Purpose: In this study, we research the hurdle rate method to suggest the robust control chart for a contaminated process less vulnerable to fault values than existing control charts. Methods: We produce the results of p, ARL values to compare the performance of two control charts, $\bar{x}-s$ that has been used typically and TM-TS that is suggested by this paper. We implement the simulation focusing on three cases, change of deviation, mean and both of them. Results: We draw a conclusion that the TM-TS control chart has better efficiency than $\bar{x}-s$ control chart over the three cases. Conclusion: We insist that applying TM-TS control chart for a polluted process is more effective than $\bar{x}-s$ control chart.
The problem of process(Sensor) fault management in Observer Based Control System are considered and structures of Fault Tolerant Observer based Control Systems (FMCS) that function well in the face of the faults are proposed. The FTOCSs include detection logic unit and an additional observer driven by residuals of primary observer and estimate estimation errors of primary observer and fault variables. Since the FTOCSs have the ability to detect and accomodate the faults the original control objectives can be accomplished without considerable control performance deterioration even in the faulty environments. Therefore, the Proposed FMCSs can effectively be used for enhancing the functional reliability of the Observer Based Control Systems.
We design and implement a process-based fault recovery system to increase the reliability of new memory based computer systems. A rollback point is made at every context switch to which a process can rollback to upon a fault. In this study, a clone process of the original process, which we refer to as a P-process (Persistent-process), is created as a rollback point. Such a design minimizes losses when a fault does occur. Specifically, first, execution loss can be minimized as rollback points are created only at context switches, which bounds the lost execution. Second, as we make use of the COW (Copy-On-Write)mechanism, only those parts of the process memory state that are modified (in page units) are copied decreasing the overhead for creating the P-process. Our experimental results show that the overhead is approximately 5% in 8 out of 11 PARSEC benchmark workloads when P-process is created at every context switch time. Even for workloads that result in considerable overhead, we show that this overhead can be reduced by increasing the P-process generation interval.
FTA (fault tree analysis), an analytical method for system failure management, was employed in the management of faults in running PCR analysis. PCR is executed through several processes, in which the process of PCR machine operation was selected for the analysis by FTA. The reason for choosing the simplest process in the PCR analysis was to adopt it as a first trial to test a feasibility of the FTA approach. First, fault events-top event, intermediate event, basic events-were identified by survey on expert knowledge of PCR. Then those events were correlated deductively to build a fault tree in hierarchical structure. The fault tree was evaluated qualitatively and quantitatively, yielding minimal cut sets, structural importance, common cause vulnerability, simulation of probability of occurrence of top event, cut set importance, item importance and sensitivity. The top event was 'errors in the step of PCR machine operation in running PCR analysis'. The major intermediate events were 'failures in instrument' and 'errors in actions in experiment'. The basic events were four events, one event and one event based on human errors, instrument failure and energy source failure, respectively. Those events were combined with Boolean logic gates-AND or OR, constructing a fault tree. In the qualitative evaluation of the tree, the basic events-'errors in preparing the reaction mixture', 'errors in setting temperature and time of PCR machine', 'failure of electrical power during running PCR machine', 'errors in selecting adequate PCR machine'-proved the most critical in the occurrence of the fault of the top event. In the quantitative evaluation, the list of the critical events were not the same as that from the qualitative evaluation. It was because the probability value of PCR machine failure, not on the list above though, increased with used time, and the probability of the events of electricity failure and defective of PCR machine were given zero due to rare likelihood of the events in general. It was concluded that this feasibility study is worth being a means to introduce the novel technique, FTA, to the management of faults in running PCR analysis.
This paper proposes a fault detection method for blade pitch systems of floating wind turbines using transformer-based deep-learning models. Transformers leverage self-attention mechanisms, efficiently process time-series data, and capture long-term dependencies more effectively than traditional recurrent neural networks (RNNs). The model was trained using normal operational data to detect anomalies through high reconstruction losses when encountering abnormal data. In this study, various fault conditions in a blade pitch system, including environmental load cases, were simulated using a detailed model of a spar-type floating wind turbine, the data collected from these simulations were used to train and test the transformer models. The model demonstrated superior fault-detection capabilities with high accuracy, precision, recall, and F1 scores. The results show that the proposed method successfully identifies faults and achieves high-performance metrics, outperforming existing traditional multi-layer perceptron (MLP) models and long short-term memory-autoencoder (LSTM-AE) models. This study highlights the potential of transformer models for real-time fault detection in wind turbines, contributing to more advanced condition-monitoring systems with minimal human intervention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.6
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pp.101-109
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2012
To develop high quality software, quality control plan is required about fault correction that is latent within software. We should describe fault correction profile properly for this. The tank and pipe model performs complex processes to calculate fault that is remove and escapes. Also, we have to know in which phase the faults were inserted, removed and escaped and know the fault detection rate at any phases. To simplify such complex process, this paper presented model to fault filtering concept. Presented model has advantage that can describe fault more shortly because need not to consider whether was involved in fault that escaped fault is inserted at any step at free step. Also, presented effort estimating model that do fetters in function of fault removal quality and productivity measure and is required in fault detection.
Many studies in risk management have been focused on management process, contract relation, and risk analysis in the past decade, but very few studies have addressed project risks from the perspective of risk efficiency. This study started with using Fault Tree Analysis to develop a framework for the decision-making support system of risk management from the perspective of risk efficiency, in order for the support system to find risk strategies of optimal combination for the project manager by the trade-off between project risk and cost of project strategies. Comprehensive and realistic risk strategies must strive for optimal decisions that minimize project risks and risk strategies cost while addressing important data such as risk causes, risk probability, risk impact and risk strategies cost. The risk management in the construction phase of building projects in Taiwan upon important data has been analyzed, that provided the data for support system to include 247 risk causes. Then, 17 risk causes were extracted to demonstrates the decision-making support system of risk management from the perspective of risk efficiency in building project of Taiwan which could reach better combination type of risk strategies for the project manager by the trade-off between risk cost and project risk.
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.
인공위성은 지상 시스템과는 달리 극한 발사환경 및 우주환경에 노출되고, 운용 중 수리가 불가능하며, 임무 실패에 따른 위험비용이 매우 크기 때문에 고신뢰성, 고비용의 부품, 장비 및 시스템을 채택하여 개념설계단계에서부터 신뢰성을 관리한다. 신뢰성 관리의 주요 목적은 설계변경 및 개발 사이클의 반복을 최소화하고, 개발비용을 절감하며, 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 것으로서, 대부분의 우주시스템 개발 프로젝트에서는 제품보증(Product Assurance) 활동의 일환으로 수행된다. 제품보증 업무는 크게 품질보증, 신뢰성 관리, EEE 부품관리, 재료 및 공정(Material & Process) 관리, 오염관리, 소프트웨어 품질보증 등으로 구분되지만, 포괄적인 의미의 신뢰성 관리 범주에 이를 모두 포함시키기도 한다. 인공 위성의 개발과정에서 기술성능지표 중 하나로서 중점 관리되고 있는 시스템 신뢰성 관리의 세부기법, 프로세스, 개선 필요사항 등에 대하여 살펴보고자 한다.
In this paper, we propose a software reliability growth model (SRGM) based on the testing domain, which is isolated by the executed test cases. This model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process. We consider that the fault detection rate of NHPP model is changed in the proposed SRGM. We obtain the maximum likelihood estimate, and compare goodness-of-fit with another existing software reliability growth model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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