Kim, Hee-jin;Jang, Gi-won;Kim, Dong-ho;Han, Sung-hyun
한국산업융합학회 논문집
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제23권4_1호
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pp.549-558
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2020
We describe a new approach to real-time implementation of track record and trajectory control of robotic manipulator with eight joints based on monitoring simulator. Trajectory generator uses the kinematic equations of the arm to convert the task description into a series of set points for each of the joint control loops, while the joint controllers, with simple algorithms for just one joint can move at a fast sampling rate, guaranteeing a smooth motion. The proposed control scheme is robust, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate parameter information, nor values of manipulator parameters and payload. Reliability of the proposed technology is veriefied by monitoring simulation and experimental of robot manipulator for the smart factory with eight degrees of freedom.
This study introduces a software for real-time assessment of combustion stability for utility gas turbines. The software was written with LabView, and implemented the time-domain kurtosis as a parameter to proactively access the instantaneous combustion stability during operation of the industrial gas turbine. The simple time-domain assessment algorithm incorporated in the software is advantageous over conventional frequency-domain signal processing of dynamic pressure signal since it reduces the computational cost, thereby making the algorithm more appropriate for real-time monitoring of combustion stability. Benchmark data obtained from a model gas turbine combustor were used for the reproducibility test of the software. The assessment obtained from the software agreed well with previously published results, indicating that incorporation of the software could enhance the performance of systems monitoring the combustion stability for gas turbines during power generation.
As the power plant industry has been changed into competition structure, power generation companies do more with less by increasing capacity and lowering operation costs. In order to achieve this goals, an on-line real-time performance monitoring system has been needed to introduced to fossil power plant. The system represents a suite of related software modules which consist of on-line data, and on-line performance modules. This system can help the plant staff get the most out of their facilities by continuously monitoring deviations in equipment performance and the impact on those deviations on plant power, heat rate and operating cost. This paper shows the comparison of design value with acceptance test and current(measured) value.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
본 논문에서는 복합화력 발전시스템을 대상으로 온라인 성능감시시스템을 적용함에 있어 제어가능 운전 파라미터의 실시간 영향산출 기법을 고안하였다. 이 기법은 가스터빈 인입필터 차압, 압축기 효율 등과 같은 운전 파라미터에 대해 기대치와 현재치의 편차로 인해 얼마만큼 성능에 영향을 미치는가를 정량적으로 산출하여 사용자가 즉각적으로 성능향상을 위한 운전조작이 가능하도록 조치할 수 있는 성능관리지표로서 활용된다.
To monitor abnormal state of rotary compressor, methods for acquisition and processing of Acoustic Emission(AE) signal are arranged and optimal AE parameter for monitoring is determined. The detecting method of abnormal compressor in real time is suggested and special-purpose minitoring system which can be applied to automatic manufacturing line is developed using one-chip microprocessor in low cost.
수심에 따른 수질 변동을 모니터링할 수 있는 수심 프로파일 모니터링시스템을 개발하여 대하천의 현장에 적용하고자 하였다. 이를 위하여 하천의 수생태 및 수환경 변화를 반영할 수 있는 핵심 항목을 도출하고, 수심별 실시간 모니터링 기법 및 시스템을 개발하였다. 모니터링 항목은 수질, 유황 및 기상 항목을 포함하도록 구성하였다. 대하천의 수심을 고려하여 1.0 m 간격으로 모니터링이 가능한 시작품을 제작하고, 한강 수질의 실시간 수심별 변동특성을 파악하기 위하여 양화선착장을 test-bed 대상지로 선정하여 모니터링시스템을 구축 운영하였다. 춘계를 대상으로 상세분석을 실시한 결과, 수온, pH, 용존산소량(DO) 및 클로로필 a 등의 항목에서 뚜렷한 일주변화 및 수심별 변화가 관찰되어 수심별 실시간 모니터링이 하천 수환경의 적절한 관리를 위한 매우 유효한 수단인 것으로 나타났다.
Laser welding application for car body manufacturing has many advantages in the stiffness and the lightness of vehicle, the productivity of assembly line, and the degree of freedom in design. This presentation will express the innovation of car body manufacturing including parameter optimization, process modeling, and system integration. In this application the investment for systems was cut down dramatically by real time switching over the laser path between two welding stations. Points of technical discussion are as follows; optimization of parameters such as laser power, robot speed and trajectory, compact and useful design of jig & fixture to assure welding quality for 3 sheet-layer zinc-coated steel, system integration between 4㎾ Nd:YAG laser device and the other systems, on-line real time welding quality monitoring system, perfect safety standards for high power laser, minimization of consumption costs such as arc lamp, protective glass for optic, etc. This application was successfully launched mass production line in 2001. The laser-welded line of side panel consists of 122 stitches totally. And the length is about 2.4m.
The dynamic resistance monitoring is one of the important issues in that in-process and real time quality assurance of resistance spot weld is needed to increase the product reliability. Secondary dynamic resistance patterns, as a real manner, are hard to adapt those factors in real time and in-plant system. In the present study, a new dynamic resistance detecting method is presented as a practical manner of weld quality assurance at the primary circuit. By the correlation analysis, it is found that the primary dynamic resistance patterns are basically similar to those of the secondary. Various dynamic resistance indices are characterized with the primary curve. And quality of the weld, like the tensile shear strength, is estimated using adaptive neuro-fuzzy estimation system which is consisted of the Sugeno fuzzy algorithm. Through the fuzzy clustering and parameter optimization, real time weld quality assurance system with less efforts is proposed.
Min-Jae JUNG;Kwang-Yeol YOON;Sang-Rul KIM;Su-Hye KIM
웰빙융합연구
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제6권2호
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pp.27-31
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2023
Purpose: Establishment of a real-time monitoring system for odor control in traditional markets in Gangwon-do and a system for linking prevention facilities. Research design, data and methodology: Build server and system logic based on data through real-time monitoring device (sensor-based). A temporary data generation program for deep learning is developed to develop a model for odor data. Results: A REST API was developed for using the model prediction service, and a test was performed to find an algorithm with high prediction probability and parameter values optimized for learning. In the deep learning algorithm for AI modeling development, Pandas was used for data analysis and processing, and TensorFlow V2 (keras) was used as the deep learning library. The activation function was swish, the performance of the model was optimized for Adam, the performance was measured with MSE, the model method was Functional API, and the model storage format was Sequential API (LSTM)/HDF5. Conclusions: The developed system has the potential to effectively monitor and manage odors in traditional markets. By utilizing real-time data, the system can provide timely alerts and facilitate preventive measures to control and mitigate odors. The AI modeling component enhances the system's predictive capabilities, allowing for proactive odor management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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