One of the obstacles for a magnetic bearing to be used in the wide range of industrial applications is the failure modes associated with magnetic bearings. These failure modes include power amplifier faults, position sensor faults, and the malfunction of controllers. Fault-tolerant magnetic bearing systems have been proposed so that the system can operate in spite of some faults. In this paper, we designed and tested a fault-tolerant magnetic bearing system. The system can cope with the actuator faults as well as the faults in position sensors, which are the two major fault modes in a magnetic bearing system.
Failure mechanism of the poor contact is analyzed on the basis of used connectors and this poor contact of connectors is reappeared by the new forced fretting wear method. As the result of failure analysis and reappearance, fretting wear and corrosion of the contact interface causes the contact resistance degradation and the poor contact of connectors. The amount of degradation depends on the fretting stroke. Changes in contact resistance of static contacts are likely to be small and gradual, while motions of contact interface may result in larger and discontinuous changes in resistance and voltage. This voltage drop by fretting motions is large enough to cause the distortion of sensor signal and mis-working of electric components.
Vibration analysis is widely used in machinery diagnosis and the wavelet transform has also been implemented in many applications in the condition monitoring of machinery. In contrast to previous applications, this paper examines whether acoustic signal can be used effectively along vibration signal to detect the various local fault, in local fault of gearboxes using the wavelet transform. Moreover, envelop analysis is well known as useful tool for the detection of rolling element bearing fault. In this paper, a acoustic emission (AE) sensor is employed to detect gearbox damage by installing them around bearing housing at driven-end side. Signal processing is conducted by wavelet transform and enveloping to detect her fault all at once gearbox using AE signal.
A multi-step optimum strategy for the selection of the locations and directions of strain gauges is proposed in this paper to capture at best the modal response of blade in a series of modes on fan blades. It is consist of three steps including two pass reduction step, genetic algorithm and fine optimization to find the locations-directions of strain gauges. The optimization is based upon the maximum signal-to-noise ratio(SNR) of measured strain values with respect to the inherent system measurement noise, the mispositioning of the gauge in location and gauge failure. Optimal gauge positions for a fan blade is analyzed to prove the effectiveness of the multi-step optimum methodology and to investigate the effects of the considering parameters such as the mispositioning level, the probability of gauge failure, and the number of gauges on the optimal strain gauge position.
In a naval combat system, the information processing node is a key functional equipment and performs major combat management functions including control sensor and weapon systems. Therefore, a failure of one of the node causes fatal impacts on overall combat system capability. There were many methodologies to enhance system availability by reducing the impact of system failure like a fault tolerant method. This paper proposes a fault tolerant mechanism for information processing node using a replication algorithm with hardware duplication. The mechanism is designed as a generic algorithm and does not require any special hardware. Therefore all applications in combat system can use this functionality. The asynchronous characteristic of this mechanism provides the capability to adapt this algorithm to the module which has low performance hardware.
In this paper, glass cap wafer for MEMS device package is fabricated by using sand blaster dry etcher and Its surface is studied. The surface of dry etched glass is analyzed by using SEM, and many glass particles and micro cracks are observed. If these kind of particles were dropped from glass to the surface of device, It would make critical failure to the operation of device. So, several cleaning and etching methods are induced to remove these kinds of dormant failure mode and optimized condition is found out.
본 논문에서는 구조적으로 복잡한 다변수 시스템에 대한 비간섭 강인제어 문제가 연구되었다. Riccati형 행렬 방정식과 상태궤환을 이용해 궤환회로 또는 조작단 신호회로 고장에 대해 강인성을 가지면서 비간섭 제어 될 수 있는 방법을 제안하고 2입력 2출력 터어보발전기 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다.그 결과 루프 고장시 종래의 방법에 의해 설계한 궤환 시스템에서는 불안정한 응답을 나타낸 반면 본 연구에서 제시한 방법으로 설계한 시스템에서는 고장에 관계없이 안정하고 비간섭된 응답을 나타내어 구조가 복잡한 다변수 시스템의 비간섭 강인 제어에 응용될 수 있음을 잘 입증하고 있다.
Radiofrequency(RF) signal is a key medium to the most of the present wireless communication devices including RF identification devices(RFID) and smart sensors. However, the most critical barrier to overcome in RFID application is in the failure rate in detection. The most notable improvement in the detection was from the introduction of EPC Class1 Gen2 protocol, but the fundamental problems in the physical properties of the RF signal drew less attention. In this work, we focused on the physical properties of the RF signal in order to understand the failure rate by noting the existence of the ground planes and noise sources in the real environment. By using the mathematical computation software, Maple, we simulated the distribution of the electromagnetic field from a dipole antenna when ground planes exist. Calculations showed that the dark area can be formed by interference. We also constructed a test system to measure the failure rate in the detection of a RFID transponder. The test system was composed of a fixed RFID reader and an EPC Class1 Gen2 transponder which was attached to a scanner to sweep in the x-y plane. Labview software was used to control the x-y scanner and to acquire data. Tests in the laboratory environment showed that the dark area can be as much as 43 %. One who wants to use RFID and smart sensors should carefully consider the extent of the dark area.
With the advent of industry 4.0, big data and machine learning techniques are being widely adopted in the maintenance domain. Inverters are widely used in many engineering applications. However, overloading and complex operation conditions may lead to various failures in inverters. In this study, failure mode effect analysis was performed on inverters and voltages collected to investigate the over-voltage effect on capacitors. Several features were extracted from the collected sensor data, which indicated the health state of the inverter. Based on this correlation, the best features were selected for classification. Moreover, random forest classifiers were used to classify the healthy and faulty states of inverters. Different performance metrics were computed, and the classifiers' performance was evaluated in terms of various health features.
Fatigue cracks in structural components are the most common cause of structural failure when exposed to fatigue loading. In this respect, fatigue crack detection and structural health assessment are very important. Currently, various smart materials are used for detecting fatigue crack and measurement of SIFs(Stress Intensity Factors). So, this paper presented a measurement of SIFs using MFC(Micro Fiber Composite) sensor which is the one of the smart material. MFC sensor is more flexible, durable and reliable than other smart materials. The SIFs of Mode I(K I) as well as Mode II(K II) based on the piezoelectric constitutive law and fracture mechanics are calculated. In this study, the SIF values measured by MFC sensors are compared with the theoretical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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