The purpose of this study is development of the diagnosis system to preventative maintenance in the on-board measuring systems for in-cab electric inspection systems of high speed railway. The on-board measuring systems can inspect precisely whether ground signal system operate stably. In this paper, we recognize characteristics of the track circuits and confirm whether the wave of current matches the on-board measuring data through the electric modeling method for high speed railway. it is necessary to develop GUI visual programs that can simulate abnormalities of the on-board measuring data in many ways, and the visual program is designed to diagnosis in the case of track circuit equipment's function decreased in advance.
Kim, KyungDeuk;Son, SuRak;Jeong, YiNa;Lee, ByungKwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4123-4141
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2019
Autonomous driving technology is divided into 0~5 levels. Of these, Level 5 is a fully autonomous vehicle that does not require a person to drive at all. The automobile industry has been trying to develop Level 5 to satisfy safety, but commercialization has not yet been achieved. In order to commercialize autonomous unmanned vehicles, there are several problems to be solved for driving safety. To solve one of these, this paper proposes 'A Deep Learning Part-diagnosis Platform(DLPP) based on an In-vehicle On-board gateway for an Autonomous Vehicle' that diagnoses not only the parts of a vehicle and the sensors belonging to the parts, but also the influence upon other parts when a certain fault happens. The DLPP consists of an In-vehicle On-board gateway(IOG) and a Part Self-diagnosis Module(PSM). Though an existing vehicle gateway was used for the translation of messages happening in a vehicle, the IOG not only has the translation function of an existing gateway but also judges whether a fault happened in a sensor or parts by using a Loopback. The payloads which are used to judge a sensor as normal in the IOG is transferred to the PSM for self-diagnosis. The Part Self-diagnosis Module(PSM) diagnoses parts itself by using the payloads transferred from the IOG. Because the PSM is designed based on an LSTM algorithm, it diagnoses a vehicle's fault by considering the correlation between previous diagnosis result and current measured parts data.
최근 차량에 블루투스와 와이파이 등 근거리 통신기능을 부가하여 스마트폰과 연동함으로써, 최신 자동차는 차량 전자제어장치인 ECU를 통하여 자동차 위치정보, 고장 진단정보 등 다양한 정보를 파악할 수 있도록 엔터테인먼트화 되어 가고 있다. 본 연구를 통하여, 온보드 진단기와 스마트폰의 근거리 통신 기능을 활용하여, 차량 온보드 진단기와 연관하여 여러 가지 스마트폰 모델과 블루투스 및 근거리 무선통신인 NFC와의 호환성 시험을 실시하고, 이를 분석해 보았다. 더 나아가, 스마트폰 연동 블루투스 및 NFC 인터페이스 기능을 갖는 온보드 진단기의 단말기 구성과 고장진단 기능 구현을 비롯하여, 고장진단용 디버깅 프로그램을 개발하였다. 또한, OBD-II 인터페이스를 통해 차량의 고장진단 데이터를 추출하였으며, 끝으로 온보드 진단기 CAN 프로토콜 구현 제시와 함께 이의 결과를 분석하였다.
Gangavarapu Subrahmanyam;Kangayam M. Ponnuvel;Kallare P Arunkumar;Kamidi Rahul;S. Manthira Moorthy;Vankadara Sivaprasad
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제47권1호
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pp.1-11
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2023
The Indian golden muga silkworm, Antheraea assamensis Helfer is an economically important wild silkworm endemic to Northeastern part of India. In recent years, climate change has posed a threat to muga silk production due to the requirement that larvae be reared outdoors. Since the muga silkworm larvae are exposed to the vagaries of nature, the changing climate has increased the incidence of microbial diseases in the rearing fields. Accurate diagnosis of the disease causing pathogens and its associated epidemiology are prerequisites to manage the diseases in the rearing field. Although conventional microbial culturing methods are widely used to identify pathogenic bacteria, they would not provide meaningful information on a wide variety of silkworm pathogens. The information on use of molecular diagnostic tools in detection of microbial pathogens of wild silk moths is very limited. A wide range of molecular and immunodiagnostic techniques including denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE), random amplified polymorphism (RAPD), 16S rRNA/ITSA gene sequencing, multiplex polymerase chain reaction (M-PCR), fluorescence in situ hybridization (FISH), immunofluorescence, and repetitive-element PCR (Rep-PCR), have been used for detecting and characterizing the pathogens of insects with economic significance. Nevertheless, the application of these molecular tools for detecting and typing entomopathogens in surveillance studies of muga silkworm rearing is very limited. Here, we discuss the possible application of these molecular techniques, their advantages and major limitations. These methods show promise in better management of diseases in muga ecosystem.
