Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.677-682
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1997
Vibration diagnosis of steam turbine generator is essential for safe operation. For a fast few decades, several data base systems for diagnosis of steam turbine generators have been developed and proved useful. However, there still remains a problem in using data base systems such that they require an expert engineer who has a deep insight or knowledg into the system. Moreover,such data base systems can not give any information if the input is not completely fit with data base. This paper presents an effective method for vibration diagnosis of steam turbine generators using fuzzy inference. The proposed method includes also a strategy to overcome the drawback of data base system such that one cannot obtain any information when the input is insufficient or not exact. A computer program is written to realize the entire procedure for the diagnosis. Three realistic problems are dealt with to show the effectiveness of the proposed method.
A fuel cell power conditioning system for online diagnosis and load leveling under the condition of varying load is developed in this study. The proposed system comprises a unidirectional boost converter and a bidirectional buck-boost converter with a battery. The system operates in two different modes. In normal mode, the bidirectional converter is utilized for load leveling; in diagnostic mode, it is utilized to control load voltage while the boost converter generates perturbation current to implement the online diagnosis function through in-situ electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The proposed method can perform EIS for a fuel cell under varying-load conditions with no influence on the load. The validity and feasibility of the proposed system are verified by experiments, and the design procedure of the proposed system is detailed.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.10
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pp.44-51
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2012
The purpose of this study is development of the diagnosis system to preventative maintenance in the on-board measuring systems for in-cab electric inspection systems of high speed railway. The on-board measuring systems can inspect precisely whether ground signal system operate stably. In this paper, we recognize characteristics of the track circuits and confirm whether the wave of current matches the on-board measuring data through the electric modeling method for high speed railway. it is necessary to develop GUI visual programs that can simulate abnormalities of the on-board measuring data in many ways, and the visual program is designed to diagnosis in the case of track circuit equipment's function decreased in advance.
The industrial induction motor is widely used in the rotating electrical machine for the transmission of power. It is very reliable equipment, but it could lead to the loss of production and lift when failure occurs. Therefore, the failure data is acquired and analyzed by attaching an exclusive instrument to existing induction motor. However, these instruments could lead to side effects, increasing the production costs, because they are very expensive. The purpose of this study is the development of an induction motor bearing failure diagnosis system constructed using LabVIEW which can be supplied the kernelled function, process monitoring and current signature analysis. In addition, the availability and reasonability of the constructed system was examined for an induction motor with failure defects in outer raceway and ball bearing. From the results, it shows that failure diagnosis system constructed is useful for real-time monitoring with detection of bearing defects over the web.
This paper discusses the design of 32Mbyte asynchronous nonvolatile memory modules, which includes self-diagnosis and RTC (Real Time Clock) functions to enhance their data stability and reliability. Nonvolatile memory modules can maintain data even in a power-off state, thereby improving the stability and reliability of a system or device. However, due to the possibility of data error due to electrical or physical reasons, additional data loss prevention methods are required. To minimize data error in asynchronous nonvolatile memory modules, this paper proposes the use of voltage monitoring circuits, self-diagnosis, BBT (Bad Block Table), ECC (Error Correction Code), CRC (Cyclic Redundancy Check)32, and data check sum, data recording method using RTC. Prototypes have been produced to confirm correct operation and suggest the possibility of commercialization.
This study aimed to compare changes in cognitive function, depression and ability to perform activity of daily living (ADL) in patients with dementia, mild cognitive impairment (MCI), and ischemic stroke (IS) and to identify factors associated with changes in instrumental ADL. A total of 86 patients (dementia=30, MCI=32, and IS=24) were included to analyse cognitive function, depression, and basic and instrumental ADL obtained at the time of diagnosis and 1 year after baseline. Repeated measures analysis of variance and multiple linear regression were used. A significant group by time interaction was found in executive function (p=.037) and instrumental ADL (p=.023) across groups. The MCI group has little change in executive function and instrumental ADL from the baseline to 1 year after diagnosis while other two groups showed changes with the dementia group showing declines and the group of IS having improvement in these factors over time. Changes in executive function(p=.030) and basic ADL (p<.001) explained 26.9% in the variance of changes in instrumental ADL. These findings showed a different changing pattern in executive function during the first year after diagnosis of dementia, MCI, and IS which have cognitive changes as their main symptoms, probably leading to a different changing pattern in instrumental ADL. Healthcare professionals should routinely assess for executive function and instrumental ADL problems and intervene to maintain and improve these functional outcomes immediately after disease.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.6
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pp.58-67
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2003
Many adult diseases(cerebral apoplexy, athymiait, etc.) result from hypertension, blood circulation disturbance and increment of HBP. In early diagnosis of these diseases, MRI, X-ray and PET have been used rather aim for treatment than prevention of a disease. Since, cerebral apoplexy and athymiait have been caused to the regular/irregular persons, it is very important to measure HBP which has connection with cerebral blood low state. HBP has more diagnosis elements than that of BP. So, we can diagnose accurate hypertension by measuring of HBP. But, existing sphygmomanometers and automatic BP monitors can not measure HBF, and can not execute complex function(measuring of BP/HBP, blood flow improvement). The purpose of this paper is to develop the system and algorithm which can measure BP/HBP for accurate diagnosis. Also, we extracted diagnosis factors by the correlativity analysis of BP/HBP. The maximum pressure of HBP corresponds to 62% that of BP, the minimum pressure of HBP corresponds to 46% that of BP. Therefore, we developed the multi function automatic blood pressure monitor which can measure BP/HBP and improve cerebral blood flow state.
Purpose : To implement the database system of oral and maxillofacial radiological images using a commercial medical image management software with personally developed classification code. Materials and methods : The image database was built using a slightly modified commercial medical image management software, Dr. Image v.2.1 (Bit Computer Co., Korea). The function of wild card '*' was added to the search function of this program. Diagnosis classification codes were written as the number at the first three digits, and radiographic technique classification codes as the alphabet right after the diagnosis code. 449 radiological films of 218 cases from January, 2000 to December, 2000, which had been specially stored for the demonstration and education at Dept. of OMF Radiology of Dankook University Dental Hospital, were scanned with each patient information. Results: Cases could be efficiently accessed and analyzed by using the classification code. Search and statistics results were easily obtained according to sex, age, disease diagnosis and radiographic technique. Conclusion : Efficient image management was possible with this image database system. Application of this system to other departments or personal image management can be made possible by utilizing the appropriate classification code system.
A clinical observation was done on 98 cases performed neurometer diagnosis before Guibitang administration first, and rechecked neurometer diagnosis after Guibitang administration for 10 days. Electric current post administration was compared with ant administration. The following result were obtained. 1. A peak incidence was observed in 30-39 age group. 37 cases(37.8%) were in 30-39 age group. The ratio of male to female was 1:31.7. 2. Chief complaints were fatigue, menoxenia, indigestion, anorexia, constipation, headache, palpitation, insomnia etc. 3. The common result of neurometer point checking was that patients who had the pecularity of low electric current were much than patients who had the pecularity of high electric current. 4. By neurometer diagnosis a peak incidence was observed in gallbladder. Increment was also highest in gallbladder. Gallbladder has a function of psychomotility in oriental physiology. ?5. After Guibitang administration the increment of neurometer electric current was comparatively high in kidney, stomach, small intestine meridian. According to the above menthioned results I consider that Guibitang has the curative effects along the meridian selectively. and increases in function or preserves health within physycal limit.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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