A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.5
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pp.159-167
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2002
In this paper. we present a new method for monitoring of ECU's self diagnostic signals of vehicle without wire. In order to measure the ECU's self diagnostic signals, the interfaced circuit is designed to communicate ECU and designed terminal according to the IOS, SAE regulation of communication protocol standard. Micro-processor 80C196KC is used for communicating ECU's self diagnositc signals and the results are sent to the wireless terminal and PC monitoring system. Wireless terminal is also developed by 80C196KC, LCD, RF module, and keypad. The command from the keypad is sent to ECU through RF module and the result show on the Graphic LCD in real time. Software on PC is developed to monitor the ECU's self diagnostic signals using the Visual C++ complier in which RS232 port is programmed by half duplex method. The algorithms for measuring the ECU's self diagnostic signals are verified to monitor both ECU and portable terminal state. At the same time, the information to fix the vehicle's problem can be shown on the developed software. The possibility for remote measurement of ECU self diagnostic signal is verified through the developed systems and algorithms.
On-Board Diagnostic(OBD) systems are in most cars and light trucks on the load today. During the 1970's and early 1980's manufacturers started using electronic means to control engine functions and diagnose engine problems. The CARB's diagnostic requirements to meet EPA emission standards have been designated as OBD with a goal of monitoring all of the emissions-related components, as well as the chassis, body, accessory devices and the diagnostic control network of the vehicle for proper operation. In this paper, we present a remote measurement system for the wireless monitoring of diagnosis signal and sensors output signals of ECU adopted KWP2000, united the OBD communication protocol, on OBD-compliant vehicle using the wirless communication technique of Bluetooth. In order to measure the ECU signals, the interface circuit is designed to communicate ECU and designed terminal wirelessly according to the ISO, SAE regulation of communication protocol standard. A microprocessor S3C3410X is used for communicating ECU signals. The embedded system's software is programmed to measure the ECU signals using the ARM compiler and ANCI C based on MicroC/OS kernel to communicate between bluetooth modules using bluetooth stack. The diagnostic system is developed using Visual C++ MFC and protocol stack of bluetooth for Windows environment. The self-diagnosis and sensor output signals of ECU is able to monitor using PC with bluetooth board connected in serial port of PC. The algorithms for measuring the ECU sensor output and self-diagnostic signals are verified to monitor ECU state. At the same time, the information to fix the vehicle's problem can be shown on the developed monitoring software. The possibility for remote measurement of self-diagnosis and sensor signals of ECU adopted KWP2000 in embedded system verified through the developed systems and algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.279-282
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2002
In this paper, we present a new method for monitoring of ECU's self diagnostic signals of vehicle without wire. In order to measure the ECU's self diagnostic signals, the interfaced circuit is designed to communicate ECU and a designed display terminal according to the ISO, SAE regulation of communication protocol standard. A 80C196KC processor is used for communicating ECU's self diagnostic signals and the results are sent to PDA monitoring system. Software on PDA is developed to monitor the ECU's self diagnostic signals using the Embedded Visual C++ compiler in which RS232 port is programmed by half duplex method. The algorithms for measuring the ECU's self diagnostic signals are verified to monitor ECU's state. At the same time, the information to fix the vehicle's problem can be shown on the developed PDA software. The possibility for remote measurement of ECU self diagnostic signal using PDA is also verified through the developed systems and algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.231-234
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2001
OBD-II regulations are already effective in many countries. The California Air Resources Board(CARB) first issued regulations in 1985 for the 1988 model year, known as OBD-I, and required the vehicle's engine management computer to warn the driver by means of a dash-mounted light if a malfunction occurred in either the oxygen sensor, the exhaust gas recirculation(EGR) valve or the evaporative emission system purge solenoid, and to store information on troubles that have no recurrent characteristics. This paper presents two methods of wireless monitoring OBD signal, which is one of the ECU output for self diagnostic measurement. RF module is used to monitor ECU's Self diagnostic signal remotely. Two kinds of measurement systems which are based on micro-controller(80C196KC) for portable detection and PC for sever are considered for receiving the RF signal. Therefore, possibility of real-time monitoring of ECU's self diagnostic signal remotely is verified on this paper.
