Park, Jungho;Jeon, Byungjoo;Park, Jongmin;Cui, Jinshi;Kim, Myungyon;Youn, Byeng D.
Smart Structures and Systems
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v.22
no.2
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pp.185-192
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2018
Participants in the Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society 2017 (PHMAP 2017) Data Challenge were given measured vibration signals from motor-driven gearboxes used in pulverizers. Using this information, participants were requested to predict failure dates and the faulty components. The measured signals were affected by significant noise and disturbance, as the pulverizers in the provided data worked under actual operating conditions. This paper thus presents a fault prediction method for a motor-driven gearbox in a pulverizer system that can perform under external noise and disturbance conditions. First, two fault features, an RMS value in the higher frequency zones (HRMS) and an amplitude of a period for high-speed shaft in the quefrency domain ($QA_{HSS}$), were extracted based on frequency analysis using the higher and lower sampling rate data. The two features were then applied to each pulverizer based on results of frequency responses to impact loadings. Then, a regression analysis was used to predict the failure date using the two extracted features. A weighted regression analysis was used to compensate for the imbalance of the features in the given period. In addition, the faulty components in the motor-driven gearboxes were predicted based on the modulated frequency components. The score predicted by the proposed approach was ranked first in the PHMAP 2017 Data Challenge.
Internet of Thing (IoT) computing is an environment where various devices with sensors and actuators are connect, and interact together to acquire contexts and provide useful services. With the advances of IoT technologies, its usability becomes an in important issue. However, there exist various types of faults in IoT computing which are not conventionally addressed in software research community. Providing reliable IoT services is challenging. In this paper, we present a hierarchy of IoT faults and analyze causes and symptoms of the faults. Based on the analysis, we define effective methods for managing IoT faults. We believe that our proposed framework for managing IoT faults can be utilized in reducing the development cost of IoT applications and enhancing the quality of the applications.
In recent years, with the rapid development of large and medium-sized urban rail transit in China, the total operating mileage of high-speed railway and the total number of EMUs(Electric Multiple Units) are rising. The system complexity of high-speed EMU is constantly increasing, which puts forward higher requirements for the safety of equipment and the efficiency of maintenance.At present, the maintenance mode of high-speed EMU in China still adopts the post maintenance method based on planned maintenance and fault maintenance, which leads to insufficient or excessive maintenance, reduces the efficiency of equipment fault handling, and increases the maintenance cost. Based on the intelligent operation and maintenance technology of PHM(prognostics and health management). This thesis builds an integrated PHM platform of "vehicle system-communication system-ground system" by integrating multi-source heterogeneous data of different scenarios of high-speed EMU, and combines the equipment fault mechanism with artificial intelligence algorithms to build a fault prediction model for traction motors of high-speed EMU.Reliable fault prediction and accurate maintenance shall be carried out in advance to ensure safe and efficient operation of high-speed EMU.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.18
no.spc
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pp.63-74
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2020
The operational safety assessment is an important part of a safety case for the deep geological repository of spent fuels. It consists of different stages such as the identification of initiating events, event tree analysis, fault tree analysis, and evaluation of exposure doses to the public and radiation workers. This study develops a probabilistic safety assessment method for the operational safety assessment and establishes an assessment framework. For the event and fault tree analyses, we propose the advanced information management system for probabilistic safety assessment (AIMS-PSA Manager). In addition, we propose the Radiological Safety Analysis Computer (RSAC) program to evaluate exposure doses to the public and radiation workers. Furthermore, we check the applicability of the assessment framework with respect to drop accidents of a spent fuel assembly arising out of crane failure, at the surface facility of the KRS+ (KAERI Reference disposal System for SNFs). The methods and tools established through this study can be used for the development of a safety case for the KRS+ system as well as for the design modification and the operational safety assessment of the KRS+ system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.4
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pp.185-194
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2003
One method to improve S/W quality before releasing after development is to enhance the its reliability, whose direct methodology is to detect and revise the fault through testing. Once the S/W is released because it meets the target reliability, We operational reliability arises. it is obvious the operational reliability different depending on the condition whether it is universal(package) S/W or dedicated S/W. We propose the methodology to calculate operational software reliability of universal and dedicated S/Ws in this paper.
