Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.
국방 획득절차를 과학화하기 위해 소요제기에서 연구개발, 시험평가, 운영유지에 이르는 무기체계 획득 전 순기에 걸쳐 M&S 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 SBA 통합협업환경 구축이 필요하다. 그 동안 국내 무기체계 개발 기술은 비약적인 발전을 거듭해 왔다. 하지만 무기체계 획득을 위한 통합지원체계 및 통합협업환경에 대한 연구는 활발히 진행되지 않고 있다. 본 논문은 SBA 통합협업환경 아키텍처를 설계하기 위해 SBA및 M&S의 개념과 SBA 통합협업환경 구성기술들을 알아보고 구성기술들을 조합하여 SBA 통합협업환경 아키텍처를 설계한다.
Exploiting models and simulations are encouraged among the defense acquisition society, as now enforced by the Defense Aquisition Program Administration's regulations. They are useful and, sometimes, inevitable especially in an earlier phase of system development. Computer-simulation-based experimentation technique for the system operational performance analysis for a torpedo defense system is introduced in this paper. Problem definition for the torpedo defense system analysis and engineering efforts for models and simulations development are presented here, including defining measures of performance and effectiveness for the torpedo defense system, conceptual modeling for torpedo engagement and defense simulation, design of experimentation, design of simulator and experimentor, and hardware and software implementation of an analysis support tool - a system operations demonstration and experimentation simulator.
The directivity of an underwater sound source should be measured in an acoustically open field such as a calm sea or lake, or an anechoic water tank facility. However, technical difficulties arise when practically implementing this in open fields. Signal processing-based techniques such as a sound intensity method and near-field acoustic holography have been adopted to overcome the problem, but these are inefficient in terms of acquisition and maintenance costs. This study established a simple directivity estimation technique with data acquisition, filtering, and analysis tools. A numerical simulation based on an acoustic radiosity method showed that the technique is practicable for sound source directivity estimation in a diffused reverberant acoustic field like a reverberant water tank.
This paper describes a lateral guidance system of an autonomous vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the teaming pattern, teaming itself, and the adequacy of the design controller. The performance of the controller can be verified through simulation. The real autonomous electric vehicle using neural network controller verified good results.
A thermal management system of a proton exchange membrane fuel cell is taken charge of controlling the temperature of fuel cell stack by rejection of electrochemically reacted heat. Two major components of thermal management system are heat exchanger and pump which determines required amount of heat. Since the performance and durability of PEMFC system is sensitive to the operating temperature and temperature distribution inside the stack, it is necessary to control the thermal management system properly under guidance of operating strategy. The control study of the thermal management system is able to be boosted up with hardware in the loop simulation which directly connects the plant simulation with real hardware components. In this study, the plant simulation of fuel cell stack has been developed and the simulation model is connected with virtual data acquisition system. And HIL simulator has been developed to control the coolant supply system for the study of PEMFC thermal management system. The virtual data acquisition system and the HIL simulator are developed under LabVIEWTM Platform and the Simulation interface toolkit integrates the fuel cell plant simulator with the virtual DAQ display and HIL simulator.
본 논문에서는 다중 해상도 모델 기반 워게임 체계에서 빈번히 실행되어 모의 성능에 영향을 미치는 적군의 객체 정보를 해상도별로 획득하는 방안을 제안한다. 정보 요청법은 다중 해상도 모델이 특정 해상도의 정보를 선별하여 외부 객체에게 제공한다. 정보 공지법은 다중 해상도 모델이 모든 정보를 공지하고, 외부 객체가 특정 해상도의 정보를 선별하여 획득한다. 정보 공유법은 외부 객체가 공유 공간에 취합된 다중 해상도 모델의 모든 정보를 조회하여 특정 해상도의 정보를 획득한다. 제안 방법들에 대한 모의실험 결과, 정보 공유법이 정보 요청법과 정보 공지법에 비해 정보 획득 시간이 빨라 효과적인 방법임을 확인하였다. 또한 본 제안은 워게임에서 적군의 정보 획득 시간을 단축할 수 있어 워게임 운영 효율 증대 효과가 있다.
In this letter, we propose GPS L5 acquisition schemes to detect a fast code phase and improve the accuracy of the Doppler frequency. The proposed approach is based on the code-phase changes which occur during the acquisition processing time originating in the Doppler frequency. The proposed schemes detect a fast code phase within about 1 chip near the estimated code phase and improve the accuracy of the Doppler frequency by up to about 4 times in comparison with the popular Septentrio receiver. The feasibility of the proposed schemes is demonstrated through simulation.
The incidences of cardiovascular diseases are rapidly increasing worldwide. The electrocardiogram (ECG) is a test to detect and monitor heart issues via electric signals in the heart. Presently, detecting heart disease in real time is not only possible but also easy using the myDAQ data acquisition device and LabVIEW. Hence, this paper proposes a system that can acquire ECG signals in real time, as well as detect heart abnormalities, and through light-emitting diodes (LEDs) it can simultaneously reveal whether a particular waveform is in range or otherwise. The main hardware components used in the system are the myDAQ device, Vernier adapter, and ECG sensor, which are connected to ECG monitoring electrodes for data acquisition from the human body, while further processing is accomplished using the LabVIEW software. In the Results section, the proposed system is compared with some other studies based on the features detected. This system is tested on 10 randomly selected people, and the results are presented in the Simulation Results section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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