The expert system monitoring and diagnosing 765kV power apparatus was described in this paper. To develop this expert system, we studied the knowledge bases and data bases for 765kV transformer and GIS. In order to make the reliable inference of knowledge base and the good MMI(Man Machine Interface), the data bases were consisted of the tables of power apparatus information, limit level value, measured input data, inference result and diagnosis result. The knowledge base had various rules to infer the conditions of transformer and GIS. We applied both the forward chaining and backward chaining methods to these rules of system for good inferences. This paper describes the applied methods for expert system. Also, this developed system was tested with dissolved gas analyzing result and the result was shown.
This paper is to investigate the failure surface and modes in a soil mass by a excavation of the model ground. To study the failure surface for the excavated slope, centrifugal model tests were performed by changing the angle of the excavated slope(50, 75, $90^{\circ}$) and the ground condition($D_r$=60, 90%, dry and submerged ground). Excavation was simulated during the centrifuge tests by operating a valve that allowed the zinc chloride solvent to drain from the excavation. Results of model tests were compared with those obtained with theoretical solutions using limit equilibrium analysis method. The results of model tests show that, there is a failure to create a straight line in the low angle of excavated surface and a create a circle as the angle increases. Also, as the angle of excavated surface is increasing, the angle of the failure surface increases. The failure length in the submerged ground increases approximately 1.10~1.34 times more than that of the dry ground.
During normal machine operation, partial discharge(PD) measurements were peformed with turbine generator analyzer(TGA) in two high voltage motors(rated 6.6 kV). These high voltage motors were installed with 80 pF capacitive couplers at the terminal box. TGA summarizes each plot with two quantities such as the normalized quantity number(NQN) and the peak PD magnitude (Qm). The trend analyses of NQN and $Q_m$ value are available for monitoring of the insulation condition in stator windings of high voltage motors.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.2
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pp.104-111
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2008
The ECG is biomedical electrical signal occurring on the surface of the body due to the contraction and relaxation of the heart. This signal represents an extremely important measure for health monitoring, as it provides vital information about a patient's cardiac condition and general health. ECG signals are contaminated with high frequency noise such as power line interference, muscle artifact and low frequency nose such as motion artifact. But it is difficult to filter nose from ECG signal, and errors resulting from filtering can distort a ECG signal. The present study implemented a small-size and low-power ECG measurement system that can remove motion artifact for convenient health monitoring during daily life. The implemented ECG monitoring system consists of ECG amplifier, a low power microprocessor, bluetooth module and monitoring program. Amplifier was designed and implemented using low power instrumentation amplifier, and microprocessor was interfaced to the ECG amplifier to collect the data, process, store and feed to a transmitter. And bluetooth module used to wirelessly transmit and receive the vital sign data from the microprocessor to an PC at the receiving site. In order to evaluate the performance of the implemented system, we assessed motion artifact rejection performance in each situation with artificially set condition using adaptive filter.
Development of Real-Time Quality Evaluation of Friction Welding by Acousitc Emission : Report 1 ABSTRACT : According as the friction welding has been increasingly applied in manufacturing various machine components because of its significant economic and technical advantages, one of the important concerns is the reliable quality monitoring method for a good weld quality with both joint strength and toughness in the process of its production. However no reliable nondestructive test method is available at present to determine the weld quality particularly in process of production. So this paper presents an experimental examination and quantitative analysis for the real-time evaluation of friction weld quality by acoustic emission, as a new approach which attempts finally to develop an on-line quality monitoring system design for friction welds using AE techniques. As one of the important results, it was confirmed, through this study, that AE techniques can be reliably applied to evaluating the friction weld qualify with 100% joint strength, as the cumulative AE counts occurring during welding period were quantitatively correlated with reliability at 95% confidence level to the joint strength of welds. Real-Time Evaluation of Automatic Production Quality Control for Friction Welding Machine : Report 2 Abstract : Both in-process quality control and high reliability of the weld is one of the major concerns in applying friction welding to the economical and qualified mass-production. No reliable nondestructive monitoring method is available at present to determine the real-time evaluation of automatic production quality control for friction welding machine. This paper, so that, presents the experimental examinations and statistical quantitative analysis of the correlation between the initial cumulative counts of acoustic emission(AE) occurring during plastic deformation period of the welding and the tensile strength of the welded joints as well as the various welding variables, as a new approach which attempts finally to develop an on-line (or real-time) quality monitoring system and a program for the process of real-time friction welding quality evaluation by initial AE cumulative counts. As one of the important results, it was well confirmed that the initial AE cumulative counts were quantitatively and cubically correlated with reliability of 95% confidence level to the joint strength of the welds, bar-to-bar (SCM4 to SUM31, SCM4 to SUM24L) and that an AE technique using initial AE counts can be reliably applied to real-time strength evaluation of the welded joints, and that such a program of the system was well developed resulting in practical possibility of real-time quality control more than 100% joint efficiency showing good weld with no micro-structural defects.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12C
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pp.249-254
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2001
A receiver ASIC for fiber optic modules of STM-1 optical communication has been fabricated with 0.65 $\mu\textrm{m}$ CMOS technology. The ASIC has a limit amplifier circuit for the 155.52 Mbps data reshaping, and a clock extraction circuit for the 155.52 MHz clock recovery. The ASIC has an acquisition aid and LOS monitoring circuit for properly operation with near 155.52 MHz clock frequency in case of the data loss due to transmission line open or data transfer fail. Measured results show that the circuit reshapes data from 5 mV to 1 V wide range of input voltage condition, add it recovers system clock with stable on any condition.
Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.101-107
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2020
Road surface measurement is an essential process for quantifying the degree and displacement of roughness in road surface management. For safer road surface management and quick maintenance, it is important to accurately measure the road surface while mounted on a vehicle. In this paper, we propose a sophisticated road surface measurement system that can be measured on a moving vehicle. The proposed road surface measurement system supports more accurate measurement of the road surface by using a high-performance line laser sensor. It is also possible to measure the transverse and longitudinal profile by matching the position information acquired from the RTK, and the velocity adaptive update algorithm allows a manager to monitor in a real-time manner. In order to evaluate the proposed system, the Gocator laser sensor, MRP module, and NVIDIA Xavier processor were mounted on a test mobile and tested on the road surface. Our evaluation results demonstrate that our system measures accurate profile base on the MSE. Our proposed system can be used not only for evaluating the condition of roads but also for evaluating the impact of adjacent excavation.
The recent ABB/CE(Asea Brown Boveri Combustion Engineering) type pressurized oater reactor-s have the on-line monitoring system, i.e., the COLSS(core operating limit supervisory system), to prevent the specified acceptable fuel design limits from being violated during normal operation and anticipated operational occurrences. One of the main functions of COLSS is the on-line monitoring of the DNB(departure from nucleate boiling) overpower margin by calculating the MDNBR(mini-mum DNB ratio) for the measured operating condition at every second. The CETOP-D model, used in the MDNBR calculation of COLSS, is benchmarked conservatively against the TORC mod-el using an inlet flow factor of hot assembly in CETOP-D as an adjustment factor for TORC. In this study, a technique to optimize the CETOP-D inlet flow factor has been developed by elim-inating the excessive conservatism in the ABB/CE's. A correlation is introduced to account for the actual variation of the CETOP-D inlet flow factor within the core operating limits. This technique was applied to the core operating range of the YongGwang Units 3&4 Cycle 1, which results in the increase of 2% in the DNB overpower margin at the normal operating condition, compared with that from the ABB/CE method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.678-681
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2003
In this paper, we aims to develop a microcontroll er-based portable pulse oximeter using Compact Flash Interface. First, portable pulse oxineter system is designed to record 2 channel of biosignals simultaneously, including 1 channel of SpO$_2$ and 1 channel of pulse rate. It is very small and portable. Besides, the system makes it possible to measure a patients condition without an additional medical equipment. We tried to solve the problems generated by a patient's motion. That is, we added an analog circuit to a traditional pulse oximeter in order to eliminate the change of the base line. And we used 2D sector algorithm. As present, SpO$_2$ modules are completed. But there are still many further development needed in order to enhance the function. Especially, compact flash interface remains the most to complete. Second, ECG monitoring system uses almost same as present 3-lead ECG system. But we focus on the analog part, especially in filter. The proposed filter is composed of two parts. One is a filter to remove the power-line interface. The other is a filter to remove the baseline drift. A filter to remove the power-line and the baseline drift is necessarily used in the ECG system. The implemented filter have three features; minimizing the distortion in DC component, removing the harmonic component of power-line frequency. Using compact flash interface, we can easily transfer a patient's personal information and the measured signal data to a network based server environment. That means, it is possible to implement a patient's monitoring system with low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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