Nuclear safety-class DCS is used for nuclear reactor protection function, which is one of the key facilities to ensure nuclear power plant safety, the maintenance for DCS to keep system in a high reliability is significant. In this paper, Nuclear safety-class DCS system developed by the Nuclear Power Institute of China is investigated, the model of reliability estimation considering nuclear power plant emergency trip control process is carried out using Markov transfer process. According to the System-Subgroup-Module hierarchical iteration calculation, the evolution curve of failure probability is established, and the preventive maintenance optimization strategy is constructed combining reliability numerical calculation and periodic overhaul interval of nuclear power plant, which could provide a quantitative basis for the maintenance decision of DCS system.
서울지하철 5,6,7,8호선을 운영하는 서울도시철도공사는 연장 152km, 148개 역사에 분산되어 있는 시설물에 대하여 점검과 유지보수를 하고 있다. 장애예방을 위한 철저한 점검에도 불구하고 지하역사의 환경적인 요인, 빈번한 사용으로 인한 기계적인 마모, 시설물 노후화, 시스템 에러, 이용 상의 부주의 등으로 장애가 지속적으로 발생하고 있다. 서울도시철도공사에서는 지금까지 관행적으로 수행해 오던 시설물 점검방법과 유지보수의 틀을 깨고 정량적인 목표관리와 일하는 방식 변화 등을 통해 2010년 6월말까지 장애를 연간 53.4% 감소시켰다. 본 논문에서는 기존 도시철도 시설물 점검 및 유지보수의 문제점을 분석하고, 이를 개선하기 위해 추진했던 장애감소 전략과 각각의 추진성과를 분석한다.
Condition-based maintenance(CBM) has been used as a useful concept for optimizing maintenance plan and decreasing maintenance cost in several kinds of plant sites. This study introduced an example that developed an integrated management system for maintenance parameters and hydraulic turbine of hydro-power plant in order to improve its maintenance strategy as applying CBM techinique. The integrated management system consists of three parts. One is a hardware part including PDA inspection system and several kind of precision measuring instruments. Another is a vibration monitoring system on hydraulic turbine. The other is a software part that takes charge of making hierarchy tree of maintenance parameters and their inspection route, managing accumulated database, assessing health condition of components, and supporting interface with other enterprise management system. The system has been installed at Chuncheon hydro-power plant for test and demonstration. It is expected that the system can contribute database construction for diagnostics and prognostics on facility health condition and systematic accumulation of know-how on operation and maintenance of plant.
복합화력 발전소의 가스터빈 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 대상 엔진은 군산 복합화력 발전소에서 사용하고 있는 MHI 501G 가스터빈이다. 개발된 솔루션은 다음과 같은 모듈들을 통해 최적의 정비주기 계산 결과를 제공해주며, 각 모듈에는 실시간 성능 감시, 모델기반 성능진단, 성능 경향분석, 최적 오버홀 정비주기 예측, 압축기 최적 세정주기 관리, BPT (Blade Path Temperature) 분석 기능이 포함되어 있다. 모델 기반 성능진단은 실시간으로 계측되는 성능 파라미터 데이터와 가스터빈 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 차이를 분석하여 진단을 수행한다. 압축기 세정주기 분석은 압축기 성능과 정비비용 사이의 최적 점을 제시한다.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
Management of infrastructure stock is essential in sustainability of society, and its analysis and optimization are studied in the light of control system modeling in this paper. At the first part of the paper, cost of stock management is analyzed based on macroscopic statistics on infrastructure stock and economical growth. Stock management burden relative to economy is observed to become larger at low economic growth periods in developed economies. Then, control system modeling of stock management is introduced and by augmenting maintenance actions as control input, dynamic behavior of stock is simulated and compared with existing time history statistics. Assuming steady state conditions, applicability of the model to cross sectional data is also demonstrated. The proposed model is enhanced so that both preventive and corrective maintenance can be included as system inputs, i.e., feedforward and feedback control inputs. Optimal management strategy to achieve specified deteriorated stock level with minimal cost, expressed in terms of preventive and corrective maintenance actions, is derived based on estimated parameter values for corrosion of steel bridges. Relative cost effectiveness of preventive maintenance is shown when target deteriorated stock level is lower.
In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is simulated and suppressed by other robot using communication. Finally much simulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy.
This study was designed to examine various patterns of developmental change in children's recall, strategic behaviors, and meta-memory with a sort-recall task in relation to utilization deficiencies. Memory tasks consisting of 18 pictures were presented individually to 48 seven-year-old children in each of 7 sessions. Sessions 1 and 2 were baseline; Sessions 3 and 4 were for strategy training, including the organization group, the self-regulation group, the organization/self-regulation group and control group. Sessions 5, 6, and 7 were unprompted tests of strategy maintenance. Results showed significant differences between the 4 groups in their recall, strategy repertories and strategy evaluation. Findings were discussed in terms of the analysis of memory strategy and memory development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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