A diagnosis system which can monitor tool breakage and chipping in real time was developed using a DSP(Digital Signal Processor) board in face milling operation. AR modelling and band energy method were used to extract the feature of tool states from cutting force signals. Artificial neural network embedded on DSP board discriminates different patterns from features got after signal processing. The features extracted from AR modelling are more accurate for the malfunction of a process than those from band energy method, even though the computing speed of the former is slow. From the processed features, we can construct the real time diagnosis system which monitors malfunction by using a DSP board having a parallel processing capability.
Simulator is a development equipment which enables the ECU to operate in normal mode by simulating the interface signal between ECU and mechanical system electrically. Embedded simulator means simulation function is embedded in ECU firmware, hence the electrical signal interface is replaced by the substitution of information at system program level. This paper explains the development of embedded transmission simulator for the verification of TCU firmware function which covers shifting control and on-board diagnosis. The embedded simulation program is executed in TCU processor along with the TCU firmware and it provides TCU firmware with not only the speed information those are appropriate both in driving and shifting conditions, but also the fault detection signals. Experimental results show that the validity of embedded simulator and its usefulness to the TCU firmware development and verification.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권3호
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pp.308-314
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2003
This paper presents a serial communication based fault diagnosis scheme for a brushless DC (BLDC) motor using parameter estimation and Bayes classifier. The presented scheme consists of a smart network board, and a fault detection and isolation (FDI) master. The smart network board is installed near the BLDC motor drive system to acquire motor data and transmit motor data to the FDI-master via serial communication channel. The FDI-master estimates BLDC motor resistance to detect symptom of faults, and assign symptom to fault type using Bayes classifier. In this scheme, since communication time delay has a serious effect on performance, periodic and fixed communication protocol is designed. Hence, the delay time is priory known. By experiment result, presented scheme was verified.
As the technologies of electronic device have advanced these days, most of mechanical systems are designed with electronic control unit to take advantage of control parameter adaption to operating conditions and firmware flexibilities as well. On-board diagnosis, which detects the system malfunction and identifies potential source of error with its own diagnostic criteria, and fail-safe that can switch the mode of operation in view of recognized error characteristics enables easy maintenance and troubleshooting as well as system protection. This paper dealt with the development of diagnosis and fail-safe function for proportional flow control valve. All type of errors related to valve control system components are investigated and assigned to a specific hexadecimal codes. Cumulative error detection algorithm is applied in order for the sensitivity and reliability to be appropriate. Embedded simulator which runs simultaneously with system program provides the virtual error simulation environment for expeditious development of error detection algorithm. The diagnosis function was verified both with solenoid valve and embedded simulator test and it will enhance the valve control system monitoring function.
Currently KERI is participating a project whose goal is to develop the Korean High-Speed Train(KHST) with maximum speed of 350kph. KERI's responsibility is the electrical system engineering that includes engineering design of an on-board computer system for diagnosis and control of train set and electrical/mechanical devices. A system engineering approach of the design is performed in order to guarantee the passenger safety and economically viable train for on-board control system construction, operation and maintenance. This paper presents the draft engineering des on-board computer system that ensures the s and reliability of KHST. The draft is focuse network interfaced distributed processing system.
As the on-board electric devices determine the performances of vehicles, production of reliable devices is important. To keep the reliability of devices constant, management of performance evaluation of the on-board devices is crucial. Because temperature has a serious effect on failures of the components of the devices, its measurement is the first step for good management. In this study, we described performance characteristics of domestic auxiliary block developed through G7 project. We measured the performances of auxiliary block during test running by the developed on-line measurement system. After we save the input real-time data from each signal of Korean High Speed Train through the network line, we can acquire necessary information through post-processing program. We verify the motor block characteristics of Korean High Speed Train by this system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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