According to the needs of many users, motor pumps have been steadily developed and widely used in many industries where fluids are used. Motor pumps are used in a variety of environments, degrading quality and performance. It is becoming important to monitor the condition of motor pumps in order to maintain system performance and increase efficiency. This paper presents the method for effectively monitoring the condition of motor pumps. The designed MMI controller receives the collected data through data logging and output and controls the motor pump with touch screen. Implementing a Wi-Fi monitoring system and SCADA monitoring system based on Ethernet and RS485, user can monitor even if the user is far from the MMI controller without time and space limitation. In addition, by implementing a voice output system, the user can immediately recognize the situation through the sound. Therefore, through the proposed method, multi-monitoring system solves the cause of breakdowns and degradation of motor-pump and gives the possibility of commercialization by providing the convenience of maintenance to users.
This research proposed that development of wireless condition monitoring system using WLAN network. It offers the prospect of improved performance that removed a current a coaxial cable and reduced overall cost of condition monitoring. Recently, there is an interesting concern for wireless system as an infrastructure technology construct ubiquitous computing environment in the future. High performance computing board makes minimization with integrate of a various functions which support wireless LAN network. Instead of wired coaxial cable using measurement system in industry, wireless LAN network assists industry automation and engineer's convenience. Developed system adapted wireless LAN network on shipboard with engine room and deck house, it also executes wireless measurement test on 8500TEU containership.
Abstract - An integrated condition monitoring algorithm based on an expert system was implemented in this work in order to monitor effectively the machine conditions. The knowledge base was consisted of numeric data which meant the posterior probability of each measurement parameter for the representative machine failures. Also the inference engine was constructed as a series of statistical process, where the probable machine fault was inferred by a mapping technology of pattern recognition. The proposed algorithm was, through the user interface, applied for an air compressor system where the temperature, vibration and wear properties were measured simultaneously. The result of the case study was found fairly satisfactory in the diagnosis of the machine condition since the predicted result was well correlated to the machine fault occurred.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.492-496
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2002
We present the web-based remote monitoring system using distributed object technology. In order to provide the desired functionality, the system has used CORBA(Common Object Request Architecture) and Java Servlet to implement the integrated distributed object environment. It converts the existing standalone machine monitoring system into web-based machine monitoring system. It consists of applet program, CORBA server and CORBA client. The usefulness of our system will be illustrated by the application to ICM(Integrated Condition Monitoring) System developed by KIST Tribology Center.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.18
no.2
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pp.178-186
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2009
Most of automotive plastic parts are injection molding products. Inspection of total product is impossible, because number of product to inspect is too many and various. Condition-based Monitoring was proposed to decrease cost and time for inspecting. In this research, a system that predicts quality of part at fabrication point of time, and confirms informations through the internet was developed. Cavity sensors were installed inside of mold, and gathered signals as measuring, and through this process Sensor-based Monitoring system can be observed manufacturing of a part. Monitoring system transmits signals to client through the internet, and finally developed system provides manufacturing informations and predictions of quality as web-based monitoring.
Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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v.22
no.2
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their 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 data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
This paper presents a design methodology of a distribution transformer with condition monitoring sensors and its data processing unit. The proposed distribution transformer includes various type of condition monitoring sensors such as load current/voltage, temperature and heat aging of insulating oil. The data processing unit is installed at the distribution transformer site. It integrates sensed data and transmits these to a central server system. The proposed distribution transformer and its data processing unit will help an on-line condition monitoring system for distribution transformers.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.8
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pp.76-82
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2015
A hybrid fiber-optic sensor system which combines fiber Bragg grating sensors and a Michelson interferometer has been constructed and evaluated for condition monitoring of large scale wind turbines. In order to measure multiple stresses applied to wind turbines such as strain, temperature and vibration, the system uses single broadband light source. It addresses both types of sensors, which simplifies the optical setup and enhances the cost-effectiveness of condition monitoring system. An athermal-packaged FBG is used to supply quasi-coherent light, of which coherence length is about 3.28mm, for the Michelson interferometer demodulation. Experimental results demonstrated that the proposed fiber-optic sensor system was capable of measuring strain and temperature with measurement accuracy of 1pm. Also 500~2000Hz vibration signals were successfully analyzed by applying FFT signal processing to interference signals.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1713-1720
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2009
An local area weather condition monitoring system to minimize many disasters from the sudden change of weather condition in local and mountain ales is proposed. Firstly, the comparison of present state of the related monitoring systems and the possibility of realization with some merits are investigated. Moreover, this paper present direction of local area weather condition monitoring system based on integration of wireless sensor network and CDMA network following some case study. The sensor node for wireless sensor network and an interface dongle are fabricated for the system. The stand-alone software in cellular phone is also developed. Through the efficient integration of both networks, the measured weather condition data from sensors can be transmitted to the server or mobile to monitor with high reliability. The proposed monitoring system will guide new type of project in wireless sensor network and support alarm service of the sudden change of weather condition to mobile user from central official regulations.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.6
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pp.133-140
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1999
In this study, a monitoring method to detect chip disposal state in drilling system based on neural network was proposed and its performance was evaluated. If chip flow is bad during drilling, not only the static component but also the fluctuation of dynamic component of drilling. Drilling torque is indirectly measured by sensing spindle motor power through a AC spindle motor drive system. Spindle motor power being measured drilling, four quantities such as variance/mean, mean absolute deviation, gradient, event count were calculated as feature vectors and then presented to the neural network to make a decision on chip disposal state. The selected features are sensitive to the change of chip disposal state but comparatively insensitive to the change of drilling condition. The 3 layerd neural network with error back propagation algorithm has been used. Experimental results show that the proposed monitoring system can successfully recognize the chip disposal state over a wide range of drilling condition even though it is trained under a certain drilling condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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