KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제4B권4호
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pp.170-179
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2004
The paper presents technical issues which integrated sensors must address to be implemented in the next generation of power electronics and motor drives. The underlying goal of the sensor integration will be to improve reliability of power conversion systems while making the power converter and motor drive become the primary source of diagnostic signals for the application. The paper focuses on design methodologies that will allow this integration to succeed in meeting the technical demands for both reliability and for application level diagnostics.
국제표준화기구(International Standards Organization : ISO)는 현재 전 세계적인 관련분야의 전문가의 참여 하에 상태감시 및 진단 분야의 규격을 개발하고 있다. 본고에서는 기계진동 및 충격분야의 기술위원회(Technical Committee : TC)인 TC108 산하의 부분위원회(Subcommittee : SC) 5에서 수행중인 기계의 상태감시 및 진단에 관련된 제정작업의 활동현황 전반에 관해 개략적으로 설명한다.(중략)
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.679-684
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1996
The work was aimed at realize the problem of seed processing . Solving this problem it was ascertained that the existing mathematical methods are reliable enough, but they are used practically very seldom. The work offers to use the expert system technology which allows to solve problems connected with practical knowledge of experts in the region of investigation effectively. The method of knowledge structuring and analizing as well as technique of knowledge acquisition which is necessary for realization of this technology are worked-out in the work. As the result applying the worked-out method the prototypes of the expert system (ES) are created : -ES " Sieves " ; research prototype for the sieve choice for the seed sorting machines -ES " Diagnostics " ; displaying prototype for the technological determination of action disrepair of seed sorting machines.
The present study deals with experimental investigations on the syngas-oxygen combustion characteristics of a swirl-stabilized premixed flame in a 10 kW combustor. The effect of hydrogen in syngas has been investigated with different swirl angles to identify the role of hydrogen and swirl strength on the flame stability and CO emissions. The results show that hydrogen addition extended the blowout limit while narrowing the flashback limit. The dependence of blowout on the swirl angle is negligible while the dependence of flashback on the swirl angle is evidenced by two regimes depending on the amount of hydrogen. CO emission is decreased with increasing excess $O_2$ supply or increasing hydrogen content. Chemiluminescence diagnostics is utilized to provide information on the structure of a swirl-stabilized premixed flame. The OH chemiluminescence intensity is more concentrated near the burner exit with an increase in the hydrogen content, which results from high reactivity of hydrogen.
The monitoring and diagnostics of the rotating machinery have been received considerable attention for many years. The objectives are to classify the machinery condition and to find out the cause of abnormal condition. This paper describes a signal classification method for diagnosing the rotating machinery using the artificial neural network and the wavelet transform. In order to extract salient features, the wavelet transform are used from primary noise signals. Since the wavelet transform decomposes raw time-waveform signals into two respective parts in the time space and frequency domain, more and better features can be obtained easier than time-waveform analysis. In the training phase for classification, self-organizing feature map(SOFM) and learning vector quantization(LVQ) are applied, and the accuracies of them are compared with each other. This paper is focused on the development of an advanced signal classifier to automatise the vibration signal pattern recognition. This method is verified by small reciprocating compressors, for refrigerator and normal and abnormal conditions are classified with high flexibility and reliability.
