Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1445-1448
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2005
실시간 시스템은 높은 수준의 안정성을 요구하는 시스템이다. 실시간 시스템에서 오류는 잘못된 응답 뿐만 아니라 시간적으로 늦은 응답도 오류를 발생 시킬 수 있다. 따라서 실시간 시스템의 안정성을 보장해 주기 위해서 실시간 태스크의 시간 제약에 대한 모니터링 및 오류발생 시에 오류를 처리해 줄 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문은 Timed Conformance Monitor를 통해서 실시간 태스크가 시간의 제약을 만족하는지를 분석하고 또한 분석 결과에 따라 오류를 처리할 수 있는 Fault Handler를 추가하여 실시간 시스템에 대한 Fault Tolerance를 보장해 줄 수 있는 기법을 제시한다.
Multivariate control charts are widely used to monitor the performance of a multivariate process over time to maintain control of the process. Although existing multivariate control charts provide control limits to monitor the process and detect any extraordinary events, it is a challenge to identify the causes of an out-of-control alarm when the number of process variables is large. Several fault identification methods have been developed to address this issue. However, these methods require a normality assumption of the process data. In the present study, we propose a bootstrapped-based $T^2$ decomposition technique that does not require any distributional assumption. A simulation study was conducted to examine the properties of the proposed fault identification method under various scenarios and compare it with the existing parametric $T^2$ decomposition method. The simulation results showed that the proposed method produced better results than the existing one, especially in nonnormal situations.
Developing fault location system for underground power cable which can detect its fault location exactly require very high speed data acquisition and signal processing capability. We are developing fault location system which is different from conventional fault locator. This fault location system monitor underground power cable by using on-line speed current sensor and if there are an accident, it record its transient signal and calculate fault location by analyzing it. Signals which acquired when power cable fault arise, showed transient characteristics and its frequency band is very hish. So, to develop fault location system, we designed special high speed data acquisition and signal processing board. In this thesis, we describe on data acquisition and signal processing H/W design for fault location system on underground power cable.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.4
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pp.399-405
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2008
Recently, robot technology is actively going on progress to the field of various services such as home care, medical care, entertainment, and etc. Because these service robots are in use nearby person, they need to be operated safely even though hardware and software faults occur. This paper proposes a Fault-Tolerant middleware for a robot system, which has following two characteristics: supporting of heterogeneous network interface and processing of software components and network faults. The Fault-Tolerant middleware consists of a Service Layer(SL), a Network Adaptation Layer(NAL), a Network Interface Layer(NIL), a Operating System ion Layer(OSAL), and a Fault-Tolerant Manager(FTM). Especially, the Fault-Tolerant Manager consists of 4 components: Monitor, Fault Detector, Fault Notifier, and Fault Recover to detect and recover the faults effectively. This paper implements and tests the proposed middleware. Some experiment results show that the proposed Fault-Tolerant middleware is working well.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.3
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pp.173-180
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2016
Fault detection and diagnosis is a task to monitor the occurrence of faults and pinpoint the exact location of faults in the system. Fault detection and diagnosis is gaining importance in development of efficient, advanced and safe industrial systems. Three phase inverter is one of the most common and excessively used power electronic system in industries. A fault diagnosis system is essential for safe and efficient usage of these inverters. This paper presents a fault detection technique and fault classification algorithm. A new feature extraction approach is proposed by using three-phase load current in three-dimensional space and neural network is used to diagnose the fault. Neural network is responsible of pinpointing the fault location. Proposed method and experiment results are presented in detail.
In this thesis, an algorithm of fault detection and diagnosis during operation for induction motors under the condition of various loads and rates is investigated. For this purpose, the spectrum pattern of input cutterrents was used to monitor the state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was designed, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring.
In this study, a variety of method to diagnose a fault of rotatory machine is suggested. Apprehending the physical meaning of each techniques, computer simulation is performed. The result from this computer simulation and the signal of the faulted ball bearing is studied from all its aspect. It is found that this conditioning monitor system is effective.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.11-19
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2022
In this paper, we propose a fault tolerant embedded system using memory redundancy on the full-virtualization based virtual machine monitor. The proposed virtual machine monitor first virtualizes main memory of embedded system utilizing efficient shadow page table scheme so that the embedded system runs as a virtual machine on the virtual machine monitor. The virtual machine monitor makes the backup of the embedded system run as another virtual machine by copying memory contents of the embedded system into memory space of backup system according to predefined schedules. When an error occurs in the target virtual machine, the corresponding standby virtual machine takes the role of target virtual machine and continues its operation. Performance evaluation studies show that such backups and switches of virtual machines are performed with minor performance degradation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.11
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pp.1145-1153
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2011
EMB (Electro-Mechanical Brake) systems can provide improved braking and stability functions such as ABS, EBD, TCS, ESC, BA, ACC, etc. For the implementation of the EMB systems, reliable and robust fault detection algorithm is required. In this study, a model-based fault detection algorithm is designed based on the analytical redundancy method in order to monitor current and force sensor faults in EMB systems. A state-space model for the EMB is derived including faulty signals. The fault diagnosis algorithm is constructed using the analytical redundancy method. Observer is designed for the EMB and the fault detectability condition is examined based on the residual analysis. The performance of the proposed model-based fault detection algorithm is verified in simulations. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated in various faulty cases.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.11
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pp.968-973
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2000
Fault diagnosis plays an important role in the performance and safe operation of many modern engineering plants. This paper investigates the problem of fault detection using neural networks in dynamic systems. A general framework for constructing a nonlinear fault detection scheme for nonlinear dynamic systems containing modeling uncertaintly is proposed. The main idea behind the proposed approach is to monitor the physical system with an off -line learning neural network and then to approximate the upper and lower thresholds of acceleration of the nominal system with the model-based threshold(ThMB) method, The performance of the proposed fault detection scheme is investigated through simulations of a pendulum with uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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