Trouble prevention of facilities in operation process plays an important role for improving facilities productivity as production systemization is installed with development of facilities automatization. Condition monitoring predicts machine's internal changes by periodically recording vibration occurred in the machine. This article considers a method of establishing statistical criteria for facilities troubles by utilizing machine condition evaluation and operation limit standards of ISO 10816-3.
철도 레일의 선로 변경을 위해 사용되는 분기기의 제어를 담당하는 전기선로전환기는 철도시스템 중에서 매우 중요하게 관리되고 있다. 선로전환기의 상태를 확인하기 위해 다양한 유무선 실시간 모니터링 시스템이 사용되고 있으나 센서 또는 네트워크 오류 등으로 인한 오작동 가능성이 존재하고 있다. 본 논문에서는 선로전환기 작동상태를 이중으로 확인하기 위하여 선로전환감시시스템과 CCTV카메라 관제 시스템이 통합된 이중화 감시시스템을 설계하였다. 선로전환감시시스템에서는 전로전환기의 작동상태를 감시, 경보 그리고 네트워크를 통해 전송한다. 그리고 이 정보를 전달받은 CCTV카메라 관제시스템에서는 해당 선로전환기와 분기기의 상태를 촬영하여 관리자에게 전송하도록 하였다. 선로 관리자는 선로전환기용 모니터링 화면을 통해 선로 전환상태를 1차적으로 확인하고 이어서 CCTV카메라 영상을 통해 전환상태를 직접 확인함으로써 선로전환기의 작동에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 관리를 위한 인력 운용을 안전하고 효율적으로 수행할 수 있게 된다. 이를 통해 선로전환기의 오작동으로 인해 선로 분기기에서 발생되는 선로 이탈사고 예방에 기여될 것으로 기대된다.
Remote fault diagnosis and maintenance system using general telecommunication network is necessary for an effective fault diagnosis and higher productivity of NC machine tools. In order to monitor machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, a remote data communication system for monitoring of NC machine fault diagnosis and status is developed. The developed system consists of (1) remote communication module among NC's and host PC using PSTN. (2) 8 channels analog data sensing module, (3) digital I/O module for control or NC machine, (4) communication module between NC machine and remote data communication system via RS-232C, and (5) software man-machine interface. Diagnostic monitoring results generated through a successive type inference engine are displayed in user-friendly graphics. The validity and reliability of the developed system is verified to be a powerful commercial version on a vertical machining center through a series of experiments.
This paper presents the structural performance monitoring of an urban footbridge located in Hangzhou, China. The structural health monitoring (SHM) system is designed and implemented for the footbridge to monitor the structural responses of the footbridge and to ensure the structural safety during the period of operation. The monitoring data of stress and displacement measured by the fiber Bragg grating (FBG)-based sensors installed at the critical locations are used to analyze and assess the operation performance of the footbridge. A linear regression method is applied to separate the temperature effect from the stress monitoring data measured by the FBG-based strain sensors. In addition, the static vertical displacement of the footbridge measured by the FBG-based hydrostatic level gauges are presented and compared with the dynamic displacement remotely measured by a machine vision-based measurement system. Based on the examination of the monitored stress and displacement data, the structural safety evaluation is executed in combination with the defined condition index.
The objective of this study was to design and implement a gateway for remote monitoring a combine. Many researchers have designed and implemented trouble-shooting system of agricultural machine. but the system didn't have network system or used wired network system. But monitoring machine have been operated in the out of door. In such an environment, each machine have to be operated under on a guarantee of mobility and stability. Thus, we have developed a gateway with an embedded system including the XScale PXA255 processor and wireless network device. We have also built an embedded Linux kernel and several devices. We developed an embedded application for monitoring a combine and this application is also capable of receiving signals from other clients and sending them to a server via Wireless LAN. Finally, results of performance evaluation which measured CPU share and memory sizes have shown that it is possible to provide monitoring service stably.
The accuracy and integrity of stress data acquired by bridge heath monitoring system is of significant importance for bridge safety assessment. However, the missing and abnormal data are inevitably existed in a realistic monitoring system. This paper presents a data reconstruction approach for bridge heath monitoring based on the wavelet multi-resolution analysis and support vector machine (SVM). The proposed method has been applied for data imputation based on the recorded data by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on a prestressed concrete cable-stayed bridge. The effectiveness and accuracy of the proposed wavelet-based SVM prediction method is examined by comparing with the traditional autoregression moving average (ARMA) method and SVM prediction method without wavelet multi-resolution analysis in accordance with the prediction errors. The data reconstruction analysis based on 5-day and 1-day continuous stress history data with obvious preternatural signals is performed to examine the effect of sample size on the accuracy of data reconstruction. The results indicate that the proposed data reconstruction approach based on wavelet multi-resolution analysis and SVM is an effective tool for missing data imputation or preternatural signal replacement, which can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the safety of bridge structures.
Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
This raper deals with a platform for diagnosis monitoring of partial discharge based on Java virtual machine. This platform is designed for estimating diagnostic parameters of partial discharge signal and displaying Web-page on operating status. For Web-service, hardware of platform is based on a Strongarm processor and software base is designed on Linux and java virtual machine.
Grinding process takes a long time that grinding machine is setted properly. It is difficult for user to judge correctly the abnormal states generated in grinding process. Air grinding has to be reduced for the improvement of productivity. In addition, it is important to monitor the dressing and the grinding process so that the grinding working maintains optimal grinding conditions. In this study, the monitoring system using the acoustic emission is developed to monitor these processes continuously. This system was able to reduce the preparation as well as the machine setting time in grinding operation.
Recently, the monitoring technology of machining process is very important to improve productivity and quality in manufacturing filed. Such monitoring technology has been performed to measurement using vibration signal, acoustic emission signal and tool dynamometer. However, micro machining is limited small-scale parts machining because micro tool is very small and weakness to generate signal in micro machining process. Therefore, this study has efficient sensing technology for real monitoring system in micro machine that is proposed to supplement a disadvantage of single-sensor by multi sensor. From experimental result, it was evaluated tool wear and cutting situation according to repetitive slot cutting condition and changing cutting condition, and it was performed monitoring spindle rpm and condition according to compare acceleration signal with current signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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