진동해석을 이용한 기계계통의 진단에는 시간영역(time domain)에서의 해석 과 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 주파수영역(frequency domain)에서의 해석 을 생각할 수 있다. 이중 FFT 방법은 고속연산기의 출현과 물리적인 이해의 편이성 등오로 인하여 널리 사용되고 있으나, 시간 함수인 비정상 상태신호(nonstationary signal)의 경우는 주파수영역 해석만으로는 물리적 이해를 구하는데는 한계가 있다. 그래서, 최근 신호처리기법 분야에서는 주파수영역 해석과 시간영역 해석을 보완적 으로 표현할 수 있는 기간-주파수영역 해석기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 그중 대표적인 신호처리 기법은 Wigner-Ville Distribution이며, 특히 본 Wigner-Ville Distribution은 많은 물리적 의미를 갖고 있어 주요 연구 대상이며, 많은 응용분야 를 갖고 있다. 그러나, 기계계통중 회전체의 진동신호을 분석하여 고장 진단 및 감시를 용이하기 위해서는 새로운 형태의 시간.주파수영역 해석기법이 필요하다. 본 논문에서는 회전체의 진동신호 분석이 용이하도록 물리적인 의미와 응용상에 중점을 둔 방향서 Wigner-Ville 분포라는 시간-주파수 분석기법을 제안하였고, 회전체를 이용한 실험을 실시하였다. 그 결과 제안된 방향성 Wigner-Ville Distribution은 회전체 진동신호를 시간-주파수 영역에서 잘 표현하고 있으며, 특히 회전체의 수직 및 수평방향 진동신호로 부터 얻어지는 방향성 Wigner-Ville Distribution은 각 주파수 성분의 방향성 정보를 갖고 있어 이를 회전체의 고장 진단 및 감시에 이용 하였다.
The monitoring and diagnostics of the rotating machinery have been received considerable attention for many years. The objectives are to classify the machinery condition and to find out the cause of abnormal condition. This paper describes a classification method of diagnosing the small reciprocating compressor for refrigerators using the artificial neural network and the wavelet transform. In order to extract salient features, the wavelet transform are used from primary noise signals. Since the wavelet transform decomposes raw time-waveform signals into two respective parts in the time space and frequency domain, more and better features can be obtained easier than time-waveform analysis. In the training phase for classification, self-organizing feature map(SOFM) and learning vector quantization(LVQ) are applied, and the accuracies of them ate compared with each other. This paper is focused on the development of an advanced signal classifier to automatize the vibration signal pattern recognition. This method is verified by small reciprocating compressors, for refrigerator and normal and abnormal conditions are classified with high flexibility and reliability.
The purpose of this study was to investigate and compare the impact of engine load on the emission characteristics of excavator engines, with the aim of improving the method for calculating the emission inventory of construction machinery. The engine load in excavators is directly correlated with the operational workload, and variations in the load factor (LF) can significantly influence the emission inventory. Thus, on-board diagnostic (OBD) data from an excavator at a construction site were systematically collected to measure engine output and emissions. The results revealed discernible differences in emissions based on engine load, even when the average excavator engine performance remained constant. This highlights the significant influence of the type and characteristics of the work being carried out on emission characteristics. Making realistic adjustments to the LF used in emission calculation formulas emerges as a crucial strategy for environmental improvement. Moreover, the analysis of the effects of engine load on emissions from excavators provides valuable insights for enhancing environmental protection measures.
Since air pollution problem by emissions from automotive vehicles has become social issues, lean-burn gasoline direct injection (GDI) engine is focused as an alternative to meet the requirement of reinforced emission regulation and improved fuel consumption. Spray-guided type DI combustion is promising technology, which characterized by the centrally mounted injector and closely positioned spark plug, since stable lean combustion can be realized even at ultra-lean mixture condition. In the present study, the effect of multi-ignition with developed charge coil on combustion and emission characteristics was investigated in optical accessible single cylinder engine. In order to fully understand the in-cylinder phenomena and the mechanisms of emission production, optical diagnostics, such as flame visualization was also carried out at frequently using operating condition. Multi-ignition is effective to improve fuel economy but increase NOx emission at flammability limit.
As pressure transducers are employed in many fields such as production facilities, test facilities vehicles and industrial machinery, there is an increasing need for high precision measurement of pressure without any calibration or maintenance. In this paper, we discuss the development of a smart thin film pressure transducer which is highly suitable for a precise measurement of pressure. The smart functions include automatic zero tracking, automatic span adjustment, temperature compenstion, continuous self-diagnostics for faults (open strain gages, abnormal data, incorrect A/D conversion, and overpressure), data memory and multi-drop communication with PC
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[게시일 2004년 10월 1일]
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