In this paper, we consider a SDMS (Self-Diagnostic Monitoring System) for a reciprocating pump for the purpose of not only diagnosis but also prognosis. We have replaced a multi class estimator that selects only the most probable one with a multi label estimator such that we are able to see the state of each of the components. We have introduced a measure called certainty so that we are able to represent the symptom and its state. We have built a flow loop for a reciprocating pump system and presented some results. With these changes, we are not only able to detect both the dominant symptom as well as others but also to monitor how the degree of severity of each component changes. About the dominant ones, we found that the overall recognition rate of our algorithm is about 99.7% which is slightly better than that of the former SDMS. Also, we are able to see the trend and to make a base to find prognostics to estimate the remaining useful life. With this we hope that we have gone one step closer to the final goal of prognosis of SDMS.
The purpose of this paper is to monitor ECU's self-diagnostic signal without wire. In order to measure the ECU's self-diagnostic signal, the interfaced circuit is developed to communicate ECU with a designed display terminal according to the ISO, SAE regulation of communication protocol standard. An 80C196KC processor is used for communicating ECU's self-diagnostic signal and communication data are sent to PDA monitoring system that is based on the Windows CE. Software on PDA is developed to monitor the ECU's self-diagnostic signal in which RS232 port is programmed by half duplex method. The algorithms for measuring the ECU's self-diagnostic signals are verified to mo...
This paper describes a smart structural system, which uses smart materials for real-time monitoring and active control of bolted-joints in steel structures. The goal of this research is to reduce the possibility of failure and the cost of maintenance of steel structures such as bridges, electricity pylons, steel lattice towers and so on. The concept of the smart structural system combines impedance based health monitoring techniques with a shape memory alloy (SMA) washer to restore the tension of the loosened bolt. The impedance-based structural health monitoring (SHM) techniques were used to detect loosened bolts in bolted-joints. By comparing electrical impedance signatures measured from a potentially damage structure with baseline data obtained from the pristine structure, the bolt loosening damage could be detected. An outlier analysis, using generalized extreme value (GEV) distribution, providing optimal decision boundaries, has been carried out for more systematic damage detection. Once the loosening damage was detected in the bolted joint, the external heater, which was bonded to the SMA washer, actuated the washer. Then, the heated SMA washer expanded axially and adjusted the bolt tension to restore the lost torque. Additionally, temperature variation due to the heater was compensated by applying the effective frequency shift (EFS) algorithm to improve the performance of the diagnostic results. An experimental study was conducted by integrating the piezoelectric material based structural health monitoring and the SMA-based active control function on a bolted joint, after which the performance of the smart 'self-monitoring and self-healing bolted joint system' was demonstrated.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.6
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pp.115-121
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2011
Intelligent distribution equipment is inevitable to realize self-healing which is one of smart grid functions in distribution network. Therefore, most of distribution equipment have been developed with self diagnostic sensors. However, it is not effective to construct on-line monitoring system for underground distribution cable because of high cost and low sensitivity. Recently, optical fiber composite cable is being considered for communication and power delivery in order to cope with increasing communication in distribution network. This paper presents the design and performance assessment results of underground cable on-line monitoring system using DTS(Distributed Temperature Sensing) and optical fiber composite underground cable.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.5
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pp.13-19
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2011
In this paper, the active monitoring and control system is developed. This system can monitor the status of high the speed spindle in real time during its processing, and can analyze its influence of dimensional accuracy and processing if any, and can control the machining condition to realize the machining system equipped with active monitoring and self-diagnostic features. Machining experiment was performed on 3 materials Al, Brass and S45C in order to derive the relation between active monitoring and control algorithm by the machining load. In addition, we measured surface roughness of processing specimen along with the data change of spindle rotating speed and conveying speed according to variation of machining load. Based on these experiments, we derived relations for each material that can be applied to the control algorithm to allow self control of the rotating speed and conveying speed according to the machining load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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