The $\overline{x}$ control chart for the process mean and either the R or s control chart for the process dispersion have been used together to monitor the manufacturing processes. However, it has been pointed out that this procedure is flawed by a fault that makes it difficult to capture the behavior of process condition visually by considering the relationship between the shift in the process mean and the change in the process dispersion because the respective characteristics are monitored by an individual control chart in parallel. Then, the ($\overline{x}$, s) control chart has been proposed to enable the process managers to monitor the changes in the process mean, process dispersion, or both. On the one hand, identifying which process parameters are responsible for out-of-control condition of process is one of the important issues in the process management. It is especially important in the ($\overline{x}$, s) control chart where some parameters are monitored at a single plane. The previous literature has proposed the multiple decision method based on the statistical hypothesis tests to identify the parameters responsible for out-of-control condition. In this paper, we propose how to identify parameters responsible for out-of-control condition using the information criterion. Then, the effectiveness of proposed method is shown through some numerical experiments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.11B
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pp.956-966
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2004
Nowadays, NGN(Next Generation Network) is evolving into network with packet based QoS.\ulcorner This paper presents the recovery method as a selecting way of more efficient path in MPLS network that reduces the service interruption time. In order to increase the efficiency of usage of recovering resource which is one of major functions of disorder recovering, it opens the state information of each Node both to fault detector and bandwidth broker so that it reduces message transmission time for recovery when functional disorder occurs. in addition, by effective management and adjustment of required bandwidth of entire network depending on the changes of traffic load, it improves the efficiency of bandwidth usage. and in MPLS network supporting priority selection function, it allocates domains depending on the traffic relating to priority order to the entire network so that\ulcorner it efficiently allocates proper resources to the restoring process between the entry and the end for the traffic of high priority and for low priority traffic, it restores path oかy inside disordered domain. by doing this, it reduces resetting time and unnecessary massage transmission.
In this study, detection methods of outlier in various monitoring data that fit into big data category were developed and outlier detections were conducted for both artificial data and real field monitoring data. Rule-based methods applied rate of change and probability of error for monitoring data are effective to detect a large-scale short faults and constant faults having no change within a certain period. There are however, problems with misjudgement that consider the normal data with a large scale variation as outlier caused by using independent single dataset. Rule-based methods for noise faults detection have a limit to application of real monitoring data due to the problem with a choice of proper window size of data and finding of threshold for outlier judgment. A correlation analysis among different two datasets were very effective to detect localized outlier and abnormal variation for short and long-term monitoring dataset if reasonable range of training data could be selected.
Aspect Oriented Programming(AOP) is a relatively new programming paradigm and has properties that other programming paradigms don't have. This new programming paradigm provides new modularization of software systems by cross-cutting concerns. In this paper, we propose a regression test method for program evolution by AOP. By using JoinPoint, we can catch a pointcut-name which makes it possible to test the incorrect pointcut strength fault and the incorrect aspect precedence fault. Through extending proof rules to aspect, we can recognize failures to establish expected postconditions faults. We can also trace variables using set() and get() pointcut and test failures to preserve state invariant fault. Using control flow graph, we can test incorrect changes in control dependencies faults. In order to show the correctness of our proposed method, channel management system is implemented and tested by using proposed methods.
Techniques for rock slope management and assessment must be developed for the prevention and mitigation of rock fall hazards. To enable this, the rock discontinuity such as fault and joint data must be surveyed, analysed and managed. For this, the discontinuities were detected by automatic and semi-automatic method using DEM and ortho-rectified image of rock slope and the rock slope analysis and management system was developed using GIS. Using the system, slope locations and discontinuities data were constructed to spatial database. The system is consist of ‘Data Management’, ‘Rock Slope DB’, ‘Basic Information’, ‘Image Processing’, ‘Image Analys ing’, ‘Edit’, ‘View’, ‘Theme’, ‘Graphic’, ‘Window’ and ‘Help’. The system was developed using avenue of ArcView 3.2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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