According to existing study into the remote fault diagnosis procedure, the current diagnostic approach has an imperfect decision model, which only supports communication in a close distance. An Internet of Things (IoT)-based remote fault diagnostic approach for wind power equipment is created to address this issue and expand the communication distance of fault diagnosis. Specifically, a decision model for active power coordination is built with the mechanical energy storage of power generation equipment with a remote diagnosis mode set by decision tree algorithms. These models help calculate the failure frequency of bearings in power generation equipment, summarize the characteristics of failure types and detect the operation status of wind power equipment through IoT. In addition, they can also generate the point inspection data and evaluate the equipment status. The findings demonstrate that the average communication distances of the designed remote diagnosis method and the other two remote diagnosis methods are 587.46 m, 435.61 m, and 454.32 m, respectively, indicating its application value.
For most commercial radiation measurement equipment, manufacturers specify an operating temperature in the range of 0 to +40℃. However, in environments that exceed the quality assurance performance of the safeguards equipment, such as the winter environment in North Korea, the performance of the equipment deteriorates or normal use is impossible. In this study, safeguards equipment measurements were performed by creating an extreme temperature environment using a constant temperature and humidity test chamber. The safeguards equipment used in the evaluation was MIRION's Inspector-2000-based equipment, which evaluated the usability in extreme temperature environments using three types of detection units: NaI(Tl), CZT, and HPGe.
Anomaly detection holds paramount significance across diverse fields, encompassing fraud detection, risk mitigation, and sensor evaluation tests. Its pertinence extends notably to the military, particularly within the Warrior Platform, a comprehensive combat equipment system with wearable sensors. Hence, we propose a data-compression-based anomaly detection approach tailored to unlabeled time series and sequence data. This method entailed the construction of two distinctive features, typicality and atypicality, to discern anomalies effectively. The typicality of a test sequence was determined by evaluating the compression efficacy achieved through the pattern dictionary. This dictionary was established based on the frequency of all patterns identified in a training sequence generated for each sensor within Warrior Platform. The resulting typicality served as an anomaly score, facilitating the identification of anomalous data using a predetermined threshold. To improve the performance of the pattern dictionary method, we leveraged atypicality to discern sequences that could undergo compression independently without relying on the pattern dictionary. Consequently, our refined approach integrated both typicality and atypicality, augmenting the effectiveness of the pattern dictionary method. Our proposed method exhibited heightened capability in detecting a spectrum of unpredictable anomalies, fortifying the stability of wearable sensors prevalent in military equipment, including the Army TIGER 4.0 system.
If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.
Because of the environmental matters the importance of the city railroad is as time goes by increasing. The case of obstacle of the power equipment which supplies electric power to city railroad will occur social and economical enormous loss. Thus, I studied on the preventing method in advance which makes it possible for us to maintain facilities efficiently. The main check points of the power facilities are voltage, current, humidity, partial discharge, move current. These points are gathered by sensor and transmitting to data acquisition device. These data are used to check equipment status in real time. In this paper I described in brief test process and results of the detection system.
To found out the degradation characteristic of transformer insulation, insulation materials and electrodes are deposited into transformer oil. They used to heated and make flashover. Due to the thermal and electrical stress added to insulation materials, the density of carbon dioxide and hydrogen included in transformer oil was increased. The gas density can measured by using the gas density detection equipment of gas sensor and air circulation method.
At present surveillance equipment on the ground of the army is distributed and located by experience element and intellience preparation of the battle field. Therefore, it is hard to utilize the optimal detection capability. This paper is forcused on improving watch ratio of the named area interested(NAI) and maximizing detection area. A linear programming model is developed and network model is established on the basis of the linear programming model. And then Out-of-Kilter algorithm is utilized for the optimal solution. Finally, one of the example is provided it shows that this model minimizes the non-detection area.
To found out the degradation characteristic of transformer insulation, insulation material was depisited into transformer oil and heated. Due to the thermal stress which added to insulation, the density of carbon dioxide which included in transformer oil was mesured by using the gas density detection equipment of gas sensor and air circulation method. As a result, it didn't match with the transformer supervision standard. But it was found that as thermal stress increased, the density of carbon dioxide propertionally increased.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.151-160
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2022
The total system is composed of the main system (MS) and the failure detection equipment (FDE) which detects failures of MS. The analysis of system reliability is performed when the failure of FDE is possible. Several repair policies are considered to determine the order of repair of failed systems, which are sequential repair (SQ), priority repair (PR), independent repair (ID), and simultaneous repair (SM). The states of MS-FDE systems are represented by Markov models according to repair policies and the main purpose of this paper is to derive the system availabilities of the Markov models. Analytical solutions of the stationary equations are derived for the Markov models and the system availabilities are immediately determined using the stationary solutions. A simple illustrative example is discussed for the comparison of availability values of the repair policies considered in this paper.
The electronic equipment which is exposed to high level pulsed radiation is damaged by Upset, Latchup, and Burnout. Those damages come from the instantaneous photocurrent from electron-hole pairs generated in itself. Such damages appear as losses of a power in military weapon system or as a blackout in aerospace equipment and eventually caused in gross loss of national power. In this paper, we have implemented a RDC(Radiation detection and control module) as a part of the radiation protection technology of the electronic equipment or devices from the pulsed gamma radiation. The RDC, which is composed of pulsed gamma-ray detection sensor, signal processors, and pulse generator, is designed to protect the an important electronic circuits from the a pulse radiation. To verify the functionality of the RDC, LM118s, which had damaged by the pulse radiation, were tested. The test results showed that the test sample applied with the RDC was worked well in spite of the irradiation of a pulse radiation. Through the experiments we could confirm that the radiation protection technology implemented with the RDC had the functionality of radiation protection for the electronic devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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