• 한국정밀공학회지
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• 제30권7호
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• pp.673-678
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• 2013

Driving gear units can be affected by various problems, including those associated with external or internal defects in the bearing, problems with the lubricant oil, high-loading of the railway, and frequent impacts generated by rail joints. Temperature monitoring is a basic method in diagnosing abnormal conditions in the reduction gear and other components. This paper describes a new wireless monitoring system for the temperature diagnosis of abnormal conditions of the reduction gear. Integrated circuit (IC)-type temperature sensors were installed in the reduction gear box of a high-speed railway car. The temperature data from the reduction gear were acquired and analyzed in situ during high-speed rail operation. Analysis of these data was used to alert the driver and/or maintenance personnel when problems occurred.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제3권4호
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• pp.377-393
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• 2016

The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권1호
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• pp.29-37
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• 2016

Fast and accurate fault diagnosis of the position sensor is of great significance to ensure the reliability as well as sensor fault tolerant operation of the Switched Reluctance Wind Generator (SRWG). This paper presents a fault diagnostic scheme for a SRWG based on the residual between the estimated rotor position and the actual output of the position sensor. Extreme Learning Machine (ELM), which could build a nonlinear mapping among flux linkage, current and rotor position, is utilized to design an assembled estimator for the rotor position detection. The data for building the ELM based assembled position estimator is derived from the magnetization curves which are obtained from Finite Element Analysis (FEA) of an SRWG with the structure of 8 stator poles and 6 rotor poles. The effectiveness and accuracy of the proposed fault diagnosis method are verified by simulation at various operating conditions. The results provide a feasible theoretical and technical basis for the effective condition monitoring and predictive maintenance of SRWG.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권3호
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• pp.1012-1024
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• 2016

This study deals with an on-line software fault detection, localization, and system reconfiguration method for electrical system drives composed of three-phase AC/DC/AC converters and three-phase permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives. Current sensor failure (outage), speed/position sensor loss (disconnection), and damaged DC-link voltage sensor are considered faults. The occurrence of these faults in PMSM drive systems degrades system performance and affects the safety, maintenance, and service continuity of the electrical system drives. The proposed method is based on the monitoring signals of "abc" currents, DC-link voltage, and rotor speed/position using a measurement chain. The listed signals are analyzed and evaluated with the generated residuals and threshold values obtained from a Sliding Mode Current-Speed-DC-link Voltage Observer (SMCSVO) to acquire an on-line fault decision. The novelty of the method is the faults diagnosis algorithm that combines the use of SMCSVO and adaptive thresholds; thus, the number of false alarms is reduced, and the reliability and robustness of the fault detection system are guaranteed. Furthermore, the proposed algorithm's performance is experimentally analyzed and tested in real time using a dSPACE DS 1104 digital signal processor board.

• KIEAE Journal
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• 제9권5호
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• pp.97-104
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• 2009

In the process of urban development, the increase in the number and the complexity of urban facilities gives rise to a variety of problems, such as increase in construction and maintenance cost. In particular, taking into account the fact that an emergency situation in an urban facility can cause substantial loss of property as well as casualties, it becomes important to intelligently perceive states of facilities and properly execute countermeasures through real-time monitoring. In recent years, practitioners and researchers have made efforts to improve current passive and manpower-dependent facility management systems to be more active and intelligent, by applying diverse ubiquitous computing technologies for the u-City project. In this study, after discussing major drawbacks of the conventional facilities management, the concept and the model of a sensor-based integrated intelligent management system for urban facilities are proposed. The proposed model, by analyzing and processing real-time sensor data from urban facilities, not only supports the management of individual facilities, but also enables the detection of complex facility-related events and the process of their countermeasures. This active and intelligent management of urban facilities is expected to overcome the limitation of the conventional facilities management, and provide more suitable facility management services for the u-City development.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.171-179
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• 2020

