최근의 기술발전과 함께 무선 센서 네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)는 수많은 작고 저렴한 센서 노드로 구성된 센서네트워크이다. 무선 센서 네트워크는 공동으로 배치된 지역 내에서 정보감지, 수집, 처리 및 전송임무를 수행한다. 또한, 지능형교통, 의료구조, 환경감시, 정밀농업 및 공업 자동화 등 다양한 방면에 응용할 수 있다. 그래서 센서 네트워크 환경에서 데이터 유지관리 기술은 센서 네트워크의 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문은 현재 무선 센서 네트워크 데이터 관리를 위한 기술을 분석하고 이들의 문제점에 대해 살펴보았다. 향후 본 연구를 통해 센서 네트워크의 체계적인 개발 접근을 시도해볼 수 있을 것이다.
In this paper, a novel high-voltage motor monitoring system (HVMMS) is proposed. This system monitors the insulation condition of the stator winding by on-line measurements of partial discharge (PD). Sensor, EMC (Epoxy-Mica Coupler) is used for PD measurement PD signals are continuously measured and digitized with a peak-hold A/D converter to build the database of the high-voltage motor's insulation condition. Also, this system can communicate with the central monitoring system via RS-485. This helps more efficient operation and maintenance of the generator.
The 4-20mA analog signal used in the various industrial fields to interface sensor in distributed process control has been replaced with relatively simple digital networks, called "fieldbus, and recently by Ethernet. Significant advances in Internet and computer technology have made it possible to develop an Internet based control, monitoring, and operation scheduling system for heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems. The seamless integration of data networks with control networks allows access to any control point from anywhere. Field compatible field devices become so-called "smart" devices, capable of executing simple control, diagnostic and maintenance functions and providing bidirectional serial communication to higher level controller. The most important HVAC of BAS has received nationwide attention because of higher portion of more than 40% in building sector energy use and limited resources. This paper presents the Internet-based monitoring and control architecture and development of LonWorks control modules for AHU (air handling units) of HVAC in viewpoint of configuring BAS network. This article addresses issues in architecture section, electronics, embedded processors and software, and internet technologies.
A novel real-time actuator failure detection algorithm is developed in this paper. Actuator fails when the input to the structure is different from the commanded one. Previous research has shown that one error function can be formulated for each actuator through interaction matrix method. For output without noise, non-zero values in the actuator functions indicate the instant failure of the actuator regardless the working status of other actuators. In this paper, it is further demonstrated that the actuator's error function coefficients will be directly calculated from the healthy input of the examined actuator and all outputs. Hence, the need for structural information is no longer needed. This approach is termed as direct method. Experimental results from a NASA eight bay truss show the successful application of the direct method for isolating and identifying the real-time actuator failure. Further, it is shown that the developed method can be used for real-time sensor failure detection.
The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on the development of advanced maintenance system to avoid unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to gather the status data of equipment and send health monitoring data to administrator of an offshore plant in a real time way, which leads to having much concern on the condition based maintenance policy. In this study, we have reviewed previous studies associated with CBM (Condition-Based Maintenance) of offshore plants, and introduced an algorithm predicting the next failure time of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage and Offloading vessel). To develop the algorithm, continuous time Markov model is applied based on gathered vibration data.
The objects of PV (Photovoltaic) monitoring system is to reduce the loss of system and operation and maintenance costs. In case of PV plants with configured of centralized inverter type, only 1 PV module might be caused a large loss in the PV plant. For this reason, the monitoring technology of PV module-level that find out the location of the fault module and reduce the system losses is interested. In this paper, a fault diagnosis algorithm are proposed using thermal and electrical characteristics of PV modules under failure. In addition, the monitoring system applied with proposed algorithm was constructed. The wireless sensor using LoRa chip was designed to be able to connect with IoT device in the future. The characteristics of PV module by shading is not failure but it is treated as a temporary failure. In the monitoring system, it is possible to diagnose whether or not failure of bypass diode inside the junction box. The fault diagnosis algorithm are developed on considering a situation such as communication error of wireless sensor and empirical performance evaluation are currently conducting.
Recently, monitoring systems, such as POP, take a core role in scheduling or planning of manufacturing facilities for production, maintenance, and so on. Such monitoring systems require functionalities for real-time parameter monitoring and controlling to maximize efficiency of facilities. However, vendors usually do not provide internal communication protocols or interface to access the machine controller. Therefore, the values of parameters related to machine operations and controls cannot be easily accessed from external devices. In this paper, we propose an interface methodology for a real-time monitoring and controlling of injection molding machine parameters such as user input parameters, embedded sensor data and injection molding status information.
As the study of internal corrosion of pipeline need a large number of experiments as well as long time, so there is a need for new computational technique to expand the spectrum of the results and to save time. The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the internal corrosion inside pipeline by evaluating the dielectric properties of steel pipe at room temperature by using electrical capacitance sensor (ECS), then predict the effect of pipeline environment temperature (${\theta}$) on the corrosion rates by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. ECS consists of number of electrodes mounted on the outer surface of pipeline, the sensor shape, electrode configuration, and the number of electrodes that comprise three key elements of two dimensional capacitance sensors are illustrated. The variation in the dielectric signatures was employed to design electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. The rules of 24-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change, and change rate of capacitance are discussed by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. A feed-forward neural network (FFNN) structure are applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of corrosion rates under room temperature, and then used the trained FFNN to predict corrosion rates at different temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an FFNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique and leads to better understanding of the corrosion mechanism under different pipeline environmental temperature.
2020년 기준 금정터널 유지관리 계측센서의 정상 작동 실효성 검증 조사결과 정상작동 유효율은 14-2공구 6개 단면의 계측센서 41개중 7.3%, 14-3공구 10개 단면의 계측센서 83개중 24.1%로 편차가 큰 것으로 나타났으며, 전체 16개 단면의 계측센서 124개중 18.5%로 나타났다.
국내 소규모(50kW 이하)를 포함한 태양광발전 설치 업체의 급격한 증가에 따른 발전 설치양은 증가하고 있으나 이에 대한 효율적 운영체계 및 관리가 미흡한 상황이다. 따라서 발전단가의 증가를 초래하는 부가적인 기능 보다는 현 상태에서 발전량을 최대화시키기 위한 유지보수 관리측면으로 새로운 형태의 운영체계가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 Big Data와 센서 네트워크를 활용하며 전문가 시스템의 분석을 통해 발전량 예측기술, 모듈 단위 고장검출 기술개발, 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술, 유지보수 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발 등 태양광 발전소의 최적 운용이 가능하도록 하는 스마트 모니터링 시스템 개발에 목적을 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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