Condition monitoring (CM) encounters a large data problem due to sensors that measure vibration data with a continuous, and sometimes, high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate the efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer samples compared to traditional sampling methods. For the experiments a built-in rotating system was used and all data were compressively sampled to obtain compressed data. Optimal signal features were then selected without the reconstruction process and were used to detect and classify damage. The experimental results show that the proposed method could improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
In this paper, web-based remote monitoring for cold-rolling system is developed and the analysis of spatial control system is performed. The remote monitoring system is able to grasp the status of cold-rolling system regardless of time and locations. We analyzed spatial control algorithm of the system with the collected data. The usefulness of spatial control system is shown by simulation studies.
Yoo, Chang-Kyoo;Vanrolleghem, Peter A.;Lee, In-Beum
Environmental Engineering Research
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제11권2호
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pp.63-76
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2006
Multivariate analysis and batch monitoring on a pilot-scale sequencing batch reactor (SBR) are described for integrated wastewater treatment management system, where a batchwise multiway independent component analysis method (MICA) are used to extract meaningful hidden information from non-Gaussian wastewater treatment data. Three-way batch data of SBR are unfolded batch-wisely, and then a non-Gaussian multivariate monitoring method is used to capture the non-Gaussian characteristics of normal batches in biological wastewater treatment plant. It is successfully applied to an 80L SBR for biological wastewater treatment, which is characterized by a variety of error sources with non-Gaussian characteristics. The batchwise multivariate monitoring results of a pilot-scale SBR for integrated wastewater treatment management system showed more powerful monitoring performance on a WWTP application than the conventional method since it can extract non-Gaussian source signals which are independent and cross-correlation of variables.
구조물의 이상징후 판단 및 장단기 안정성, 장래 거동 등의 판단에 다양한 계측결과가 효율적으로 이용되기 위해서는 계측 데이터 내에 포함한 각종 이상치의 판정 및 제거가 필요하다. 본 연구에서는 장기 시계열 데이터에 대한 이상치 평가를 수행하기 위한 통합 이상치 분석 시스템을 개발하였다. 이상치 평가는 시계열 분석법에 의한 단일 데이터셋 대상의 1차 이상치 분석과 합성신호 기반의 다중 데이터셋에 대한 2차 이상치 분석으로 구분하여 단계별로 수행되었다. 통합 이상치 분석 시스템은 구조물에 대한 종합 안전관리 플랫폼과 실시간 연동되어 구조물의 각종 안전성 평가 및 거동 예측 등을 위한 기초자료를 제공할 수 있도록 개발되었다. 현장 적용을 통해 일정 경향을 보이는 동종의 다수 센서들의 합성신호와 개별 데이터셋 간의 상관성이 크게 증가함을 확인할 수 있었으며, 상관성에 대한 가중치 적용을 통해 차별 거동을 보이는 다양한 센서 계측치들도 모두 통합 이상치 분석에 활용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 유럽에서 운영 중인 Sentinel-1 위성레이더 자료를 기반으로 하여 한반도 전역의 지반변화를 자동으로 분석하는 체계 구축을 수행하였다. 장시간에 걸려 발생하는 지반변화 자연재난은 광역적 지역에서 발생하게 되어 관측의 어려움과 분석을 위한 대용량의 자료가 요구되었다. 하지만, 인공위성의 발달로 광역지역을 주기적으로 관측할 수 있는 방법이 개발되었으며, 이렇게 축적된 다년간의 위성 관측 자료를 활용하여 시계열적인 지반의 변화를 분석할 수 있게 되었다. 이에 연구원에서는 한반도 전 지역을 대상으로 위성레이더 관측자료 취득에서 부터 지반변위 분석 및 분석 결과 표출까지 모든 과정을 자동화 하는 체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 체계를 기반으로 한반도 전 지역에 대한 주기적인 지반변화 자료의 갱신이 가능하게 되었으며, 변화 우려지역에 대한 사전적 정보제공을 통하여 대형 재난에 대한 예방단계의 대응이 가능하게 될 것으로 기대된다. 향후 지역별 자동화 분석 체계와 동일대상 지역의 다 채널 분석 및 3차원 변화 분석체계에 대한 연구가 진행된다면, 보다 다양한 지반변위 정보를 제공할 수 있을 것이다.
