period. Experimental results showed that the method using the pressure fluctuations in the exhaust system is proven to be effective in the detection of misfire on gasoline engine regardless loads and revolutions of the engine. In addition, this method, using the pressure fluctuations in exhaust system is easier than other methods and is not a need of additional reconstruction of engine.
육상에서 석유 제품의 수송에 가장 많이 활용되는 방법이 송유관을 이용하는 방법이다. 그러나 누유 혹은 도유로 인한 대형사고 및 환경 재해의 위험이 있기 때문에 일반적으로 누유 감지 시스템 (Leak Detection System)을 활용하여 이에 대처하고 있다. 장거리 송유관에 많이 활용되는 방법은 저압확장파((Negative Pressure Wave)를 활용한 누유 감지 기법인데 저압확장파 기반의 시스템은 감지 성능이 뛰어나지만 높은 오알람 발생률로 인하여 누유 알람의 신뢰성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 송유관 양단의 유량 차이 (Volume Balance) 비교를 추가로 활용하여 저압확장파 기반 누유 감지 시스템의 오알람을 필터링하는 알고리즘과 실험 결과를 제시한다.
The safe operation of high pressure pipe line systems is of significant importance. Leaks due to faulty operation from the pipelines can lead to considerable product losses and to exposure of community to dangerous gases. There are several leak detection methods of pipeline network which have recently been suggested. The negative pressure wave detection technology, which has advantages of short time detection availability, accurate leaking location estimate capability and cost effective, is concentrated in this study. Theoretical analysis of the flow characteristics for leaking through a hole on the pipe wall has been performed by using Fluent 6.3, commercial CFD package. The results of 3-dimensional analysis near leaking hole confirm the occurrence of negative pressure wave, and the results of 2-dimensional analysis verify the characteristics of propagation of the wave which travels with speed equal to the speed of sound in the pipeline contents. Characteristics of leakage and pressure in a pipe with a hole have been analyzed for the various pipe and hole sizes.
This paper proposes a method to detect misfired cylinders by the exhaust pressure ascent rate. The misfire is generated by faults of electric system or faults of fuel delivery system. It is one of the abnormal combustions. Therefore, it increases the unburned hydrocarbon and the carbon monoxide and affects a bad influence to the 3-way catalyst. The misfire causes to decrease the power of the engine and increase the consumption of the fuel. Early detection and correction of the misfired cylinders can prevent these unusual phenomena. The misfired cylinders can be detected by the comparison of exhaust pressure ascent rate during each cycle. The exhaust pressure ascent rate is defined as pressure rise per time. Our experimental results showed that the proposed method is effective in the detection of the misfired cylinders on a gasoline engine regardless loads and revolutions of the engine.
In this study, the leak detection technique of pressure vessel by using acoustic emission(AE) signal is suggested experimentally. The leak of pressure vessel is located at the welding line due to welding defects. we measured the AE signal using Rl5I sensor, and examined the AE parameters in leak condition. It is investigated that the mean value of AE signal is dependent on leak source location. So the absolute mean value of AE signal is adopted as dominant AE parameter. We proposed leak detection algorithm using AE signal mean value for monitoring the leak source location.
원자력 발전소의 가압기는 1차 계통의 냉각재가 고온에서도 기화되지 않도록 압력을 가해주는 장치이다. 즉, 가압기의 고장은 원자력 발전소에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 따라서, 가압기의 조기 고장 감지는 원자력 발전소의 안전에 매우 중요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 마할라노비스 거리 개념과 다구찌 품질 공학 이론에 기반한 패턴 분류 인식 알고리즘 중 하나인 마할라노비스 다구찌 시스템(MTS)을 가압기 압력 제어 계통의 조기 고장 감지에 적용하였다. MTS의 고장 감지 성능을 검증하기 위해, 실제 원자력 발전소에서 발생하고 있는 가압기 압력전송기 고장 시나리오를 대상으로 하여, Full Scope 시뮬레이터를 통해 모사된 데이터에 적용하였다. 실험 결과, MTS는 단일 센서모니터링 기반의 전통적인 고장 감지에 비하여 매우 빠르게 고장을 감지할 수 있었다.
In this paper, we propose the high-risk group detection model for patients with high blood pressure using case-based reasoning. The proposed model can be applied for public health maintenance organizations to effectively manage knowledge related to high blood pressure and efficiently allocate limited health care resources. Especially, the focus is on the development of the model that can handle constraints such as managing large volume of data, enabling the automatic learning to adapt to external environmental changes and operating the system on a real-time basis. Using real data collected from local public health centers, the optimal high-risk group detection model was derived incorporating optimal parameter sets. The results of the performance test for the model using test data show that the prediction accuracy of the proposed model is two times better than the natural risk of high blood pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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