본 연구에서는 강박스 부재의 국부 부식열화환경을 모니터링하기 위하여 실제 강교량 부재로 사용하는 부재와 동일한 형상의 강박스 모형 시험체를 제작하였으며, 실제 공용 중인 강교량과 동일한 부식환경이 구현된 강박스 모형 시험체를 상부부재, 복부부재, 하부부재로 구분하여 모니터링을 진행하였다. 각 부재에 부식환경 모니터링 센서를 설치하여 부식전류를 계측하였으며, 부식전류량 계측 값으로부터 젖음시간을 계산하여 강박스 부재에 따른 국부적인 부식환경을 평가하였다. 모니터링 결과를 통하여 주위의 대기환경으로 인하여 나타날 수 있는 부식환경과 강박스 부재 표면에 직접적으로 나타날 수 있는 부식환경의 상대적인 차이를 검토하였으며, 강박스 부재들의 상대적 부식환경과 평균부식두께의 관계를 평가하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권1호통권53호
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• pp.88-96
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• 2009

본 연구에서는 FBG 센서 및 PDA를 이용하여 새로운 안전관리 시스템인 무선 계측 시스템을 개발하기 위해 FBG 센서를 이용하여 광섬유 변위(FBG-LVDT) 센서, 광섬유 변형률(FBG-STRAIN) 센서, 광섬유 온도(FBG-TEMP) 센서 그리고 광섬유 가속도(FBG-ACC) 센서를 특별 제작하였다. 또한, 신호처리 시스템에는 적용된 FBG 센서들의 무선송신 시스템이 가능하도록 신호처리 시스템을 구성하였으며, PDA를 이용하여 원격 거리에서도 display가 가능할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 개발된 FBG 센서들과 무선계측 모니터링 시스템의 현장 적용성, 정확성 및 활용 가능성을 검증하고자 현장 교량에서 정적, 동적 재하시험을 실시하였다. 또한, FBG-LVDT 센서, FBG-ACC 센서에 의하여 측정된 동적 데이터들은 Meister의 진동등감각 곡선에 적용시킴으로서 교량의 진동에 대한 사용성 평가를 실시하였고 교량의 진동 사용성을 고려하여 진동 제한 기준을 제시하여 대상 교량의 진동 평가를 위한 방법을 마련하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.241-245
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• 2013

기존 전동차 제어시스템의 경우에는 종합제어장치를 통하여 차량 내의 각종 정보를 운전자 화면에 현시하여 운전자가 차량의 상태를 감시하도록 구성되어 있다. 그러나 차량고장 등과 같이 갑작스런 사고가 발생할 경우에는 운전자가 당황하여 정확한 고장조치를 하기 어려운 것이 현실이다. 또한 제동제어기 및 보조전원장치 등 주요장치들의 제어정보를 분석하기 위하여 차량이 기지에 입고되고 난 후에 유지보수원이 현장에서 일일이 수동으로 데이터를 저장하는 매우 비효율적인 유지보수시스템으로 운영되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서는 차량 내에 센서통신네트워크 및 감시시스템을 설치하여 차량 내의 모든 정보를 실시간으로 송수신하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 시스템 구축을 위하여 전동차 제어 및 감시시스템의 표준화 방안을 제시함으로써, 이를 통해 차량시스템의 안전성을 향상하고 유지보수를 보다 효율적으로 개선하고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.40-48
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• 2023

본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권4호
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• pp.121-125
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• 2018

본 연구에서는 음향 방출 기법을 사용하여 강연선(7-wire strand)의 손상을 감지하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 강연선은 주로 교량에 추가적인 인장력을 제공하기 위해 널리 사용되는 건설 자재이다. 프리스트레스 교량 또는 사장교가 대표적인 경우이다. 그러나 교량 노화가 급격히 진행되면서 강연선 부식 문제가 대두되고 있다. 이러한 이유로 케이블 점검을 위한 다양한 비파괴 방법이 연구되고 있고 현장 적용이 시도되고 있다. 비파괴 방법 ??중 하나인 음향 방출 기법은 케이블 손상 및 파단을 감지하는 효과적인 기술로 알려져 있다. 본 연구에서는 음향 방출 기법의 교량에 대한 적용 가능성을 평가하기 위해 강연선의 손상에 따른 음향 방출 신호 특성을 인장 실험을 분석 하고, 현장 적용을 위한 최적 센서 주파수 타입을 선정하였다. 결과적으로, 음향 방출 기법을 활용하여 향후 교량 케이블의 부식 파단 및 파단 징후를 감지 할 수 있다고 여겨진다.