예상치 못한 장비들의 결함은 우리 사회 전반에 막대한 경제적 손실을 초래하고, 이런 상황에서 상태 모니터링은 해결 가능한 방법을 제시할 수 있다. 상태 모니터링은 부착된 다양한 센서 데이터로부터 기계 고장을 예측하기 위해 신호 처리 알고리즘의 개발이 요구된다. 상태 모니터링에 사용되는 신호 처리 알고리즘은 높은 계산 효율과 고해상도를 요구하고 있다. 무선 센서 네트워크상(WSN)에서 상태 모니터링을 개선하기 위해서 데이터의 시각화는 데이터의 특징적인 표현을 극대화할 수 있다. 따라서 본 논문은 대규모 기반 시설에서 장비의 환경 상태를 식별하기 위해 WSN 기반의 상태 모니터링을 위한 온도 데이터의 시각적인 특징 추출을 제안한다. 실험 결과, 시간-주파수 분석은 시간에 따른 온도 변화를 시각적으로 확인할 수 있으며 온도 데이터 변화의 특징을 추출하는데 용이하였다.
The monitoring effectiveness not only depends on the effectiveness of the network, but also the costs of the network. Generally the costs of the monitoring network are mainly on the equipment and personnel; the implementation and maintenance; the observation and sample connection; the sample analysis; and the data storage and processing. The cost of the monitoring network can be expressed as a function of monitoring frequency because the monitoring method can be an automatic or a manual measurement. To determine the sampling frequency of subsidiary groundwater monitoring stations, time series data of national groundwater monitoring stations were used. The proposed optimal sampling frequency for subsidiary groundwater monitoring station is about 7 to 20 days and the average frequency is about 2 weeks.
Station structures, one of important infrastructures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to even the medium-level earthquake and they could be damaged by long-term internal or external vibrations such as ambient vibrations. Recently, much attention has been paid to real-time monitoring of the fatal defect or long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed to evaluate the health-state of the station structures and to detect initial damage-stage. A damage index is developed using the acceleration data and it is applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.
본 연구에서는 금강 수계의 자동측정망 중 6개 지점을 선정하고, 이와 동일하거나 인근에 위치해 있는 수질측정망 지점을 대상으로 두 지점의 수질특성 파악하고 통계 분석을 통하여 상관성을 평가하였다. 또한, 수질 분석결과를 활용하여 수질 지수로 변환하고 등급으로 표현해 비교하였다. 연구에 필요한 자료는 최근 4년간(2016-2019)의 국가물환경측정망 데이터를 활용하였으며 수온, pH, EC, DO, TOC, TN, TP를 평가항목으로 선정하였다. 수질 분석 결과, 자동측정망과 수질측정망의 수질농도는 일부 측정값의 차이는 보였지만 대부분 지점에서 일정한 비로 변동하는 경향을 보였다. 항목 간 상관분석결과 수온, EC, DO 항목은 측정망간 상관성이 매우 높았고, TOC, TN, TP 항목은 기본항목에 비해 낮은 상관성을 보였으나 일부 측정망을 제외하고 0.7 이상(상관계수 r)의 높은 상관관계를 나타냈다. 수질 지수 분석결과 자동측정망 수질지수와 수질측정망 수질지수가 비슷한 경향을 보이는 것으로 평가되었으며, 두 결과 모두 하류로 갈수록 지수점수는 낮아져 오염도가 증가되고 있음을 쉽게 파악할 수 있었다.
To provide more qualified data service on the HFC(Hybrid-Fiber Coaxial) access network, the channel characteristics of upstream transmission band should be carefully investigated and analysed. It will be easier to do network management if the monitoring system for noise measurement in the network is available, In this paper, noise analysis method and the frequency selection method in the upstream band for duplex transmission are suggested. And, Data aquisition device for the signal measurement Is implemented. With this network monitoring system, field test and the result from the collected data are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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