IIoT는 IoT를 산업현장에 적용하여 생산, 제조, 안전 등의 요소를 모니터링하며, 작업자가 쉽게 현장을 관리하게 해주는 솔루션이다. 이러한 IIoT에서 중요한 기술요소는 센서를 이용하여 산업현장의 정보수집과 관리자에게 신뢰성 있는 정보를 전달하는 기술이 요구된다. 따라서 일반적인 산업현장에는 Ethernet과 RS485 등의 유선 네트워크 방식을 이용해 정보를 전달한다. 하지만 네트워크 구축에 있어 기반비용의 문제와 넓은 범위의 회선구축에 있어 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공작기계가 즐비해있는 생산라인에 IEEE 802.15.4 Ad-Hoc 무선 센서 네트워크를 구축한다. 또한 공작기계의 배치형태를 고려한 라우팅 방식과 센서노드 고장을 감지하는 알고리즘을 설명한다.
본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.
우주발사체는 군용 미사일이나 과학로켓에 비해 크기가 크고 비행거리가 멀어 고장상황 발생 시 매우 위험하다. 따라서 비행시험 시 사고의 위험을 최소화시키기 위해 비행안전시스템의 운용이 필수적으로 요구된다. 이 때, 비행안전시스템에 적용되는 추적 필터는 일반적인 필터와는 달리 필터의 정확성보다는 안정성이 우선 시 된다. 본 논문에서는 전 비행 구간에 걸쳐 안정적으로 비행 정보를 획득하기 위해서 다중센서를 이용하여 융합필터를 구성하였다. 추정된 위치 및 순간낙하점 오차를 분석하여 구현된 융합필터의 성능을 분석하였다. 또한 각 센서에 연결된 부필터에 고장검출 알고리듬을 적용함으로써 비정상 상태일 경우 융합에서 제외하여 전체 필터의 신뢰성을 유지하게 됨을 검증하였다.
본 논문에서는 산불에 의한 가공송전선의 열화에 대한 몇 가지 특성들과 비파괴 검사를 다룬다. 노화된 ACSR 도체에 대한 대기부식과 전해부식과 같은 부식기구를 설명한 후에 부식검출에 대해서 기술한다. 솔레노이드 코일의 임피던스 해석을 통하여 와류센서가 도체의 싱한 결함과 국부부식을 검사하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 시험 도체를 코일 내부에 삽입한 경우에 센서코일의 임피던스가 변하므로, 산불에 의해 초래된 열화 정도를 측정하는 것이 가능하였다. 인공화염에 의해 열화 된 몇 개의 시료들을 사용하여 인장강도, 신장율과 센서 임피던스가 측정되었다. 화염 기간을 어느 정도 증가시키면, 알루미늄 소선의 인장은 현저하게 감소하기 시작하나 아연도금 강소선은 약간의 아연층이 부식되지만 인장은 초기와 유사하게 유지하였다. 일반적으로 도체의 인장하중이 감소하고 반대로 신장율이 증가하면 센서 임피던스는 감소하는 것을 알 수 있었다. 따라서, 센서의 출력은 도체의 기계적 특성 변화를 나타내므로 이 센서는 산등성이에 가설된 ACSR 도체에 대해 산불로 인한 열화상태를 검출하는데 이용할 수 있다. 결국, 산불에 의한 심한 열화상태에 대한 중요한 정보를 얻는데 솔레노이드 코일을 응용할 수 있다는 것을 확인하였다.
Renewable energy sources such as wind energy is copiously available without any limitation. Wind turbines are used to tap the potential of wind energy which is available in millions of megawatt. Reliability of wind turbine is critical to extract this maximum amount of energy from the wind. We reviewed different techniques, methodologies, and algorithms developed to monitor the performance of wind turbine as well as for an early fault detection to keep away the wind turbines from catastrophic conditions due to sudden breakdowns. To keep the wind turbine in operation, implementation of Condition Monitoring System (CMS) is paramount, and for this purpose ample knowledge of these types of system is mandatory. So, an attempt has been made in this direction to review maximum approaches related to CMS in this piece of writing.
일반적으로 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성 테스트는 테스트할 이미지 센서 및 모듈의 특성, 해당 센서 및 모듈이 장착될 기기의 사용 목적, 테스트 장비의 기능 등에 따라 세부적인 내용은 많이 다르지만, 산업체에서 자주 사용되어 사실상 표준으로 굳어진 몇몇 테스트는 불량을 판별하기 위한 기준치 등 몇몇 파라미터만 다르게 하여 대부분의 이미지 센서 및 모듈에 적용된다. 본 논문에서는 이들 중에서 대표적인 11개 테스트를 자세히 설명하고, 이를 단일 프레임워크 내에서 간단하고 명확한 형태로 표기하여 테스트 프로그램을 작성할 때의 오류와 노력을 크게 줄이도록 한다.
고집적 SRAM을 구성하고 있는 일반적인 메모리 셀을 이용하여 저항성 단락을 MOSFET의 게이트-소오스, 게이트-드레인, 소오스-드레인에 적용시키고, 각 단자에서 발생 가능한 개방 결함을 고려하여 그 영향에 따른 메모리의 자장노드의 전압과 VDD에서의 정전류를 PSPICE 프로그램으로 분석하였다. 해석 결과를 고려하여 메모리의 기능성과 신뢰성을 향상시키기 위해 기능 테스트와 IDDQ 테스트에 동시에 적용할 수 있는 O(N)의 복잡도를 갖는 테스트 알고리즘을 제안하였다. 테스트의 질과 효율을 좀 더 향상시키기 위해 메모리에서 발생되는 고장을 검출하는 BIST 회로와 정전류의 비정상적인 전류의 흐름을 발생시키는 결함을 검출하는 BICS를 설계하였다. 또한 구현한 BIST/BICS 회로는 고장 메모리의 수리를 위해 고장 및 결함의 위치를 검출할 수 있다.
To detect electrical faults of a TFT (Thin Film Transistor) panel for the LCD (Liquid Crystal Display), techniques of converting electric field to an image are used One of them is the PDLC (polymer-dispersed liquid crystal) modulator which changes light transmittance under electric field. The advantage of PDLC modulator in the electric field detection is that it can be used without physically contacting the TFT panel surface. Specific pattern signals are applied to the data and gate electrodes of the panel to charge the pixel electrodes and the image sensor detects the change of transmittance of PDLC positioned in proximity distance above the pixel electrodes. The image represents the status of electric field reflected on the PDLC so that the characteristic of the PDLC itself plays an important role to accurately quantify the defects of TFT panel. In this paper, the image of the PDLC modulator caused by the change of electric field of the pixel electrodes on the TFT panel is acquired and how the characteristics of PDLC reflect the change of electric field to the image is analyzed. When the holding time of PDLC is short, better contrast of electric field image can be obtained by changing the instance of applying the driving voltage to the PDLC.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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