This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.7
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pp.799-804
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2011
A thermal cycling test was conducted on a chip resistor solder joint with real-time failure monitoring. In order to study the failure mechanism of the chip resistor solder joint during the test, the resistance between both ends of the resistor was monitored until the occurrence of failure. It was observed that the monitored resistance first fluctuated linearly according to the temperature change. The initial variation in the resistance occurred at the time during the cycle when there was a decrease in temperature. A more significant change in the resistance followed after a certain number of cycles, during the time when there was an increase in the temperature. In order to explain the failure patterns of the solder joint, a mechanism for the solder failure was suggested, and its validity was proved through FE simulations. Based on the explained failure mechanism, it was shown that prognostics for the solder failure can be implemented by monitoring the resistance change in a thermal cycle condition.
The objects of PV (Photovoltaic) monitoring system is to reduce the loss of system and operation and maintenance costs. In case of PV plants with configured of centralized inverter type, only 1 PV module might be caused a large loss in the PV plant. For this reason, the monitoring technology of PV module-level that find out the location of the fault module and reduce the system losses is interested. In this paper, a fault diagnosis algorithm are proposed using thermal and electrical characteristics of PV modules under failure. In addition, the monitoring system applied with proposed algorithm was constructed. The wireless sensor using LoRa chip was designed to be able to connect with IoT device in the future. The characteristics of PV module by shading is not failure but it is treated as a temporary failure. In the monitoring system, it is possible to diagnose whether or not failure of bypass diode inside the junction box. The fault diagnosis algorithm are developed on considering a situation such as communication error of wireless sensor and empirical performance evaluation are currently conducting.
This study aims to accurately predict the first ply failure loads of laminated composite hypar shell roofs with different boundary conditions. The geometrically nonlinear finite element method (FEM) is used to analyse different symmetric and anti-symmetric, cross and angle ply shells. The first ply failure loads are obtained through different well-established failure criteria including Puck's criterion along with the serviceability criterion of deflection. The close agreement of the published and present results for different validation problems proves the correctness of the finite element model used in the present study. The effects of edge conditions on first ply failure behavior are discussed critically from practical engineering point of view. Factor of safety values and failure zones are also reported to suggest design and non-destructive monitoring guidelines to practicing engineers. Apart from these, the present study indicates the rank wise relative performances of different shell options. The study establishes that the angle ply laminates in general perform better than the cross ply ones. Among the stacking sequences considered here, three layered symmetric angle ply laminates offer the highest first ply failure load. The probable failure zones on the different shell surfaces, identified in this paper, are the areas where non-destructive health monitoring may be restricted to. The contributions made through this paper are expected to serve as important design aids to engineers engaged in composite hypar shell design and construction.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.4
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pp.136-142
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1996
Automatic monitoring of cutting process is one of the most important technology in machining. AE sensing technology has been applied to monitoring process and proved to be effective in detecting tool abnor- malities such as tool wear and fracture. In this experimental study. AE signals were detected from the tool holder for continuous and interrupted cutting, which obtained from changing workpice material configuration, under control of constant cutting speed from CNC lathe. From statistical and frequency analysis, the AE signals were analyzed to obtaining the characteristics of continuous and interrupted cutting conditions and tool failure. The Kurtosis values decreased but RMS voltages increased as the cutting speed increased, in both continuous and interrupted cutting. RMS voltage is suddenly increased but Kurtosis value is suddenly decreased when tool failure condition. Power spectrum density of AE signals when tool failure reaches extreme value around 0.065 cycles/ .mu. m.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1993.12a
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pp.77-84
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1993
Systems with journal bearings generally operate in large scale and under severe loading conditions such as steam generator turbines and internal combustion engines, in contrast to the machineries using rolling element bearings. Failure of the bearings in these machineries can result in the system breakdown. To avoid the time consuming repair and considerable economic loss, the detection of incipient failure in journal bearings becomes very important. In this experimental approach, acoustic emission monitoring is employed to the detection of incipient failure caused by intervention of foreign particles most probable in the journal bearing systems. It has been known that the intervention of foreign materials, insufficient lubrication and misassembly etc. are principal factors to cause bearing failure and distress. The experiment was conducted under such designed conditions as inserting alumina particles to the lubrication layer in the simulated journal bearing system. The results showed that acoustic emission could be an effective tool to detect the incipient failure in journal bearings.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.19
no.2
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pp.33-39
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2015
Recently, the event of slope failure has been occurring frequently due to rapid climate changes and broad development of infrastructures, and the research for establishment of monitoring and prevention system has been an attentive issue. The major influence factors of slope failure mechanism can be considered moisture and temperature in soil, and the slope failure can be monitored and predicted through the trend of moisture-temperature change. Therefore, the combined sensing technology for the continuous measurement of moisture-temperature with different soil depths is needed for the slope monitoring system. The various independent sensors for each item (i.e. temperature and moisture respectively) have been developed, however, the research for development of combined sensing system has been hardly carried out. In this study, the high-fidelity sensor combing temperature-moisture measurement by using the minimized current consuming temperature circuit and the microwave emission moisture sensor is developed and applied on the slope failure monitoring system. The feasibility of developed monitoring system is verified by various experimental approaches such as standard performance test, mockup test and long-term field test. As a result, the developed temperature-moisture combined measurement system is verified to be measuring and monitoring the temperature and moisture in soil accurately.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.3
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pp.241-247
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2011
Although intensive development continues on innovative sensor systems, there is still considerable uncertainty in deciding on the number of sensors required and their locations in order to obtain adequate information on structural behavior. This paper is concerned with the sensor locations on a beam-structure for prognostic structural health monitoring. The purpose of this study is to investigate how to determine optimal sensor placement(OSP) from the sensitivity information of a known failure mode. The sensitivity of the forced vibration response of a beam to the variation of stiffness due to a crack is calculated analytically and used to determine the optimal sensor locations for the specified failure mode. The results of this method compared with the results of different OSP methods. The results have shown that the proposed method on optimal sensor placement is very effective in structural health monitoring.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.321-324
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2014
Kwon et al. (2013) studied the optimal monitoring interval of systems with finite life cycle. It is assumed that there are several failure modes from several failure causes and the occurrence of causes follows a homogeneous Poisson process. The total expected cost is used as an optimization criterion. In this article, we derive newly the total expected cost under the same assumptions and consider some extended models.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.63
no.4
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pp.345-350
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2014
DC electrolytic capacitor is widely used in the power converter including PWM inverter, switching power supply and PFC Boost converter system because of its large capacitance, small size and low cost. In this paper, basic characteristics of DC electrolytic capacitor vs. frequency is presented and the real-time estimation scheme of ESR and capacitance based on the bandpass filtering is adopted to the single phase boost converter of uninterruptible power supply to diagnose its split dc-link capacitors. The feasibility of this real-time failure prediction monitoring system is verified by the computer simulation of the 5[kW] singe phase PFC half-bridge boost converter.
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