The operational data of diesel generator engine is two kind of discrete signal and analog signal. We can find the fault information from analog data measured for every sampling time if it is invested the changing rate or direction of data. This paper propose the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) using the commercial data mining tool and show the data Process and fault finding method with the data collected from generator engine of the ship.
This paper describes the Petri Net(PN) model for reliability analysis of fault-tolerant dual Ethernet which Is applied in Naval Combat System. The network for Naval Combat System performs failure detection and auto path recovery by handling redundant path in case of temporary link failure. After studying the behavior of this kind of network, the reliability analysis model is proposed using stochastic Petri Net and continuous-time Markov chains. Finally, the numerical result is analyzed according to changing the failure rate and the recover rate of link.
This paper summarizes the development of an ART control system panel with a touch screen and sensors to measure the roll and roll rate of ships. The control system hardware consists of two micro-processors, analog and digital I/O circuits, various relay circuits, etc. Sensor fusion and moving cross algorithms are implemented to accurately estimate the roll angle and roll period. In addition, the control system adopts a fault detection algorithm to inform users of ART system faults. A touch screen in the control panel can display the ART system states and faults. The performance of the developed system was verified on real sea trials.
Jelinski-Moranda model and modified Jelinski-Moranda model in software reliability are studied and we consider maximum likelihood estimator and Bayes estimates of the number of faults and the fault-detection rate per fault. A gibbs sampling approach is employed to compute the Bayes estimates, future survival function is examined. Model selection based on prequential likelihood of the conditional predictive ordinates. A numerical example with simulated data set is given.
Built-In-Test is a design feature in more and more advanced weapon system. During development test and evaluation(DT&E) it is critical that the BIT system be evaluated. The BIT system is an integral part of the weapon system and subsystem. Built-In-Test assists in conducting on system and subsystem failure detection and isolation to the Line Replaceable Unit(LRU). This capability reduces the need for highly skilled personnel and special test equipment at organizational level, and reduces maintenance down-time of system by shortening Total Corrective Maintenance Time. During DT&E of weapon system the objective of BIT system evaluation is to determine BIT capabilities achieved and to identify deficiencies in the BIT system. As a result corrective actions are implemented while the system is still in development. Through the use of the reiterative BIT evaluation the BIT system design was corrected, improved, or updated, as the BIT system matured.
This paper presents a simple and practical method which enables to prevent malfunction of protection relay due to differential current caused by one end CT saturation in case of external fault. This method uses difference of magnitude(instantaneous value) between the both end current just before the occurrence of differential current without a separate method to CT staturation detection. One end CT saturation is simulated by current transformer model using type-96 component and the presented method is verified by using EMTP MODELS with respect to internal and external fault with one end CT staturation. The presented method distinguished rightly bewteen external and internal fault with one end CT saturation. This information can be used to prevent malfunction of current differential protection relay in case of external fault. And this method is not affected by sampling rate and has no calculation burden, so it will be applicable to differential current protection relay with ease.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.371-375
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2004
Fault diagnosis is one of the most studied problems in process engineering. Recently, great research interest has been devoted to approaches that use classification methods to detect faults. This paper presents an application of a newly developed classification method - support vector machines - for fault diagnosis in an industrial case. A real set of operation data of a motor pump was used to train and test the support vector machines. The experiment results show that the support vector machines give higher correct detection rate of faults in comparison to rule-based diagnostics. In addition, the studied method can work with fewer training instances, what is important for online diagnostics.
Lee, Ho Jae;Seo, Dong-Sun;May, Gary S.;Hong, Sang Jeen
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권4호
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pp.395-401
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2013
In-situ optical emission spectroscopy (OES) is employed for leak detection in plasma etching system. A misprocessing is reported for significantly reduced silicon etch rate with chlorine gas, and OES is used as a supplementary sensor to analyze the gas phase species that reside in the process chamber. Potential cause of misprocessing reaches to chamber O-ring wear out, MFC leaks, and/or leak at gas delivery line, and experiments are performed to funnel down the potential of the cause. While monitoring the plasma chemistry of the process chamber using OES, the emission trace for nitrogen species is observed at the chlorine gas supply. No trace of nitrogen species is found in other than chlorine gas supply, and we found that the amount of chlorine gas is slightly fluctuating. We successfully found the root cause of the reported misprocessing which may jeopardize the quality of thin film processing. Based on a quantitative analysis of the amount of nitrogen observed in the chamber, we conclude that the source of the leak is the fitting of the chlorine mass flow controller with the amount of around 2-5 sccm.
Microprocessors are becoming increasingly vulnerable to soft errors due to the current trends of semiconductor technology scaling. Traditional redundant multi-threading architectures provide perfect fault tolerance by re-executing all the computations. However, such a full re-execution technique significantly increases the verification workload on the processor resources, resulting in severe performance degradation. This paper presents a pro-active verification management approach to mitigate the verification workload to increase its performance with a minimal effect on overall reliability. An anomaly-speculation-based filter checker is proposed to guide a verification priority before the re-execution process starts. This technique is accomplished by exploiting a value similarity property, which is defined by a frequent occurrence of partially identical values. Based on the biased distribution of similarity distance measure, this paper investigates further application to exploit similar values for soft error tolerance with anomaly speculation. Extensive measurements prove that the majority of instructions produce values, which are different from the previous result value, only in a few bits. Experimental results show that the proposed scheme accelerates the processor to be 180% faster than traditional fully-fault-tolerant processor with a minimal impact on overall soft error rate.
정보보호 장치를 이용하여 데이터의 기밀성을 제공할 경우, 내부에 저장된 비밀 키를 사용하여 암호화를 수행한다. 그러나 최근 공격자가 암호화 연산 시에 오류를 주입하는 방법을 사용하여 내부의 비밀 키를 찾아낼 수 있는 오류 주입 공격 방법들이 제시되었다. 특히, 오류 주입 공격으로 블록 암호 ARIA를 공격할 경우 약 33개 정도의 오류 암호문만 있으면 비밀 키를 공격할 수 있다. 본 논문에서는 ARIA 암호 시스템에서 입 출력 정보들간의 차분 상태를 검사하는 방법으로 오류 주입 공격을 방어하는 오류 주입 탐지 방안을 제안한다. 제안 방법은 오류 탐지 능력이 우수할 뿐 아니라 연산 오버헤드가 적어 매우 효율적임을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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