In most switching system, the processing unit is designed to work efficiently even at relatively high loads, but when the offered traffic exceeds a particular level, the rate of completed calls can fall drastically. A single call handled by the switching system consists of a sequence of events or messages that has to be processed by the control unit. The control unit is not only incapable of handling all of the offered calls, but also its call handling capability can drop as the offered load increases. The real time available for call processing is a critical resource that requires careful management. Therefore, the overloading of this resource must be detected by a subscriber in the from of a dial tone delay or an uncompleted call which is either blocked or mishandled. The subscriber may respond by either dialing prematurely or by re-attempting a call. This action can further escalate the processors load, which is spent for uncompleted calls. Unless a proper control is used, the switching system can finally break down. In this paper, we paper, we propose a fuzzy overload detection and control method for switching systems, which can by generating fuzzy rules via fuzzy aggregation networks. Simulation results involving a switching system is given.
The roller bearings play an important role not only sustain radial or axial load of system, but carry out a rotatory movement as a various operating conditions. They happen that incipient faults which were caused by excessive load, manufacturing or assembling process's errors and many other reasons are created. The bearing faults make noise and vibration by a continuous collision of rotatory components, which can lower the quality and stability of auto-transmission. Therefore, it is important to detect the early fault as soon as possible. This paper presents a detecting method for the improvement in quality by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by roller bearing faults. We completed development of the inspection system of vibration by applying the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.
The main topic of this paper is to show a possibility of indoor air quality enhancement and the fan energy savings in underground parking facilities by applying the demand-controlled ventilation (DCV) strategy based on the real-time variation of the traffic load. The established ventilation rate is estimated by considering the passing distance, CO emission rate, idling time of a vehicle, and the floor area of the parking facility. However, they are hard to be integrated into the real-time DCV control. As a solution to this problem, the minimum ventilation rate per a single vehicle is derived in this research based on the actual ventilation data acquired from several existing underground parking facilities. And then its applicability to the DCV based on the real-time variation of the traffic load is verified by simulating the real-time carbon monoxide concentration variation. The energy saving potentials of the proposed DCV strategy is also checked by comparing it with those for the current underground parking facility ventilation systems found in the open literature.
Non-monolithic concrete structural connections are commonly used both in new constructions and retrofitted structures where anchors are used for connections. Often, flaws are present in anchor system due to poor workmanship and deterioration; and methods available to check the quality of the composite system afterward are very limited. In case of presence of flaw, load transfer mechanism inside the anchor system is severely disturbed, and the load carrying capacity drops drastically. This raises the question of safety of the entire structural system. The present study proposes a wave propagation technique to assess the integrity of the anchor system. A chemical anchor (embedded in concrete) composite system comprising of three materials viz., steel (anchor), polymer (adhesive) and concrete (base) is considered for carrying out the wave propagation studies. Piezoelectric transducers (PZTs) affixed to the anchor head is used for actuation and the PZTs affixed to the surrounding concrete surface of the concrete-anchor system are used for sensing the propagated wave through the anchor interface to concrete. Experimentally validated finite element model is used to investigate three types of composite chemical anchor systems. Studies on the influence of geometry, material properties of the medium and their distribution, and the flaw types on the wave signals are carried out. Temporal energy of through time domain differentiation is found as a promising technique for identifying the flaws in the multi-layered composite system. The present study shows a unique procedure for monitoring of inaccessible but crucial locations of structures by using wave signals without baseline information.
Smart factory companies are installing various sensors in production facilities and collecting field data. However, there are relatively few companies that actively utilize collected data, academic research using field data is actively underway. This study seeks to develop a model that detects anomalies in the process by analyzing spindle power data from a company that processes shafts used in automobile throttle valves. Since the data collected during machining processing is time series data, the model was developed through unsupervised learning by applying the Holt Winters technique and various deep learning algorithms such as RNN, LSTM, GRU, BiRNN, BiLSTM, and BiGRU. To evaluate each model, the difference between predicted and actual values was compared using MSE and RMSE. The BiLSTM model showed the optimal results based on RMSE. In order to diagnose abnormalities in the developed model, the critical point was set using statistical techniques in consultation with experts in the field and verified. By collecting and preprocessing real-world data and developing a model, this study serves as a case study of utilizing time-series data in small and medium-sized enterprises.
