High-precision lasers and anti-aircraft radars are the main equipment to protect the Korean Peninsula, and require preemptive maintenance before signs of failure. Of the key components in the drive sector, bearings do not have a fault alarm function. Therefore, the technology for diagnosing defects in bearings before the performance degradation of equipment occurs is becoming more important. In this paper, for the experimental analysis, we measured the acceleration of the four sets of the same lot using acceleration sensors. Through periodic measurements, the factors that changed until the bearing stopped rotating were analyzed. To determine the replacement time, the main factors and threshold values of the bearing signal were analyzed. The error of the theoretical and experimental analysis results of the defect frequency was within 2.8 %, and the validity of the theoretical analysis results could be confirmed. Based on the results, it is possible to remotely transmit trouble alerts to users through the system check function.
Hearing loss is the most common birth defect among infants. Yet most hearing-impaired children are not identified until 1 to 3 years of age - which is well beyond the critical period(6 month) for healthy speech and language development. However, if a hearing-impairment is identified and treated in its early stages, child's speech and language skills will be comparable to his or her normal- hearing peers. For these reasons, hearing screening at birth and routinely throughout childhood is extremely important. Auditory brain-stem response(ABR) is nowadays one of the most reliable diagnostic tools in the early detection of hard of hearing. In this study, we developed the system that detects auditory evoked potential using micro-processor. Furthermore, it is required to develop a portable system to measure in not only soundproof room but also nursery for infants.
In industry, various rotating machinery such as pumps, gas turbines, compressors, electric motors, generators are being used as an important facility. Due to the industrial development, they make high performance(high-speed, high-pressure). As a result, we need more intelligent and reliable machine condition diagnosis techniques. Diagnosis technique using hidden Markov-model is proposed for an accurate and predictable condition diagnosis of various rotating machines and also has overcame the speed limitation of time/frequency method by using compensation of the rotational speed of rotor. In addition, existing artificial intelligence method needs defect state data for fault detection. hidden Markov model can overcome this limitation by using normal state data alone to detect fault of rotational machinery. Vibration analysis of step-up gearbox for wind turbine was applied to the study to ensure the robustness of diagnostic performance about compensation of the rotational speed. To assure the performance of normal state alone method, hidden Markov model was applied to experimental torque measuring gearbox in this study.
It is very important to detect the bearing defects in rotating machinery since the critical failure of bearing cause a machinery shutdown. However it is difficult to detect the vibration signal resulting from the initial defects of bearing because of the high level of broadband noise. A signal processing technique, called the adaptive line enhancer(ALE) as one of adaptive filter, is studied in this work. This technique is to eliminate broadband noise without a prior knowledge of the noise and signal characteristics. Also we propose the optimal methods for selecting the three main ALE parameters such as correlation length, filter order and adaptation constant used in the adaptative process. Vibration signals for three abnormal bearings, including inner and outer raceways and ball defects, were acquired from Anderon(angular derivative of radius on)meter. The experimental results showed that the proposed technique can reliably detect the bearing defective signals masked by broadband noise.
DDI(Display Driver IC) are used to drive numerous pixels that make up display. For stable driving of DDI, it is necessary to attach a protective film to shield electromagnetic waves. When the protective film is attached, defects often occur if the film is inclined or the center point is not aligned. In order to minimize such defects, an algorithm for correcting the center point and the inclined angle using camera image information is required. This technology detects the corner coordinates of the protective film by image processing in order to correct the positional defects where the protective film is attached. Corner point coordinates are detected using an algorithm, and center point position finds and correction values are calculated using the detected coordinates. LUT (Lookup Table) is used to quickly find out whether the angle is inclined or not. These algorithms were described by Verilog HDL. The method using the existing software requires a memory to store the entire image after processing one image. Since the method proposed in this paper is a method of scanning by adding a line buffer in one scan, it is possible to scan even if only a part of the image is saved after processing one image. Compared to those written in software language, the execution time is shortened, the speed is very fast, and the error is relatively small.
