In this paper, remote control and surveillance monitoring system of HID street-lamp using low-cost type of Zigbee communication module was developed. A plurality of capacitors with different capacity are attached to magnetic ballast for HID lamps. Changes in the amount of illumination can be adjusted by the changes in capacity so that the electric energy can be reduced. In Zigbee communication module, a ATmega128L microprocessor is used and in main CPU, ARM9 Core is used to construct a low-cost smart system. In surveillance monitoring systems, the system was configured to remote monitoring of presence of error in the lamp abnormalities, the status of leakage current and abnormalities of ballasts and capacitors and the validity of the proposed empirical experiment was confirmed.
한반도 남서쪽에 위치한 산동저수지에 대하여 저수지 누수문제 파악을 위해 다양한 수리지질학적 방법과 지구물리 방법이 적용되었다. 이 연구에서 적용한 방법은 추적자 시험, 배수에 따른 시추공 수위 변화 및 누수량 변화 측정, 쌍극자배열 전기비저항탐사, 온도 검층 및 자연전위법 등이다. 수리지질학적 방법 적용 결과 누수형태는 댐체 측벽부를 통한 누수로 밝혀졌으며, 지구물리 방법 적용 결과 이러한 누수구간 및 누수로가 확인되었다. 또한 연구결과로서 지구물리방법 중 전기비저항탐사는 누수구간 규명에 효과적이며, 유동전위를 대상으로 한 자연전위법은 누수 지점 및 누수 유로 확인에 매우 높은 적용성을 확인하였다. 특히 자연번위법 적용 결과 누수가 합쳐져 유출되는 지점 근처에서 측정된 자연전위가 상대적으로 강한 음의 값을 나타냄에 따라 누수량의 증가와 자연전위값의 변화는 상관성이 큰 것으로 나타났다.
본 문은 수리시설물의 누수탐지를 위한 물리탐사의 적용성에 대해서 검토했다. 저수지 및 방조제의 누수탐지를 위해서 전기비저항탐사 및 자연전위 (SP)탐사가 실시되고 있으며, 많은 사례축적으로부터 그 적용성이 입증되고 있다. 그러나, 향후 수리시설물을 보다 정확하게 누수지점을 탐지하고, 효율적인 유지관리를 위해서는 다음과 같은 사항이 요구된다. 1) 단일 탐사보다는 전기비저항탐사와 자연전위탐사를 병용 실시하여 종합적으로 해석함으로서 보다 신뢰성을 높일 수 있다. 2) 전기비저항탐사 결과로부터 누수취약구간을 정확하게 파악하기 위해서는 제체의 전기비저항을 좌우하는 토질의 물성을 잘 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 3) 측정치의 보다 높은 신뢰성을 얻기 위해서는 3차원 탐사의 도입이 시급하다. 4) 수리시설물을 효율적이고 경제적으로 유지관리하기 위해서는 모니터링 계측시스템의 필요성이 요구된다.
The accurate identification of the motor parameters is crucially important to achieve high dynamic performance of induction motors. In this paper, the motor parameters such as rotor resistance, stator(rotor) leakage inductance, mutual inductance are measured for torque monitoring and indirect vector control. To demonstrate the practical significance of the results, some experimental results are presented.
In this paper, in order to reduce the electrical disaster such as electrical fire at traditional markets, we need to develop the circuit breaker which is able to monitor the power status of electrical equipments. Therefore, for solving the those problems, we developed the detection censor(ZCT, CT) and equipment of data analysis and transmission. The detection censor and equipment is able to monitor the electrical equipments condition(over current, leakage current, arc, etc.). We constructed Test-Bed for testing reliability of the circuit breaker and obtained certification. And we tested the over current, leakage current and arc under the normal condition. This paper will be used to the data for development an cabinet panel which is able to monitor the actual loads.
The power system frequency plays an important role in monitoring and controlling the power system. The frequency can be measured through discrete Fourier transform (DFT) coefficients of its positive fundamental frequency. The accuracy of the frequency estimate is severely affected by noise in the power system signal and the leakage effect of the negative fundamental frequency in DFT. This paper proposes a DFT-based frequency estimation algorithm to cope with the noise as well as the leakage effect. In this algorithm, two suitable digital filters are introduced to reduce efficiently frequency estimate error due to the noise. These filters are designed to use a digital bandpass filter and a second-degree integrator. The effectiveness of the proposed algorithm in reduction of frequency estimate error is verified through simulations on noise, harmonics and frequency deviation.
This paper describes the principles and structures of an expert system for arrester diagnosis. The expert system analyzes and decides the arrester condition by total leakage current, its harmonic component, and temperature because the deterioration of arresters appeared in an increase of leakage current and surface temperature of it. Additionally, influence of system voltage harmonics and ambient temperatures on leakage current changes were considered in the design. The expert system is consisted of a data acquisition module and a computer for monitoring. The acquired analog data are digitalized and transmitted to the computer by an optical link which is free from interference.
This paper presents new techniques under development for monitoring the health and vibration of the active components in nuclear power plants, The purpose of this study is to develop an automated system for condition classification of a check valve one of the components being used extensively in a safety system of a nuclear power plant. Acoustic emission testing for a check valve under controlled flow loop conditions was performed to detect and evaluate disc movement for valve failure such as wear and leakage due to foreign object interference in a check valve, It is clearly demonstrated that the evaluation of different types of failure types such as disc wear and check valve leakage were successful by systematically analyzing the characteristics of various AE parameters, It is also shown that the leak size can be determined with an artificial neural network.
본 논문에서는 ZnO 피뢰기 소자에 대한 내구성 평가와 열화실험을 위한 저항분 누설전류 검출장치의 개발과 열화진단기법에 대하여 기술하였다. 저항분 누설전류는 ZnO 피뢰기 소자가 정상상태인지 불안정상태인지에 대한 판단의 지표로서 사용할 수 있다. 본 논문에서는 보상회로로 구성된 저항분 누설전류 측정시스템을 설계하여 구성하고, 실증실험으로서 ZnO 소자에 대한 저항분 누설전류의 측정과 고속프리에 변환기법(Fast Fourier transform)을 통해 저항분 누설전류의 주파수특성을 조사·분석하였다. 분석결과 제안한 저항분 누설전류의 측정 시스템은 실험실에서 산화아연 바리스터의 전기적·물성적 특성을 연구하고, 전력계통에 있어서 ZnO 피뢰기의 열화의 진단과 예측기술을 개발하는데 유용하게 활용할 수 있다.
The mechanical seals, which are installed in rotating machines like pump and compressor, are gengrally used as sealing devices in the many fields of industries. The failure of mechanical seals such as leakage,fast and severe wear, excessive torque, and squeaking results in big problems. To monitor the failure of mechanical seals and to propose the proper monitoring techniques with artificial neural network, sliding wear experiments were conducted. Torque and temperature of the mechanical seals were measured during experiments. Optical microstructure was observed for the wear processing after every 10 minute sliding at rotation speed of 1750 rpm and scanning electron microscopy was also observed. During the experiment, the variation of torque and temperature that meant an abnormal phenomenon, was observed. That experimental data recorded were applied to the developed monitoring system with artificial neural network. This study concludes that torque and temperature of mechanical seals wil be used to identify and to monitor the condition of sliding motion of mechanical seals. An availability to monitor the mechanical seal failure with artificial neural network was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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