The morphologies of the wear particles are directly indicative of wear process occuring in the machine. The analysis of wear particle morphology can therefore provide very early detection of a fault and can also ofen facilitate a dignosis. For this work, the neural network was applied to identify friction coefficient through four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris generated from the machine. The averages of these parameters were used as inputs to the network. It is shown that collect identification of friction coefficient depends on the ranges of these shape parameters learned. The various kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized relation between the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied for machine condition monitoring and fault diagnosis.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.888-891
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2006
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
Optimum injection molding condition for a box mold was searched by the Response Surface Analysis(RSA) with the aid of process monitoring system(PMS). Process variables on the control panel of the injection molding machine such as barrel temperatures, screw speed profile, holding pressures, etc. cannot guarantee the uniformity of the material variables directly related with the state of the product in the mold cavity. In order to make sure the state of the resin in the cavity, pressures and temperatures in the cavity, runner and nozzle were monitored in the experiment with the PMS. To accomplish the consistency of the molding process, dependent variables such as the switchover point and holding time were searched with the PMS. With a proper objective function about deflection of the box-type product, the optimum injection molding condition was obtained.
Each electrical apparatus radiates various infrared as the condition of surface and load current. Because heat distribution of the apparatus changes as the condition, it is able to analyze the condition of the apparatus by using the distribution. However, methods having been used to measure the heat distribution cannot compare normal condition with abnormal, and the apparatus has diagnosed by intuition. This paper deal with a program that is able to analyze changed temperature distribution. The program is to analyze temperatures on pixels in selected region of interest or position and is able momently and logically to analyze condition of the apparatus. The results are able to apply to a on-line monitoring system.
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
Shin, Sung-Hwan;Park, Jin-Ho;Yoon, Doo-Byung;Han, Soon-Woo;Kang, To
Nuclear Engineering and Technology
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제49권7호
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pp.1555-1562
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2017
A loose part monitoring system is used to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor vessel or steam generator. It is still necessary for the mass estimation of loose parts, one function of a loose part monitoring system, to develop a new method due to the high estimation error of conventional methods such as Hertz's impact theory and the frequency ratio method. The purpose of this study is to propose a mass estimation method using a Markov decision process and compare its performance with a method using an artificial neural network model proposed in a previous study. First, how to extract feature vectors using discrete cosine transform was explained. Second, Markov chains were designed with codebooks obtained from the feature vector. A 1/8-scaled mockup of the reactor vessel for OPR1000 was employed, and all used signals were obtained by impacting its surface with several solid spherical masses. Next, the performance of mass estimation by the proposed Markov model was compared with that of the artificial neural network model. Finally, it was investigated that the proposed Markov model had matching error below 20% in mass estimation. That was a similar performance to the method using an artificial neural network model and considerably improved in comparison with the conventional methods.
To analyze influences under open fault conditions in switching devices, an integrated simulation and condition monitoring scheme for a permanent magnet synchronous generator (PMSG) based variable speed grid-connected wind turbine system are presented. Among various faults in power electronics components, the open fault in switching devices may arise when the switches are destructed by an accidental over current, or a fuse for short protection is blown out. Under such a faulty condition, the grid-side inverter as well as the generator-side converter does not operate normally, producing an increase of current harmonics, and a reduction in output and efficiency. As an effective way for a condition monitoring of generation system by online basis without requiring any diagnostic apparatus, the estimation schemes for generated voltage, flux linkage, and stator resistance are proposed and the validity of the proposed scheme is proved through comparative simulations.
This study presents the development of dielectric constant sensors to measure lubricant properties. The lubricant oil sensor is used to measure oil properties and machine conditions. Various condition monitoring methods are applied to diagnose machine conditions. Machine condition monitoring using oil sensors has advantage over other machine condition monitoring methods. The fault conditions can be noticed at the early stages by the detection of wear particles using oil sensors. Therefore, it provides an early warning in the failure procedure. A variety of oil sensors are applied to check the machine condition. Among all oil sensors, only one sensor can measure the tendency of several properties such as acidity and water content. A dielectric constant sensor is also used to measure various oil properties; therefore, it is very useful. The dielectric constant is the ratio of the capacitance of a capacitor using that material as a dielectric to that of a similar capacitor using vacuum as its dielectric. The dielectric constant has an effect on water content, contaminants, base oil, additive, and so forth. In this study, the dielectric constant sensor is fabricated using MEMS process. In the fabrication process, the shape, gap of the electrode array, and thickness of the insulation material are considered to improve the sensitivity of the sensor.
This paper describes an empherical equation which is to predict the engine condition of the supersonic aircraft. The equation, which is a function of running time of engine and engine oil, is derived from the trend analysis of JOAP data. Qualitative analysis is carried out to make up for the weak points in the current JOAP system. Also wear debris collected from the abnormal engine is analyzed by EDS to detect the damaged parts of engine.
Condition monitoring technology is of great importance for the maintenance of complex machinery in view of its early monitoring of the abnormal condition and the protection against failure. Several methods have been used for the detection of failure of journal bearings, one of the main elements of mechanical system. The methods most frequently used are vibration and temperature monitoring, but these are unable to monitor the wear conditions exactly. In this study, an ultrasonic measument method, one of the non-destructive testing methods, was introduced as the monitoring technology. Furtermore a pattem recognition method was applied to analyze the ultrasonic signal. The monitoring system using the pattern recognition method is composed of digital signal processing units and uses Hamming net algorithm for the recognition of ultrasonic waves. From the journal bearing wear test, the occurrence of adhesive wear of the white metal in rubbing contact with the shaft was exactly detected by this system, and the wear status of the journal bearing was monitored by measuring the wear thickness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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