A large number of wire rope has been used in various inderstiries as Cranes and Elevators from expanding the scale of the industrial market. But now, the management of wire rope is used as manually operated by rope replacement from over time or after the accident.It is caused to major accidents as well as economic losses and personal injury. Therefore its time to need periodic fault diagnosis of wire rope or supply of real-time monitoring system. Currently, there are several methods has been reported for fault diagnosis method of the wire rope, to find out the feature point from extracting method is becoming more common compared to time wave and model-based system. This method has implemented a deterministic modeling like the observer and neural network through considering the state of the system as a deterministic signal. However, the out-put of real system has probability characteristics, and if it is used as a current method on this system, the performance will be decreased at the real time. And if the random noise is occurred from unstable measure/experiment environment in wire rope system, diagnostic criterion becomes unclear and accuracy of diagnosis becomes blurred. Thus, more sophisticated techniques are required rather than deterministic fault diagnosis algorithm. In this paper, we developed the fault diagnosis of the wire rope using probability density estimation techniques algorithm. At first, The steady-state wire rope fault signal detection is defined as the probability model through probability distribution estimate. Wire rope defects signal is detected by a hall sensor in real-time, it is estimated by proposed probability estimation algorithm. we judge whether wire rope has defection or not using the error value from comparing two probability distribution.
Laser micromachining has increasingly been adopted in various advanced industries where the high-precision machining of large-area, high-density and multi-layered components is in a strong demand. To effectively meet the requirements, the laser micromachining process must be carefully monitored. In order to facilitate the development of a new laser micromachining process and/or a new system, we have fabricated a UV laser micromachining platform that is equipped with optical modules for monitoring the process online. They include a laser power stabilizing module, a module for laser-induced breakdown spectroscopy, and an auto-focusing module.
This paper reports the structural health monitoring benchmark study results for the Canton Tower using Bayesian methods. In this study, output-only modal identification and finite element model updating are considered using a given set of structural acceleration measurements and the corresponding ambient conditions of 24 hours. In the first stage, the Bayesian spectral density approach is used for output-only modal identification with the acceleration time histories as the excitation to the tower is unknown. The modal parameters and the associated uncertainty can be estimated through Bayesian inference. Uncertainty quantification is important for determination of statistically significant change of the modal parameters and for weighting assignment in the subsequent stage of model updating. In the second stage, a Bayesian model updating approach is utilized to update the finite element model of the tower. The uncertain stiffness parameters can be obtained by minimizing an objective function that is a weighted sum of the square of the differences (residuals) between the identified modal parameters and the corresponding values of the model. The weightings distinguish the contribution of different residuals with different uncertain levels. They are obtained using the Bayesian spectral density approach in the first stage. Again, uncertainty of the stiffness parameters can be quantified with Bayesian inference. Finally, this Bayesian framework is applied to the 24-hour field measurements to investigate the variation of the modal and stiffness parameters under changing ambient conditions. Results show that the Bayesian framework successfully achieves the goal of the first task of this benchmark study.
This paper presents an analysis methods for current collection quality in catenary system by means of video image based monitoring system. Arcing is the sparking at the interface point between pantograph and contact wire when the electric trains have traction current values at speed. Percentage of arcing at maximum line speed is measurable parameters for compliance with the requirements on dynamic behaviour of the interface between pantograph and contact wire in accordance with requirement of IEC and EN standards. The arc detector and video is installed on a train aim at the trailing contact strip according to the travel direction. The arc detector presented and measured verity of value such as the duration and power density of each arc and the video image is measured a image when the arc is occurred in pantograph. In this paper we analysis of video image in accordance with power density of arcing from arc detector and compared with video image and power density of arcing so as to produce quality of arcing from image.
To protect workers from industrial accidents, IoT hazard detection system using LoRa network was designed and fabricated. LoRa networks can operate with low power consumption, wide coverage, and low usage fees. The hazard detection system consists of a sensor unit, a transceiver module, a LoRa base station, ThingPlug, and a monitoring device. We have designed an optimal risk-determining algorithm that can send information quickly in a working environment. As measured by TTA, the implemented system has been found to be able to deliver the worker's location, ambient temperature, and carbon monoxide density to the administrator through the user interface. The implemented system showed a bit rate of 290bps and a maximum application range of 6 km.
This study was one of a series of studies on application of machine vision and image processing to extract the geometrical features of plants and to analyze plant growth. Several algorithms were developed to measure morphological properties of plants and describing the growth development of in-situ lettuce(Lactuca sativa L.). Canopy, centroid, leaf density and fractal dimension of plant were measured from a top viewed binary image. It was capable of identifying plants by a thinning top viewed image. Overlapping the thinning side viewed image with a side viewed binary image of plant was very effective to auto-detect meaningful nodes associated with canopy components such as stem, branch, petiole and leaf. And, plant height, stem diameter, number and angle of branches, and internode length and so on were analyzed by using meaningful nodes extracted from overlapped side viewed images. Canopy, leaf density and fractal dimension showed high relation with fresh weight or growth pattern of in-situ lettuces. It was concluded that machine vision system and image processing techniques are very useful in extracting geometrical features and monitoring plant growth, although interactive methods, for some applications, were required.
Ball bearings are one of main components that support the rotational shaft in high speed rotary machinery. So, it is very important to detect the incipient faults and fault growth of bearing since the damage and failure of bearing can cause a critical failures or accidents of machinery system. In the past, many researchers mainly performed to detect the bearing fault using traditional method such as wavelet, statistics, envelope etc in vibration signals. But study on the detection technique for bearing fault growth has a little been performed. In this paper, we verified the possibility for monitoring of fault growth and detection of fault size in bearing outer-race by using the envelope powerspectrum and probabilistic density function from measured vibration signals.
A machine tool has some serous stability problem in the from of tool chatter during the cutting process. Chatter vibration deteriorates the surface finish, reduce tool and machine life, accelerate machine tool system component wear, and may lead to an unacceptable noise sound in the working environment. In this study, in order to moni색 of the chatter vibration on the cutting process, the behavior of spectral density of AE signal and principal cutting force signal has been investigated. Furthermore, its reliability from obtained the results has been studied to evaluate and confirm the proposed method with the application procedure and the experimental results.
Holographic data storage system is one of next generation high density optical memories. Thereby storing multiple data pages using multiplexing method in one spot, we can achieve high store density and fast access time. However, for uniform writing, we must control exposure time properly by the change of writing material characteristics. Many studies have been investigated about exposure time scheduling. However, once it is decided, we cannot change the scheduled time. Therefore, it is hard to obtain uniform data intensity. In this study, we propose exposure time control method using additional red beam as the monitoring signal. Through reconstructed red beam intensity in real time, we can adjust exposure time by the writing condition change. We construct compensation method mathematically and verify the feasibility of proposed method through the experiments.
본 논문에서는 토양에 침투하는 미세먼지의 영향을 피하여 폐쇄된 공간에서 물과 배양액을 이용하는 IOT(Internet of Things) 기반의 수경재배 식물공장을 제작하고, PLC(Programmable Logic Controller) 제어 방법을 제안한다. 제작된 수경재배 식물공장은 터치스크린과 스마트폰을 통하여 산소의 농도, 양액의 농도, 온도, 습도의 정도를 모니터링 하고, 히터 및 쿨러제어, 환풍기 및 제습장치 제어, LED의 파장 등을 사용하여 식물이 적정한 환경에서 성장할 수 있도록 제어한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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