Engine oil is a substance used for the lubrication of internal combustion systems. However, in some case, defects in engine systems may contaminate engine oil with fuel. Contaminated engine oil can cause problems in the normal functioning of a vehicle. In this study, we investigate the functional properties of engine oil contaminated with diesel fuel. The test results indicate that the engine oil contaminated with diesel fuel has low flash point, pour point, density, kinematic viscosity and cold cranking simulator value. The contaminated engine oil which has low plash point can cause fire and explosion accident. Furthermore, a four ball test indicates that the contaminated engine oil increases wear scar to poor lubricity. Moreover, we investigate the GC pattern using SIMDIST (simulated distillation) for determination of diesel in engine oil. The SIMDIST analytic result, diesel was detected at earlier retention time than engine oil in chromatogram. Thus the SIMDIST method can define whether engine oil is contaminated by diesel fuel or not. We can use the SIMDIST method for the diagnosis of oil condition instead of analyzing other physical properties that require many analytic instruments, large volume of oil sample and long analysis time.
The unbalance of the power output, noise, and vibration is happened by the disproportionate pressure variation in the cylinder. For this reason, decrease of the pressure in the cylinder and increase of the residual gas effect on the engine performance. If the abnormal combustion is continued, the crack would be occurred in the engine block. And it could be broken down. For the normal combustion of the SI engine, it is important to supply the balanced mixture by each operating condition. In this study, it was tested the combustion characteristics in the cylinder according to the abnormal adjusting of intake & exhaust valve. This test is willing to set a basic data's analysis fur developing an automotive diagnosis system by analyzing the pressure in the cylinder, the output signal of MAP sensor, the exhaust gas, etc.
In this work, the possibility to diagnose valve lashes of an automotive diesel engine via cylinder head vibration/noise analysis is studied. First of all the measurement signals and conditions are selected after considering which signals and conditions are most suitable to diagonse valve lashes. Both accelerometer and microphone are used to measure cylinder head accelerations and acoustic pressure due to valve impact on cylinder head. The signals are measured in both cranking and engine firing conditions. Finally, it was found that acceleration signal obtained in engine operating condition is the most reliable signal to diagnose the valve lash condition. The valve closing angle and the peak acceleration due to valve close are chosen to analyze the valve lash condition. The measured cylinder head acceleration signals are statistically tested to derive information which are useful to judge the valve lash. In conclusion, it was found that the developed technique can be one of feasible methods to diagnose the valve conditions while the engine is in operation.
Recently, a request of protection environment for ocean has been increased. Owing to the reason above the development of highly efficient control technique for low pollution vessel diesel engine is concerned. In this paper, we study a method of remote diagnosis and monitoring for vessel diesel engine which is better safe and environmental friendly. Specially we propose the user interface building method of vessel diesel engine remote monitoring system using Internet.
High performance sensors and modern data logging technology with real-time telemetry facilitate system fault diagnosis in a very precise manner. Fault detection, isolation and identification in fault diagnosis systems are typical steps to analyze the root cause of failures. This systematic failure analysis provides not only useful clues to rectify the abnormal behaviors of a system, but also key information to redesign the current system for retrofit. The main barriers to effective failure analysis are: (i) the gathered data (event) logs are too large in general, and further (ii) they usually contain noise and redundant data that make precise analysis difficult. This paper therefore applies suitable pre-processing techniques to data reduction and feature extraction, and then converts the reduced data log into a new format of event sequence information. Finally the event sequence information is decoded to investigate the correlation between specific event patterns and various system faults. The efficiency of the developed pre-filtering procedure is examined with a terminal box data log of a marine diesel engine.
This paper presents an intelligent computer system, which can easily diagnose electrical fire causes, without the help of human experts of electrical fires diagnosis. For this system, a database is built with facts and rules driven from real electrical fires, and an intellectual database system which even a beginner can diagnose fire causes has been developed, named as an Electrical Fire Causes Diagnosis System : EFCDS. The database system has adopted, as an inference engine, a mixed reasoning approach which is constituted with the rule-based reasoning and the case-based reasoning. The system for a reasoning model was implemented using Delphi 3, one of program development tools, and Paradox is used as a database building tool. To verify effectiveness and performance of this newly developed diagnosis system, several simulated fire examples were tested and the causes of fire examples were detected effectively by this system. Additional researches will be needed to decide the minimal significant level of the solution and the weighting level of important factors.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권2호
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pp.85-90
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2017
Expert systems for health diagnosis are only for medical experts who have deep knowledge in the field but we need a self-checking pre-diagnosis system for preventive public health monitoring. Korea Traditional Medicine is popular in use among Korean public but there exist few available health information systems on the internet. A computerized self-checking diagnosis system is proposed to reduce the social cost by monitoring health status with simple symptom checking procedures especially for Korea Traditional Medicine users. Based on the national reports for disease/symptoms of Korea Traditional Medicine, we build a reliable database and devise an intelligent inference engine using fuzzy c-means clustering. The implemented system gives five most probable diseases a user might have with respect to symptoms given by the user. Inference results are verified by Korea Traditional Medicine doctors as sufficiently accurate and easy to use.
Remote fault diagnosis and maintenance system using general telecommunication network is necessary for an effective fault diagnosis and higher productivity of NC machine tools. In order to monitor machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, a remote data communication system for monitoring of NC machine fault diagnosis and status is developed. The developed system consists of (1) remote communication module among NC's and host PC using PSTN. (2) 8 channels analog data sensing module, (3) digital I/O module for control or NC machine, (4) communication module between NC machine and remote data communication system via RS-232C, and (5) software man-machine interface. Diagnostic monitoring results generated through a successive type inference engine are displayed in user-friendly graphics. The validity and reliability of the developed system is verified to be a powerful commercial version on a vertical machining center through a series of experiments.
최근에 국내에서 출시되는 많은 모바일 단말기에는 CDMA모듈 이외에 근거리 무선통신을 위한 블루투스 등의 통신장치가 장착되고 있으며, 이를 활용한 다양한 제품이 개발되고 있다. 본 연구에서는 근거리 무선통신을 위한 블루투스 송수신 장치가 장착된 모바일 단말기에서 사용 가능한 무선 자동차 진단 소프트웨어의 개발과 사용자 인터페이스에 관하여 다룬다. 본 연구에서는 OBD(On Board Diagnostics)-II 표준을 기반으로 한 ECU(Engine Control Unit) 데이터 프로토콜 변환기와 블루투스 송수신기, 그리고 모바일 단말기에서 무선으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 모바일 단말기의 사용자 인터페이스는 윈도우즈 닷넷 컴팩트 프레임워크 플랫폼에서 구현하였다. 본 연구를 통해서 개발한 시스템은 1) 무선 환경에서 소프트웨어의 다운로드와 업그레이드가 용이하며, 2) 추가의 고장진단 단말기가 불필요하므로 비용이 절감되며 상시적인 고장 진단이 가능하고, 3) 닷넷 컴팩트 프레임워크 환경에서 작성된 코드로 PDA와 네비게이션 등의 다른 임베디드 시스템에 손쉽게 이식이 가능하다는 장점이 있다.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert systems. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently, and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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