The vibration of reactor internals should be monitored and diagnosed for the early detection of the failure of reactor pressure vessel. This can be performed by analyzing the time-history signals from the excore neutron flux detertors. The conventional method is an on-demand system which generates power spectra through Fast Fourier Transform(FFT) algorithm. The operator can make his own decision to detect abnormal vibration using these spectra. This post- processing method, however, requires special expertise in the reactor noise analysis and signal processing for random data. It may mislead the operator into erroneous decision-making, if he is a novice in reactor noise analysis. Hence this study is focused on the automated monitoring and diagnosis procedure for the reactor noise analysis, especially on the Fuzzy algorithm to recognize the pattern of the vibration of Core Suport Barrel. The excore neutron signals of Yonggwang Nuclear Power Plant unit 3 is acquired and analyzed using conventional FFT spectra and tested to adopt the Fuzzy method. An Automated Monitoring and Diagnosis System for CSB Vibration using this Fuzzy method is proposed. Furthermore, vibration data for CSB of Youggwang Nnclear Power Plant unit 3 is presented.
A challenging issue in design and implementation of an effective structural health monitoring (SHM) system is to determine where a number of sensors are properly installed. In this paper, research on the optimal sensor placement (OSP) is carried out on the Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) of 610 m high. To avoid the intensive computationally-demanding problem caused by tens of thousands of degrees of freedom (DOFs) involved in the dynamic analysis, the three dimension finite element (FE) model of the Canton Tower is first simplified to a system with less DOFs. Considering that the sensors can be physically arranged only in the translational DOFs of the structure, but not in the rotational DOFs, a new method of taking the horizontal DOF as the master DOF and rotational DOF as the slave DOF, and reducing the slave DOF by model reduction is proposed. The reduced model is obtained by IIRS method and compared with the models reduced by Guyan, Kuhar, and IRS methods. Finally, the OSP of the Canton Tower is obtained by a kind of dual-structure coding based generalized genetic algorithm (GGA).
The communications through the power lines are called as the PLC and this is a common name for the communication modes for the information delivery. This technology transmits the data through the power lines on which the information is stored with the form of high frequency signal. The characteristic of the frequency signal is that the signal can be separated from the power line through exclusive power line modem and transmitted to the terminal devices. In this paper, 'In-home Headcount' checking algorithm using Wi-Fi and taking above mentioned advantages is proposed, and the basic Technology for such Solitary Senior Citizen's Lonely Death monitoring system has been designed and implemented. The comparative analysis has been conducted in this paper with the test-operated and test bed-completed 'Hyosimi 119 Safety-Welfare System' which is still being tested since 2008. With the 'In-home Headcount Checking Algorithm', Wi-Fi connection/disconnection status and SSIDs of relevant Wi-Fis will be checked. We expect that our proposed method will become as the basic Technology which can prevent lonely deaths of elderly people living alone. Since the PLC technology can be normally implement all the functions used on internet anticipate that the technology could be applied to many areas to construct a new form of communication network.
To overcome the drawbacks of the traditional contact-type sensor for structural displacement measurement, the vision-based technology with the aid of the digital image processing algorithm has received increasing concerns from the community of structural health monitoring (SHM). The advanced vision-based system has been widely used to measure the structural displacement of civil engineering structures due to its overwhelming merits of non-contact, long-distance, and high-resolution. However, seldom currently-available vision-based systems are capable of realizing the synchronous structural displacement measurement for multiple points on the investigated structure. In this paper, the method for vision-based multi-point structural displacement measurement is presented. A series of moving loading experiments on a scale arch bridge model are carried out to validate the accuracy and reliability of the vision-based system for multi-point structural displacement measurement. The structural displacements of five points on the bridge deck are measured by the vision-based system and compared with those obtained by the linear variable differential transformer (LVDT). The comparative study demonstrates that the vision-based system is deemed to be an effective and reliable means for multi-point structural displacement measurement.
A physical protection system (PPS) is used for the protection of critical facilities. This paper proposes a structure analytic hierarchy approach (SAHA) for the hierarchical evaluation of the PPS effectiveness in critical infrastructure. SAHA is based on the traditional analysis methods "estimate of adversary sequence interruption, EASI". A community algorithm is used in the building of the SAHA model. SAHA is applied to cluster the associated protection elements for the topological design of complicated PPS with graphical vertexes equivalent to protection elements.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.5
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pp.1176-1181
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1995
Microdrilling is one of the most difficult operations because of the poor chip discharge and the weakness of tool. This study is concerned about the development of a microdrilling monitoring system that is useful for minimizing the tool breakage and enhancing the machinability in the air spindle based microdrilling. The system is composed of a drilling state detection unit and an adaptive step-feed control unit that controls the micro-stepping motor driven spindle axis. Drilling states such as overload, tood breakage are recognized by the change of the air spindle speed which is measured via the reflective photo sensor. Based on the monitoring results, the adaptive step-feed control algorithm adjusts the step increment to keep the decrease of spindle speed within a specified range. The results of evaluation tests have shown that the developed system is very effective to prevent the breakage of microdrill and improves the productivity in comparison with the conventional microdrilling.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.6
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pp.940-953
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2006
The major source of carbon monoxide (CO) at the Earth's surface is the incomplete combustion of biomass and fossil fuels. Because the global lifetime of CO is about two months, it can be used as a tracer for pollution from anthropogenic activities and biomass hurtling. In this paper, we introduced the principle and algorithm of the Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument for global CO monitoring. The MOPITT instrument, which was launched on the Satellite Terra in 1999, measures CO column and mixing ratio based on gas correlation radiometry. CO levels can be determined by a retrieval algorithm based on the maximum likelihood method minimizing the difference between observed and modeled radiances. MOPITT level 2 data (HDF format) can be downloaded through the Earth Observing System (EOS) data gateway of NASA. ASCII files of CO parameters can be extracted from HDF files, and then temporal and spatial distributions can be obtained. Finally, we showed an example of CO monitoring in April 2000. The locations of forest fires and distribution of MOPITT CO clearly indicated that not only anthropogenic emissions but also forest fires play an important role in CO levels and global CO distribution. Our introduction to MOPITT and the example of MOPITT data interpretation would be helpful for scientists who want to use the EOS data.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.31
no.5
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pp.592-598
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2007
The fuel charge is getting higher in navigation cost. Therefore, shipowners try to find the method for reducing oil consumption. ESS(Energy Saving System) is one of he method. ESS is the system consisted with two inverters, ESS control unit and monitoring system. Two inverters control two main sea water cooling pumps. In the ESS control Unit, the control algorithm finds optimized point to decrease a power consumption of main sea water cooling pumps. Monitoring system observes ESS not to work improperly. ESS is experimented in the laboratory with real condition and analyzed in every view. After experiment, the result of the experiment shows that the control algorithm works correctly and safely. ESS has a plan to be operated in the ship soon. In that case, additional devices are needed to connect ESS with cooling system of the vessel. So the development of addition device is needed and being studied.
Kim, Jeong-Tae;Hong, Dong-Soo;Park, Jae-Hyung;Cho, Hyun-Man
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.1
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pp.83-90
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2008
A vibration-based monitoring system is newly proposed to predict the loss of prestress forces in prestressed concrete (PSC) girder bridges. Firstly, a global damage alarming algorithm is newly proposed to monitor the occurrence of prestress-loss by using the change in frequency responses. Secondly, a prestress-loss prediction algorithm is selected to estimate the extent of prestress-loss by using the change in natural frequencies. Finally, the feasibility of the proposed system is experimentally evaluated on a scaled PSC girder model for which acceleration responses were measured for several damage scenarios of prestress-loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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