In this study, fault diagnosis and monitoring of serial wound pre-engaged starter motors have been carried out. Starter motors are DC motors that enable internal combustion engine (ICE) to run. In case of breakdown of a starter motor, internal combustion engine can not be worked. Starter motors have vital importance on internal combustion engines. Kohonen network based fault diagnosis system is proposed for fault diagnosis and monitoring of starter motors. A graphical user interface (GUI) software has been developed by using Visual Basic 6.0 for fault diagnosis. Six faults, seen in starter motors, have been diagnosed successfully by using the developed fault diagnosis system. GUI software makes it possible to diagnose the faults in starter motors before they occur by keeping fault records of past occurrences.
The health conditions of in-service civil infrastructures can be evaluated by employing structural health monitoring technology. A reliable health evaluation result depends heavily on the quality of the data collected from the structural monitoring sensor network. Hence, the problem of sensor fault diagnosis has gained considerable attention in recent years. In this paper, an innovative sensor fault diagnosis method that focuses on fault detection and isolation stages has been proposed. The dynamic or auto-regressive characteristic is firstly utilized to build a multivariable statistical model that measures the correlations of the currently collected structural responses and the future possible ones in combination with the canonical correlation analysis. Two different fault detection statistics are then defined based on the above multivariable statistical model for deciding whether a fault or failure occurred in the sensor network. After that, two corresponding fault isolation indices are deduced through the contribution analysis methodology to identify the faulty sensor. Case studies, using a benchmark structure developed for bridge health monitoring, are considered in the research and demonstrate the superiority of the new proposed sensor fault diagnosis method over the traditional principal component analysis-based and the dynamic principal component analysis-based methods.
The research on the development of the fault monitoring system for the thermal reduction reactor has been performed preliminarily in order to support the successful operation of the thermal reduction reactor. The final task of the development of the fault monitoring system is to assure the integrity of the thermal$_3$ reduction reactor by the acoustic emission (AE) method. The objectives of this paper are to identify and characterize the fault-induced signals for the discrimination of the various AE signals acquired during the reactor operation. The AE data acquisition and analysis system was constructed and applied to the fault monitoring of the small- scale reduction reactor, Through the series of experiments, the various signals such as background noise, operating signals, and fault-induced signals were measured and their characteristics were identified, which will be used in the signal discrimination for further application to full-scale thermal reduction reactor.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
We propose an ART2 neural network-based fault diagnosis method to diagnose of sensor in the gas monitoring system. In the proposed method, using thermal modulation of operating temperature of sensor, the signal patterns are extracted from the voltage of load resistance. Also, fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters is used for fault isolation. The performances of the proposed fault diagnosis method are shown by simulation results using real data obtained from the gas monitoring system.
In this paper, we propose a real-time fault monitoring and dual system design of the countdown time-generating system, which is the main component of the mission control system. The countdown time-generating system produces a countdown signal that is distributed to mission control system devices. The stability of the countdown signal is essential for the main launch-related devices because they perform reserved functions based on the countdown time information received from the countdown time-generating system. Therefore, a reliable and fault-tolerant design is required for the countdown time-generating system. To ensure system reliability, component devices should be redundant and faults should be monitored in real time to manage the device changeover from Active mode to Standby mode upon fault detection. In addition, designing different methods for mode changeover based on fault classification is necessary for appropriate changeover. This study presents a real-time fault monitoring and changeover system, which is based on the dual system design of countdown time-generating devices, as well as experiment on real-time fault monitoring and changeover based on fault inputs.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
인터넷이 갖는 교육적 잠재력에 대한 인식이 확산됨에 따라 정부 차원이나 학교 현장에서 교수-학습을 위한 인터넷 활용을 적극적으로 진행하고 있으나 실제 인터넷 기반의 서비스를 사용하고 있는 시스템의 가용성에 대한 고려는 미흡한 상황이다. 본 논문에서는 가용성을 향상 시킬 수 있고 실제 교육현장의 시스템 관리 담당자들의 업무 부담을 줄일 수 있는 서비스 모니터링 및 장애 관리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템을 실제 WBI 서비스 환경에서 구동함으로써 서비스의 실시간 모니터링, 장애 발생시의 음성과 메일을 통한 장애 경고의 자동 생성, 그리고 계속적인 장애 발생시 관리자의 개입 없는 자동적인 복구가 효과적으로 수행됨을 보였다.
The basic Principles and methods of the on-line monitoring of tribology parameters (friction coefficient and wear allowance) and fault diagnosis for the hoist disc brake system were introduced, the method were based on the spring force and oil pressure of the brake system and the hoist kinematics parameters. The experiment on the monitoring and diagnosis of hoist brake system were carried out. The research results showed: the monitoring and diagnosis methods are feasible.
This paper describes the fault monitoring system for lift type tower parking facilities. This system consists of tower parking facility control panel and monitoring computer, and offers real-time monitoring of parking status and fault detection, and status data acquisition of tower parking system using graphic user interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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