Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.18
no.2
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pp.55-62
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2004
In this paper, the diagnostic expert system for silicone oil-filled transformer is developed using dissolved gas analysis(DGA). There are many diagnostic methods for diagnostic oil-immersed transformer. But DGA is used to the proposed expert system since it has been verified that DGA is very efficient diagnostic method for transformer. In addition, it is resonable that fuzzy rule, degree of inclusion and fuzzy measure must be considered to handle the uncertainty nature of gas boundary and rules. The proposed expert system consists of knowledge base module, inference engine module and human-machine interface(HMI) module. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule. The inference engine module is used to the fuzzy rule. The history of the transformer gas data is managed by the database. the effect of the proposed expert system is verified by case studies.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.231-234
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2001
OBD-II regulations are already effective in many countries. The California Air Resources Board(CARB) first issued regulations in 1985 for the 1988 model year, known as OBD-I, and required the vehicle's engine management computer to warn the driver by means of a dash-mounted light if a malfunction occurred in either the oxygen sensor, the exhaust gas recirculation(EGR) valve or the evaporative emission system purge solenoid, and to store information on troubles that have no recurrent characteristics. This paper presents two methods of wireless monitoring OBD signal, which is one of the ECU output for self diagnostic measurement. RF module is used to monitor ECU's Self diagnostic signal remotely. Two kinds of measurement systems which are based on micro-controller(80C196KC) for portable detection and PC for sever are considered for receiving the RF signal. Therefore, possibility of real-time monitoring of ECU's self diagnostic signal remotely is verified on this paper.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2003.10a
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pp.267-270
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2003
An intelligent performance diagnostic computer program of a gas turbine using the NN(Neural Network) was developed. Recently on-condition performance monitoring of major gas path components using the GPA(Gas Path Analysis) method has been performed in analyzing of engine faults. However because the types and severities of engine faults are various and complex, it is not easy that all fault conditions of the engine would be monitored only by the GPA approach. Therefore in order to solve this problem, application of using the NNs for learning and diagnosis would be required. Among then, a BPN (Back Propagation Neural Network) with one hidden layer, which can use an updating learning rate, was proposed for diagnostics of PT6A-62 turboprop engine in this work.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.93-100
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2017
Four-stroke cycles in an automobile engine are suction stroke, compression stroke, combustion stroke and exhaustion stroke. A normal operation of engine in compression and power stroke must be processed in optimal fuel-air pressure. In this paper we describe a development of measuring equipment for engine cylinder pressure with observing supply current to self motor(start motor). By comparing the current wave on pressure of the 4 or 6 cylinder in engine, a abnormal cylinder state will be found. The validity of the proposed measuring equipment was shown by experiment for real automobile.
This paper presents the detection of internal combustion engine's multiple misfire. The primary cause of air pollution by vehicles is imperfect conbustion of fuel. The CARB(California Air Resources Board) have imposed regulations for the detection of misfiring in automotive engines. The OBD-II regulations requir that misfire should be monitored by the diagnostic system, and that the goal of OBD-II is to alert the driver to the presence of a malfunction of the emission control system. Present invention based upon measurements of engine roughness as derived from crankshaft angular velocity measurements with special signal processing method. Crankshaft angular velocity signals are processed by walsh-fourier transform. Experimental work confims that it's possible to apply walsh-fourier transform for the detection of multiple misfires in no-load idle and road testing.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.6
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pp.797-804
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2013
In this study, the authors develop a methodology for a diagnostic system with a vibration parameter that is influenced by environmental factors. The data tends to have a varying average over time. Often, these features are found in statistical data retrieved from a production line. If we utilize existing statistical techniques for these features, we could derive an incorrect diagnostic conclusion based on the different average values. To overcome the limitations of previous methods, the authors apply a function analyzed through regression analysis to predict the mean value and corresponding upper and lower limits at each stage. This technique also provides corresponding statistical parameters in varying dynamic means. To validate the proposed methods, we retrieve data from the engine assembly line of H Motors and verify the results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.355-358
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2015
산업용 CRDI 엔진에서 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 하기 위해 산업용 CRDI 시스템에 적합한 OBD-II 프로토콜을 설계하고 ECU의 센서 정보를 전문가 아닌 일반 사용자가 내용을 이해하기 쉽도록 사용자 중심의 진단기의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다. 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있다.
In this paper, we describe the design and appliance of the preventive diagnostic expert system of gas in oil for power transformer. This expert system is developed to use expert system development tool; Element Expert (NEURON DATA Inc.) Analysis is developed by four diagnose methods. In first, the standard of KEPCO is applied. It classifies the state of transformer by four level: Normal, warning, abnormal and danger. And the others are gas pattern methods, IEC code method, and Dornen & Roger Ratio method and applied later. These latter methods analyse the cause of result. Inference engine was designed with Element Expert. In last, we operate the system with sample data and we can obtain the correctly inferred result for the state of transformer.
In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.
In this paper, we describe the basic design of the preventive diagnostic expert system for 765kV substation equipments. This expert system is developed to use expert system development tool and the main subjects considered are 765kV class power transformer and GIS. We basically designed the total structure of expert system and considered database interface methods, inference engine and control, triggering system which compose expert system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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