The smelting and the continuous casting of steel are important processes that determine the quality of steel products. Especially most of quality defects occur during solidification of the steel continuous casting process. Although quality control techniques such as six sigma, SQC, and TQM can be applied to the continuous casting process for improving quality of steel products, these techniques don't provide real-time analysis to identify the causes of defect occurrence. To solve problems, we have developed a detection model using decision tree which identified abnormal transactions to have a coarse grain structure. And we have compared the proposed model with models using neural network and logistic regression. Experiments on steel data showed that the performance of the proposed model was higher than those of neural network model and logistic regression model. Thus, we expect that the suggested model will be helpful to control the quality of steel products in real-time in the continuous casting process.
고집적 SRAM을 구성하고 있는 일반적인 메모리 셀을 이용하여 저항성 단락을 MOSFET의 게이트-소오스, 게이트-드레인, 소오스-드레인에 적용시키고, 각 단자에서 발생 가능한 개방 결함을 고려하여 그 영향에 따른 메모리의 자장노드의 전압과 VDD에서의 정전류를 PSPICE 프로그램으로 분석하였다. 해석 결과를 고려하여 메모리의 기능성과 신뢰성을 향상시키기 위해 기능 테스트와 IDDQ 테스트에 동시에 적용할 수 있는 O(N)의 복잡도를 갖는 테스트 알고리즘을 제안하였다. 테스트의 질과 효율을 좀 더 향상시키기 위해 메모리에서 발생되는 고장을 검출하는 BIST 회로와 정전류의 비정상적인 전류의 흐름을 발생시키는 결함을 검출하는 BICS를 설계하였다. 또한 구현한 BIST/BICS 회로는 고장 메모리의 수리를 위해 고장 및 결함의 위치를 검출할 수 있다.
Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a partial discharge associated with a dielectric material defect in a high-voltage electrical apparatus However, the properties of detection technique of PD aren't completely understood because the physical process of PD. Therefore, this paper analyzes the process on Surface Discharge of Polymer Insulator using Wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time-frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the Contamination Degree, this paper analyzes the electromagnetic waves emitted from PD using Wavelet transform. This paper experimentally shows the process of PD as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. This method is shown to be useful for detecting prediction of contamination degree.
기존의 누설전류기법에서 한층 진일보된 비접촉식 수신용 안테나를 이용하여 복잡한 지역과 광범위한 지역에서 효율적인 고분자 애자의 오손정도를 진단하기 위하여 본 연구를 착수하였다. 착수된 연구는 가공된 챔버 내 설치된 고분자애자에 인위적으로 카올린과 소금을 혼합후 증류수에 혼합하여 인공 오손실시 후 방사전자파와 스페트럼 그리고 부분방전전하량을 동시에 측정 후 전자파 신호에 대한 카올린의 오손정도에 대한 특징추출을 위하여 다우비치 이산웨이블렛 변환기법에 적용 후 각각의 통계적인 파라미터의 특징을 추출하였다.
Most accidents of medium-voltage cables installed in nuclear power plants result from the initial defect of internal insulators or the initial failure due to poor construction. However, as the service years of plants increase, the possibility of cable accidents is also rapidly increases. This is primarily caused by electric, mechanical, thermal, and radiation stresses. Recently, much attention is paid to the study of cable diagnoses. To date, partial discharge and Tan${\delta}$ measurements are known as reliable methods to diagnose the aging of medium-voltage cables. High frequency partial discharge measurement techniques have been widely used to diagnose cables in transmission and distribution systems. However, the on-line high frequency partial discharge technique has not been used in the nuclear power plants because of the plant shutdown risk, degraded measurement sensitivity, and application problems. In this paper, the partial discharge measurement with a portable device was tried to evaluate the integrity of the 4.16kV and 13.8kV cable lines. The test results show that the high detection sensitivity can be achieved by the high frequency partial discharge technique. The present technique is highly attractive to diagnose medium voltage cables in nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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