As information technology has been developed rapidly, there is growing online medicine service through forming as information technology and medicine information are amalgamated in the medical service field. That acquires real time biological information of patient through a communication network which could be applied into e-healthcare system for a diagnosis and treatment of patient. Because of these reasons, it is necessary for the e-healthcare system to develop. But,the facilities existing in the medical service field could not be used to an on line environment because of the limitation of the time and space. To solve the point of such issue, we propose an auto color analysis system that is a precise and quick to measure health states of user, and the device has the important merit that it is very low cost. Also, the hospital web database and the monitering webpage for a diagnosis have been made for an e-healthcare system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.34-42
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2009
Gas turbine performance diagnostics is a method for detecting, isolating and quantifying faults in gas turbine gas path components. On-line precise fault diagnosis can promote greatly reliability and availability of gas turbine in real time operation. This work proposes a GUI-type on-line diagnostic program using SIMULINK and Fuzzy-Neuro algorithms for a helicopter turboshaft engine. During development of the diagnostic program, a look-up table type base performance module are used for reducing computer calculating time and a signal generation module for simulating real time performance data. This program is composed of the on-line condition monitoring program to monitor on-line measuring performance condition, the fuzzy inference system to isolate the faults from measuring data and the neural network to quantify the isolated faults. Evaluation of the proposed on-line diagnostic program is performed through application to the helicopter engine health monitoring.
This paper presents the analyzing method for surface temperature distribution of a cast-resin transformer. For the study, the surface temperature of the transformer winding was measured and analyzed by a infrared thermography system. Alternating voltages were applied to simulate deterioration of the specimen transformer, and the hot-spot on the transformer surface was measured to analyze the condition for the winding. The hot line condition measured to the changes in surface temperature using infrared thermography camera and was set up the based of diagnostic method of the electric power apparatus. The results ould show the possibility of remote diagnosis using internet.
In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
The automatic tensioning device of the catenary system constantly maintains the tension of the trolley wire by absorbing the variations due to the elasticity of the line caused by temperature variation. The tension plays an important role in affecting the electric motorcar operation directly. This paper suggests the methodology of the life cycle extension and the maintenance of the automatic tensioning device by means of performance diagnosis of the pulley type automatic tensioning device which has been commonly used for the electric railway system. Through conducting performance diagnosis and comparative test for the wornout pulley type automatic tensioning device by replacing the components such as the bearing and the bearing shaft without replacing all the assembly, the tensioning device is analyzed whether it is properly functioned. Provided that the maintenance regulation is reinforced so as to implement the bearing replacement through periodical precise inspection along with random check-up inspection which is now carried out by the operating organizations, it is ensured that the life cycle extension and the reduction of maintenance cost of the tensioning device could be achieved.
In this paper, we have evaluated the methods to generate the reference signal for the diagnosis of multi-channel signals. The channel signal integrity can be known by the difference between the reference signal and each channel value. The generation method of reference signal is important in the diagnosis of multi-channel measurement system. The continuous weighting average method rejects the abnormal signal using weighting method and makes the reference signal using sumation of all channel values. This gives the simple and reasonable reference signal. The principle component analysis, one of the multivariate analysis methods, and the neural network method give the reliable reference signal by using signal models, and learning algorithm. Two methods can make the reliable reference if all signals are normal, but any signal having the drift have an effect on the reference.
To reduce the effect of fault on power systems, like GIS and transformers, power system authorities are using various technologies to monitor and diagnose there facilities. Developing On-Line monitoring systems by using IT technology is main issue of nowadays for power system authorities. Among various monitoring and diagnosis technologies, gas sensing technologies can be most useful candidate because large power systems are using gas and oils for there insulation and analyzing density of gases that are included in the gas and oils for insulation purpose tell us what kind of reaction were arisen. In this paper, we describe on the gas sensing technology that are used for power systems monitoring and diagnosis.
Assessment of structural damage is a complex subject imbued with uncertainty and vagueness. This complexity arises from the use of subjective opinion and imprecise numerical data. Recently several active researches have been performed using new methods such as neural network approach or on-line damage detection. In this paper, Damage assessment (diagnosis) of the concrete bridges is studied by a new approach utilizing a neural fuzzy system that combined a neural network and a fuzzy logic. By applying this system to actual in-service bridges, it has been verified that the neural fuzzy method is effective for the bridge diagnosis.
기존의 단선터널에 근접하여 신설터널의 시공시 기존터널의 안정성 확보를 최우선하기 위해 건전도 평가를 반영한 안정성 검토 수행 및 터널의 안전확보를 위해 검토 반영된 사례를 분석하였다. 건전도 평가결과 및 근접도 구분에 따른 신설터널에 대한 대책으로 선대구경수평심발과 Line Drilling을 병용하고 민가구간은 무진동암파쇄공법을 적용하여 진동과 소음을 허용치 이내로 제어하였다. 또한 신설터널 시공중에 발생할 수 있는 기존구조물에 대한 영향을 평가하여 열차의 운행과 사용중인 구조물의 안정성 확보를 위하여 Basset System을 계획하였다.
This study describes a system that monitors the tool and cutting state of automatic beveling operation in real time. As a signal for cutting state monitoring, a motor current detected from the spindle drive system of the automatic beveling machine is used to monitor abnormal state. Because automatic beveling is processed using a face milling cutter, the cutting force mechanism is the same as the milling process. The predicted cutting torque is obtained using a cutting force model based on specific cutting resistance. Then, the predicted cutting torque is converted into the spindle motor current value, and cutting state stability is diagnosed by comparing it with the motor current value detected during beveling operation. The experimental results show that the spindle motor current can detect abnormal cutting state such as overload and tool wear during beveling operation, and can diagnose the cutting stability using the proposed equip-current line diagram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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