Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
On-line monitoring system is important for high voltage vacuum circuit breakers (HVCBs) in operation condition assessment and fault diagnosis. A distributed multilayer system with client/server architecture is developed on rated voltage 10kV HVCB with spring operating mechanism. It can collect data when HVCB switches, calculate the necessary parameters, show the operation conditions and provide abundant information for fault diagnosis. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is used to detect the singular point which is regarded as the contact moment. This method has been applied to on-line monitoring system successfully and its satisfactory effect has been proved through experiments. SVM and FCM are both effective methods for fault diagnosis. A combinative algorithm is designed to judge the faults of HVCB's operating mechanism. The system's precision and stability are confirmed by field tests.
A continuous and reliable electrical energy supply is the objective of any power system operation. A transmission line is the part of the power system where faults are most likely to happen. This paler describes the use of wavelet transform for analyzing power system fault transients in order to determine the fault location. Synchronized sampling was made possible by precise time receivers based on GPS time reference, and the sampled data were analyzed using wavelet transform. This paper describes a fault location monitoring system and fault locating algorithm with GPS, DSP processor, and data acquisition board, and presents some experimental results and error analysis.
The main objective of this paper is to develop the computer-aided vibrational signal processing and monitoring system of rotating machinery. This system has an automatic data acquisition capability and analyze for machine fault diagnosis. By spectrum analysis, machine’s failure can be identified. The monitoring system enables diagnosis of the fault in rotating machinery. In this study, the conventional electrical fans are selected as a model case. The date processing and fault monitoring system proposed here can be applied to the automation of the inspection process in assembling motor-shaft systems. The automatic inspection can enhance the product quality and keep it stable. Since the proposed system is developed for personal computers, it might be cheap in cost and easy in installation.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
The dynamic characteristics of industrial processes frequently cause an abnormal situation which is undesirable in terms of the productivity and the safety of workers. The goal of fault-tolerance is to continue performing certain activities even after the failure of some system cononents. A fault-tolerant intelligent monitoring and control system which is robust under disturbances is proposed in this paper. Specifically, the fault-tolerant monitoring scheme proposed consists of two process models and the inference module to preserve such a robustness. The results of turning experiments demonstrate the effectiveness of the fault-tolerant scheme in the presence of built-up edge.
항공전자 시스템은 중요한 임무를 수행하는 다양한 전자 장치들로 구성되어지며 항공기의 성능을 위해 전자 장치의 수가 점차적으로 증가되고 있다. 이에 따라 개발 비용, 유지보수 비용, 운영비용 등이 증가되었고, 이를 해결하기 위해 항공전자 시스템의 기술 패러다임은 시스템을 독립적으로 관리하는 연방형 항공전자(Federated Avionics) 시스템에서 모듈 통합형 항공전자(IMA: Integrated Modular Avionics) 시스템으로 발전하고 있다. 모듈 통합형 항공전자 시스템은 연방형 시스템과는 달리 항공기의 각 기능들을 IMA 시스템에서 통합 처리하기 때문에 fault 발생 시 시스템 운용에 큰 영향을 미치게 되므로 고장 허용 기술이 필수 사항으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 ARINC 653 기반의 모듈 통합형 항공전자 시스템에서 발생할 수 있는 fault를 정의하고 fault 발생 시 시스템이 지속적으로 정상 동작할 수 있도록 고장 허용 기법 설계 및 ARINC 653 표준에 따른 HM(Health Monitoring) 시스템 설계 방법을 제안한다.
This paper presents an alarm system for the integrated monitoring and control station of waterworks in Daegu City. An alarm system informs the operator or other responsible individuals about the abnormality in the process so that an appropriate action can be taken. In practice, operators receive far more false and nuisance alarms than valid and useful alarms. Too many false and nuisance alarms can distract the operator from operating the plant, and thus critical alarms may be ignored. This problem can lead to the point that the operator no longer trusts the alarms or even shuts down the whole monitoring system. This paper proposes an efficient method to reduce false and nuisance alarms by prioritizing every fault using the Fault Tree Analysis (FTA) technique. The effectiveness of the proposed method is evaluated with a set of computer simulation under various faulty conditions.
본 논문에서는 실내대기 가스모니터링 시스템에서의 센서 고장 진단을 위한 신경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법에서는 신호패턴추출을 위해 센서히터 온도조절방법을 이용하였으며, 분류를 위해서는 ART2 신경회로망을 이용하였다. 그리고 가스모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 ART2 신경회로망 기반 센서고장진단방법의 성능과 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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