This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
Condition-based maintenance (CBM) has been used as a useful concept for optimizing maintenance plan and decreasing maintenance cost in several kinds of plant sites. This study introduced an example that developed an integrated management system for maintenance parameters and hydraulic turbine of hydro-power plant in order to improve its maintenance system as applying CBM techinique. The integrated management system consists of three parts. One is a hardware part including PDA inspection system and several kind of precision measuring instruments. Another is a vibration monitoring system on hydraulic turbine. The other is a software part that takes charge of making hierarchy tree of maintenance parameters and their inspection route, managing accumulated database, assessing health condition of components, and supporting interface with other enterprise management system. The system has been installed at Chuncheon Hydro-power plant for test and demonstration. It is expected that the system can contribute database construction for diagnostics and prognostics on facility health condition and systematic accumulation of know-how on operation and maintenance of plant.
Condition-based maintenance(CBM) has been used as a useful concept for optimizing maintenance plan and decreasing maintenance cost in several kinds of plant sites. This study introduced an example that developed an integrated management system for maintenance parameters and hydraulic turbine of hydro-power plant in order to improve its maintenance strategy as applying CBM techinique. The integrated management system consists of three parts. One is a hardware part including PDA inspection system and several kind of precision measuring instruments. Another is a vibration monitoring system on hydraulic turbine. The other is a software part that takes charge of making hierarchy tree of maintenance parameters and their inspection route, managing accumulated database, assessing health condition of components, and supporting interface with other enterprise management system. The system has been installed at Chuncheon hydro-power plant for test and demonstration. It is expected that the system can contribute database construction for diagnostics and prognostics on facility health condition and systematic accumulation of know-how on operation and maintenance of plant.
This paper introduces an enhanced condition monitoring and diagnosis system recently developed for rotating machinery. In the system, the data aquisition/monitoring signal processing, machine condition classifier, case-based reasoning and demonstration modules are effectively integrated with user-friendliness so that machine operators can easily monitor and diagnose the status of rotating machinery in operation. Some of the new features include the directional spectrum, case-based reasoning and neural network techniques. And the demonstrator modules for fault diagnosis of a Bear driving system and for basic understanding of the rotor dynamics are provided to help the potential users better understand the system.
In order to apply a static fault-tree (FT) method to a system or a plant whose configuration changes dynamically, condition gates and a post processing method are used to effectively accommodate these changes. An operator's performance change, which can be caused by these configuration changes, should also be considered to assess the risk to a plant in a more realistic manner. This study aims to develop an integrated framework to accommodate various configuration changes and their effect on an operator’s performance by using the FT model. We applied a condition-based human reliability assessment (CBHRA) method to consider various conditions endured by an operator. That is, we integrated the CBHRA method with the conventional post processing method for modeling the system configuration changes. The effect of the condition monitoring systems installed in a plant is also considered. In this study, we show an example application of the integrated framework to a probabilistic safety assessment for the shutdown phase of a nuclear power plant.
The monitoring system for integrated management of on-site wastewater treatment plants(biofilter) was designed and its operation program was developed. In design process, the research on monitoring parameters which will be able to represent condition and operation of the pilot plants was accomplished, and these parameters came to reveal with ORP(Oxidation-Reduction Potential), water level, pump and power on/off. Proposed monitoring system is composed with measurement, control, communication and display device, and PCB(Prototype Circuit Boards) and microcontroller (PIC16F877) technique are applied to its design of control device for performing specific function. also, The operation program of PC setup is developed in order to provide a convenience to the manager.
With an annual growth rate of about 30%, wind energy systems, such as wind turbines, represent one of the fastest growing renewable energy technologies. Continuous structural health monitoring of wind turbines can help improving structural reliability and facilitating optimal decisions with respect to maintenance and operation at minimum associated life-cycle costs. This paper presents an integrated monitoring system that is designed to support structural assessment and life-cycle management of wind turbines. The monitoring system systematically integrates a wide variety of hardware and software modules, including sensors and computer systems for automated data acquisition, data analysis and data archival, a multiagent-based system for self-diagnosis of sensor malfunctions, a model updating and damage detection framework for structural assessment, and a management module for monitoring the structural condition and the operational efficiency of the wind turbine. The monitoring system has been installed on a 500 kW wind turbine located in Germany. Since its initial deployment in 2009, the system automatically collects and processes structural, environmental, and operational wind turbine data. The results demonstrate the potential of the proposed approach not only to ensure continuous safety of the structures, but also to enable cost-efficient maintenance and operation of wind turbines.
디지털 트윈 기반 스마트 파이프 통합 관리 시스템은 자기진단 및 상태 감시 기능 센서 기능이 있는 수로 파이프를 지하에 매설하여, 이로부터 데이터를 전송받아 효율적인 운영 및 감시를 위한 통합 솔루션으로 스마트한 의사결정을 통하여 지하 상하 수도관을 혁신적으로 운영할 수 있는 시스템이다. 원격제어및 모니터링이 주요한 기능의 하나이기 때문에 어떻게 실시간으로 모니터링을 구성할 것인가 하는 사안은 중요한 이슈이다. 우리는 이를 위하여 특별한 실시간 기반의 에이전트 기능을 설계하였다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위하여 센서 데이터들을 주고받는 전송 포인트를 기준으로 계층적 구조(Layered Architecture)를 제안하였다. 각각의 계층들에는 에이전트를 위치시키어 하위 계층을 바라보고 센서의 변화가 있는지를 실시간으로 주기적 감시를 진행하도록 하였다. 이에 대한 에이전트 시스템을 설계하고 개념모델 수준의 구현을 진행하여 우수성을 검증하였다.
An integrated in-line oil monitoring detector assigned for continuous in situ monitoring multiple parameters of oil performance for predicting economically optimal oil change intervals and equipment condition control is presented in this study. The detector estimates oil deterioration based on the information about chemical degradation, total contamination, water content of oil and oil temperature. The oil oxidation is estimated by "chromatic ratio", total contamination is measured by the changes in optical intensity of oil in three optical wavebands ("Red", "Green" and "Blue") and water content is evaluated as Relative Saturation of oil by water. The detector is able to monitor oils with low light absorption (hydraulic, transformer, turbine, compressor and etc. oils) as well as oils with rather high light absorption in visible waveband (diesel and etc. oils). In a case study that the detector is applied to a diesel engine oil, it is found that the detector provides good results on oil chemical degradation as well as soot concentration.
A vibration monitoring system for a small size wind turbine (WIT) is established and operated. The monitoring system consists of monolithic integrated chip accelerometer for vibration monitoring, anemometers for wind data acquisition and auxiliary sensors for atmospheric data. Using the monitoring system, vibration response of a 6kW stand alone WIT generator is investigated. Acceleration data of the WIT tower under various operation condition is acquired in real time using LabVIEW and the data are remotely transferred from the test site to the laboratory in school by internet. Vibration response characteristics of the tower structure are diagnosed in the aspect of stability of W/T. Wind data and electrical power performance are also investigated with the stability problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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