기존의 전기 에너지 및 관리에 필요한 정보를 취득하기 위해 적용하였던 계측방식은 공간적인 문제와 시스템의 크기로 인해 신규 건축물 또는 교체가 가능한 지역에만 한정되었었다. 이러한 전기 부하관리 방법은 취약지구나 기존 기 구축되어 있는 가정 또는 사무실의 에너지 및 안전관리에 적용하기에 문제가 있다. 즉, 모든 분기마다 계측 모듈을 설치하는 문제로 인해, 그 시스템의 크기가 너무 크고, 계측모듈을 설치하더라도 부하의 종류를 인식하지 못해 효율적 관리가 이루어지지 않으며 많은 비용이 발생하고 있어서 보급에 어려움을 겪고 있다. 특히, 한국의 전통 재래시장 및 낙후된 시설 등에는 적용하기 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 NIALM 기술과 아크 감지기술을 적용하여, 정상적인 아크발생에 대한 NIALM의 적용가능성을 검증하고자 한다. 또한, 검증 결과를 기반으로 재래시장 및 기존 가정내 안전관리장치에 적용할 수 있는 효율적인 전기안전관리가 가능한 새로운 개념의 스마트 홈 안전관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존에 적용된 안전관리시스템과의 비교 성능 시험을 진행하였고, 기존 시스템 대비 40%의 공간내에서 기존 시스템에서는 불가능하였던 4가지 부하에 대한 부하인식을 95%이상 달성하였고, 또한 기존 시스템과 같은 아크 감지기능을 확인하였다.
본 논문은 NPC 인버터(Neutral-point-clamped ye티or) 시스템을 구성하는 스위칭 소자의 개방성 고장이 발생하였을 경우 인버터 시스템의 고장 제어를 위한 새로운 고장 검출 방법을 제안하였다. 고장 스위치의 검출은 NPC 인버터 각상의 폴-전압을 이용하여 수행되며, 고장 검출 이후 연속적인 평형 3상 전력을 출력하기위해 NPC 인버터는 2상 운전 시스템으로 재구성된다. 인버터 시스템의 신뢰성 향상을 위하여 고장 검출과 시스템 재구성을 통한 고장 허용 제어를 구현하였다. 제안된 고장 검출 방법은 기존 방법보다 빠른 검출 시간을 가지며 간단한 알고리즘으로서 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. 빠른 고장 검출 능력은 고장 검출 시간의 지연에서 올 수 있는 직류-링크 커패시터의 전압 불평형 문제, 다른 스위치의 전압 스트레스 증가로 인한 소자 파괴와 같은 악영향을 개선시킬 수 있다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다.
Objective: The objective of this research is to quantitatively analyze muscle activities of arm and shoulder, according to direction in various types of one-handed manual material handling, based on surface electromyography. Background: Workers in industrial sites frequently carry out one-handed manual material handling using arm and shoulder muscles. Therefore, chronic load and accumulated fatigue occur to arm and shoulder muscles, which becomes a main cause of upper arm and shoulder musculoskeletal disorders. The shoulder muscles have widely range of motion, and complex interactions take place among various muscles including rotator cuff muscles. In this regard, research on interactions among should muscles, according to such various dynamic motions, is required. Method: Ten male subjects in their 20s participated in this research. This research considered upward, downward, leftward, rightward, forward and backward directions and fourteen muscles around arm and shoulder (biceps brachii and trapezius, etc.) as independent variables. The mean muscle activity was set as the dependent variable. This research extracted $4^{th}{\sim}7^{th}$ repetition signals according to ten times of repetitive muscle contraction, and analyzed the muscle activity concerned using the envelope detection technique. Results: The mean muscle activity of upward direction was analyzed highly statistically significant. The reason is that the effect of gravity works to arm and shoulder muscles. Also, it is conjectured that deformation of coracoacromial ligament was caused, and its contact pressure increased, due mainly to the shoulder flexion, and therefore load was analyzed high. Muscle activity was analyzed significantly low, according to concentric ballistic motion used in the concentric contraction phase by storing elastic energy in the eccentric contraction phase with a motion to bring the weight to the front of subject's body as to downward, leftward and backward directions. Because, elbow joint's flexion-extension motions mainly occurred, biceps brachii was analyzed high muscle activity as the prime mover. Conclusion: The information on the quantitative load of muscles can be applied to ergonomic work design for one-handed manual material handling to minimize muscle load. Application: This research has effectively identified muscle activity according to dynamic contraction by applying an envelope detection technique. The results can be used for ergonomic work design to minimize muscle load during the one-handed manual material handling, according to each direction. The research results are expected to be used for musculoskeletal disorder prevention and physiotherapy in the rehabilitation medical field, based on the muscle load of arm and shoulder in various directions.
This paper proposes a sensorless speed control algorithm for parallel-connected dual Surface-mounted Permanent Magnet Synchronous Motors fed by a single inverter. For stable parallel operation of synchronous motors with a single inverter, each motor has to be constantly kept in the synchronization state regardless of load torque. If the master motor with the larger load is controlled, the synchronous state will be maintained. Therefore, detection of the master motor is essential. Conventionally, the master motor is determined by comparing the rotor position error from the relation between the back-EMF for torque angle and the flux position. consequently, the position sensor is deemed essential for finding the rotor position. In this paper, we proposed a method that decides the magnitude of the load from the power angle of two motors due to the load variation and selects the motor to control through the sign function for the sensorless speed control without the position sensor. The results of simulation and experiment conducted verify the efficacy of the proposed method.
This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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