The fault diagnosis is a systematic and unified method to find based on the observing data resulting in noises. This paper presents the fault prediction and diagnosis using fuzzy expert system technique to manipulate the uncertainties efficiently in predictive perspective. We apply a fuzzy event tree analysis to the computer system, and build up the fault prediction and diagnosis using fuzzy expert system that predicts and diagnoses the error of the system in the advance of error.
As many systems depend on electronics, concern for fault tolerance is growing rapidly in the safety critical system such as intelligent vehicle. In order to make system fault tolerant, there has been a body of research mainly from aerospace field including predictive hybrid redundancy by Lee. Although the predictive hybrid redundancy has the fault tolerant mechanism to satisfy the fault tolerant requirement of safety crucial system such as x-by-wire system, it suffers form the variability of prediction performance according to the input feature of system. As an alternative to the prediction method of predictive hybrid redundancy for robust fault tolerant, Kalman prediction has attracted some attention because of its well-known and often-used with its structure called Kalman hybrid redundancy. In addition, several numerical simulation results are given where the Kalman hybrid redundancy outperforms with predictive smoothing voter.
Faults caused by medium-voltage customers have been increased and enlarged their portion in total distribution faults even though we have done many efforts. In the previous paper, we suggested the fault prediction model and fault prevention method for these distribution line faults. However we can't directly apply this prediction model in the field. Because we don't have an useful program to predict those customers causing distribution line faults. This paper presents the construction method of data warehouse in ERP system and the program to find customers who cause distribution line faults in medium-voltage customer's electric facility management applying data mining techniques. We expect that this data warehouse and prediction program can effectively reduce faults resulted from medium-voltage customer facility.
Distribution line fault has been reduced gradually by the efforts on improving the quality of electrical materials and distribution system maintenance. However faults caused by medium voltage customers have been increased gradually even though we have done many efforts. The problem is that we don't know which customer will cause the fault. This paper presents the concept to find these customers using data mining techniques, which is based on accumulated fault records of medium voltage customers in the past. It also suggests the prediction model construction of medium voltage customers causing distribution line fault and methods to enhance the reliability of distribution system. We expect that we can effectively reduce faults resulted from medium voltage customers, which is 30% of total faults.
The application of neural network for fault dection of cutting force in turning was introduced. This monitoring system consist of a RBF predicton model and a ART-1 pattern classifier. RBF prediction model predict a cutting force signal. Prediction error of predictor is used for a input vector of ART-1 pattern classifier. Prediction error could be successfully performed to fault signal monitoring of ART-1 pattern classifier.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.253-259
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2006
There is few study which automatically diagnoses the fault from ship's monitored data. The bigger control and monitoring system is. the more important fault diagnosis and maintenance is to reduce damage caused by system fault. This paper proposes fault diagnosis system using a correlation analysis algorithm which is able to diagnose and forecast the fault from monitored data and is composed of fault detection knowledge base and fault diagnosis knowledge base. For all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem, To verify capability of fault detection, diagnosis and prediction, FMS(Fault Management System) is developed by C++. Simulation by FMS is carried out with population data set made by the log book data of 2 months duration from a large full container ship of H shipping company.
There is few study which automatically diagnose the fault from ship's monitored signal. The bigger control and monitoring system is, the more important fault diagnosis and maintenance is to reduce damage brought forth by system fault. This paper proposes fault diagnosis system using a correlation analysis algorithm which is able to diagnose and forecast the fault and is composed to fault detection knowledge base and fault diagnosis knowledge base. For this all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem by analyzing ship's operation data. To verifying capability of fault detection, diagnosis and prediction, Fault Management System(FMS) is developed by C++. Simulation experiment by FMS is carried out with population data set made by log book data of 2 months duration from a large full container ship of H shipping company.
It is essential for electric power companies to have a quick restoration system of the faulted pole transformers which occupy most of transformers to supply stable electricity. However, it takes too much time to restore it when a transformer is out of order suddenly because we now count on operator in investigating causes of failure and making decision of recovery methods. This paper presents the concept of 'Fault pattern analysis and Restoration prediction model using Data mining techniques’, which is based on accumulated fault record of pole transformers in the past. For this, it also suggests external and internal causes of fault which influence the fault pattern of pole transformers. It is expected that we can reduce not only defects in manufacturing procedure by upgrading quality but also the time of predicting fault patterns and recovering when faults occur by using the result.
For effective development in consideration of the maintainability of the weapon system, it is necessary to understand whether the maintainability design requirements are satisfied at the early phase of development. This requires the application of an early design phase maintainability prediction process to provide opportunities for improvement. By defining the ambiguity group definition, fault isolation level, fault isolation probability, and countermeasures for faults, it was possible to predict early phase development. The MTTR of the initial design phase applying Procedure V to the artillery system was 3.46H, which is about 16 % higher than 2.98H, the MTTR using Procedure II. This is a result of system design ambiguity that has not been specified in the early phase of development.
설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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