There is a clearance between the parts of a machine due to design tolerance, manufacturing error, wear, looseness, or misalignment. If the clearance is large, the vibration and noise of the machine is generally large. Therefore, the analysis on the nitration and noise of a machine can tell the clearance of the machine, which reveals the condition of the machine, i.e., the existence of faults and the safety of the machine. The investigation of this kind of research should be on the basis of experimental results. A link mechanism with a clearance at a joint between the coupler and locker is made for the investigation of the condition monitoring of a machine due to clearance. The vibration and sound are measured from the link driving system during the operation. The signals are clarified using line enhancement technique. The noise removed signals are used to develop the dynamic model of the system for a model based fault diagnosis. Also this study showed that the clarified signals can be used for the calculation of the joint forces between the coupler and rocker and for the correlation between the vibration and sound levels and the clearance sizes.
In this study, statistical and neural network methods were used to recognize the cutting tool states. This system employed the tool dynamometer and cutting force signals which are processed from the tool dynamometer sensor using linear discriminent function. To learn the necessary input/output mapping for turning operation diagnosis, the weights and thresholds of the neural network were adjusted according to the error back propagation method during off-line training. The cutting conditions, cutting force ratios and statistical values(standard deviation, coefficient of variation) attained from the cutting force signals were used as the inputs to the neural network. Through the suggested neural network a cutting tool states may be successfully diagnosed.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
현대사회에서 축전지라 불리우는 2차 전지는 그 용도가 중요하지만, 비선형적이고 다양한 파라메타에 따른 복잡한 특성 때문에 그 사용법에 있어서 발전에 제한을 받아왔다. 각 축전지 셀의 건강상태(SOH)를 실시간으로 정확히 파악하는 것은 장비의 안정된 운전과 원활한 관리를 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 축전지의 내부컨덕턴스를 측정하는 간접적인 방법에 의하여 장비의 운전이나 축전지의 수명에 영향을 주지 않고 납축전지의 건강상태(SOH)를 실시간으로 진단하는 방법을 제시하고, 실제로 120개의 납축전지에 대한 컨덕턴스 자료에 의하여 건강상태를 진단하고 교체시기를 판단한다.
This study is aimed to develop a safety diagnosis system for fire pumps that detects normal and abnormal signals for the stable operation of the system. Hence, the following activities were carried out: first, a threshold value was identified for the normal operation and six abnormal operations (adherence of impeller, absence of water source, separation of pump and motor, run-stop operation, air inflow into the casing, and reverse-phase loss of the power line) reflecting changes in the current, flow and pressure of fire pumps; secondly, based on the identified signals, an algorithm capable of detecting three abnormal signals was developed and in terms of hardware, a current, pressure and flow sensor suitable for the analogue input values of NI-6009 was designed and installed. This combination of the hardware and software is applicable as a diagnosis system to ensure the stable operation of fire pumps.
In order to development of diagnosis system for mold transformer, partial discharge measurement technique is recommended the best effective method for the evaluation of insulation condition on high voltage winding part. However, this technique was not applied to mold transformer yet. The purpose of this paper is to describe the method of partial discharge measurement for mold transformer with coupling sensor and measuring system. As we reviewed and developed the on-line partial discharge test technique, ceramic coupling sensor, measuring system, terminal box and index parameters.
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.
Digital PCR (dPCR) is the third-generation PCR that enables real-time absolute quantification without reference materials. Recently, global diagnosis companies have developed new dPCR equipment. In line with the development, the Lab On An Array (LOAA) dPCR analyzer (Optolane) was launched last year. The LOAA dPCR is a semiconductor chip-based separation PCR type equipment. The LOAA dPCR includes Micro Electro Mechanical System that can be injected by partitioning the target gene into 56 to 20,000 wells. The amount of target gene per wells is digitized to 0 or 1 as the number of well gradually increases to 20,000 wells because its principle follows Poisson distribution, which allows the LOAA dPCR to perform precise absolute quantification. LOAA determined region of interest first prior to dPCR operation. To exclude invalid wells for the quantification, the LOAA dPCR has applied various filtering methods using brightness, slope, baseline, and noise filters. As the coronavirus disease 2019 has now spread around the world, needs for diagnostic equipment of point of care testing (POCT) are increasing. The LOAA dPCR is expected to be suitable for POCT diagnosis due to its compact size and high accuracy. Here, we describe the quantitative principle of the LOAA dPCR and suggest that it can be applied to various fields.
For the research, we developed the hardware and software of the measurement system for on-line test and evaluation. The software controls the hardware of the measurement data and acts as a interface between users and the system hardware. In this paper, we studied performances of the auxiliary block for high-speed railway vehicle. In order to performance these works, the conversion system was developed. Using this system, we obtained the important results, such as voltage values for the battery charger and auxiliary block. Also, we diagnosed the faults and performed the evaluation for auxiliary block using the measurement system and data.
The most important thing to secure safety and reliability of railway vehicles is to verify performance characteristics of equipments, and related companies or research institutes had many efforts to verify performances and functions of equipments synthetically and efficiently. KHST(Korean High Speed Train) has been developed by KRRI(Korea Railroad Research Institute). An electric railway system is composed of high-tech subsystems, among which main electric equipment such as transformers and converter are critical components determining the performance of rolling stock. We developed a measurement system for on-line test and evaluation of performances of KHST. The measurement system is composed of software part and hardware part. Perfect interface between multi-users is possible. A new method to measure temperature was applied to the measurement system. By using the system, fault diagnosis and performance evaluation of electric equipment in Korean High Speed Train was conducted during test running.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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