In this paper we have presented a condition monitoring method of check valve using neural network. The acoustic emission sensor was used to acquire the condition signals of check valve in direct vessel injection (DVI) test loop. The acquired sensor signal pass through a signal conditioning which are consisted of steps; rejection of background noise, amplification, analogue to digital conversion, extract of feature points. The extracted feature points which represent the condition of check valve was utilized input values of fault diagnosis algorithms using pre-learned neural network. The fault diagnosis algorithm proceeds fault detection, fault isolation and fault identification within limited ranges. The developed algorithm enables timely diagnosis of failure of check valve’s degradation and service aging so that maintenance and replacement could be preformed prior to loss of the safety function. The overall process has been experimented and the results are given to show its effectiveness.
Recently check dam construction number have been increased by becoming known that effectiveness in the control of the landslide and debris flow. However, check dam management standards are not setting yet. Therefore, this study was carried by provide a basic data for the check dam management and inspection in the Gangwondo. The followings are the results of safety inspection on the 274 check dams, which are located in mountain streams, Gangwondo, Republic of Korea. 1. It was determined that, of 274 check dams inspected, 267 check dams (97.4%) generally had a safe condition but 7 check dams (2.6%) had a bad condition that repair and/or complementary measures are required. 2. The check dams with a bad condition had the ages greater than approximately 20 years. This result should be reflected to future stream management strategy including a timing of the specific inspection for durability of check dams. 3. Our finding suggests that the safety inspection of check dams is able to provide basic information required to maintain their own functions, and thus it should be widely applied to stream management strategy against to sediment-related disasters in the future.
This paper presents a realization of check valve condition monitoring system based on fault diagnosis algorithm and Fieldbus communication. We first acquired AE(acoustic emission) sensor data at the check valve test loop, extract fault features through the teamed neural network, and send the processed data to a remote site. The overall system has been implemented and experimented results are given to show its effectiveness.
This paper presents new techniques under development for monitoring the health and vibration of the active components in nuclear power plants, The purpose of this study is to develop an automated system for condition classification of a check valve one of the components being used extensively in a safety system of a nuclear power plant. Acoustic emission testing for a check valve under controlled flow loop conditions was performed to detect and evaluate disc movement for valve failure such as wear and leakage due to foreign object interference in a check valve, It is clearly demonstrated that the evaluation of different types of failure types such as disc wear and check valve leakage were successful by systematically analyzing the characteristics of various AE parameters, It is also shown that the leak size can be determined with an artificial neural network.
2018년부터 시행된 항공안전정책기본계획은 무결점 항공안전관리체계 구축과 미래 항공안전 인프라 구축을 목표로 4차 산업혁명 기술을 적용한 항공안전관리 기술 개발을 포함하고 있다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 항공기 고장관리, 가상/증강현실 기술을 활용한 비행훈련체계 등 다양한 항공안전관리 체계를 구축하고자 한다. 현재 공군에서도 스마트한 공군력 건설이라는 목표 아래 신기술을 활용한 비행안전관리 체계 사업을 추진 중이다. 본 연구에서는 비행 전에 항공기의 최종 안전성을 점검하는 항공기 상태 점검체계를 4차 산업혁명기술을 적용하여 설계하고자 한다. 공군에서는 항공기 상태 점검으로 기골 결함 점검과 비행 전 항공기 종합점검을 실시한다. 본 연구에서는 최소한 점검 오류를 줄일 수 있는 무결점 점검을 위해서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 그리고 드론을 활용한 기골 결함 점검체계와 비행 전 항공기 상태 점검체계 설계를 제안한다.
Machine condition diagnosis is the technique to perceive the machine errors and the abrasion online without overhaul. We need the steps to predict the life span and reliability of a machine for the abrasion as with perceiving the degree of the abrasion of certain machine parts to make errors. In this study we deals with the methods to check and manage periodically and to configure the judgement criteria for the state of a machine. For the applications of CDT(Condition Diagnosis Technique) we also suggest the methods to check comparing the measured vibration values with the absolute criteria and to check the abnormality by vibration level.
Let (B, $\check{g}$) and (N, $\hat{g}$) be Einstein manifolds. Then, we get a complete (necessary and sufficient) condition for the warped product manifold $B\;{\times}_f\;N\;:=\;(B\;{\times}\;N,\;\check{g}\;+\;f{\hat{g}}$) to be Einstein, and obtain a complete condition for the Einstein warped product manifold $B\;{\times}_f\;N$ to be weakly stable. Moreover, we get a complete condition for the map i : ($B,\;\check{g})\;{\times}\;(N,\;\hat{g})\;{\rightarrow}\;B\;{\times}_f\;N$, which is the identity map as a map, to be harmonic. Under the assumption that i is harmonic, we obtain a complete condition for $B\;{\times}_f\;N$ to be Einstein.
This paper presents a realization of fault detection algorithm and Fieldbus based communication for condition monitoring of check valve. We first acquired the AE(Acoustic Emission) sensor data at the KAERI check valve test loop, extract fault features through the learned Neural network, and send the processed data to a remote site. The overall system has been implemented and experimental results are given to show its effectiveness.
This paper presents a realization of sensor signal processing(noise filtering) and Fieldbus based communication for condition monitoring of check valve. we first acquired the AE(Acoustic Emission) sensor data at the KAERI check valve test loop, and their frequencies were analyzed to find the informative band. To reject background noises, bandpass filters have been designed. Also, to send the processed data to a remote site, wired communication facility has been realized via DeviceNet.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제1권1호
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pp.140-147
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2008
An experiment setup was introduced to study dynamic behaviour of different types of check valves and the effects of air entrainment on the check valve performance under pressure transient condition. The experiment results show that the check valves with low inertia, assisted by springs or small traveling distance/angle gave better performance under pressure transient condition than check valves without these features. Air entrainment was found to affect both wave speed and reverse velocity. With the increase of the initial air void fraction in pipeline, the experiment results show that the wave speed was reduced, the reverse velocity was increased. The first peak pressure increased initially and then decreased with the increase of the initial air void fraction, the pressure surge periods were increased proportionally with air void fraction due to the greatly reduced wave speed. The study can be applied to help choosing suitable check valves for a particular pumping system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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