Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제7권5호
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pp.247-251
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2006
The traction DC feeder cable is one of the key devices for the safety operation of subway system, but for low voltage DC feeder cable (<3000 V) for subway, little attention has been paid by investigators on its online monitoring technology. With an introduction of cable laying and operation environment for the cable, this paper investigated the on-line monitoring technology of 1500 V DC feeder cable of subway. Firstly, in the text, the fault model of 1500 V DC cable was proposed based on the analysis of the fault type of the DC feeder cable, and then put forward synthetically on-line monitoring discharge signal and DC leakage current signal to assess DC feeder cable insulating state. The results of laboratory experiment prove that the proposed methods are feasible and can be implemented on-line monitor on DC feeder cable of subway.
For safe and stable operations of power plants, it is essential to monitor closely crucial measurement values related to power plant trips. In this paper, an intelligent power plant operating state monitoring technique enabling the operating crew member to monitor conveniently the status of the important measurement values and to perceive almost instantly the significance of the implications of those measurement values is developed. The proposed technique is called a "POST(Plant Operating State Tracking) Chart" technique and provides the foundations in developing an intelligent and integrated power plant operating state monitoring support system called the "P-OASIS"(Plant Operation Assessment and Support Intelligent System). The P-OASIS is applied to a thermal power plant of 500[MW] capacity and exhibited impressive performances.
In this paper, we propose a new real-time traffic monitoring scheme for the BcN, the RBC algorithm and investigate its operation. We implemented RBC algorithm and constructed the testbed and we confirmed the performance for this. The simulation result shows that traffic monitoring log size is reduced remarkably by using the RBC. An operation hour is reduced and a feedback support of Real-time is possible also. Consequently, RBC algorithm confirmed we are fit for Real-time TE plan for BcN.
This growth if WWW(World Wide Web) with the spread of ADSL provides us with a variety of service that are the extensions of opportunities to get information. a various education methods by remote courses and electronic commerce. Remote Monitoring Server(RMS) that uses internet and WWW is constructed for chip mounter. Hardware base consists of RMS, chip mounter and C/S server. In this paper, we realize the remote management system with monitoring and diagnosis function to efficiently operate chip mounter the one of PCB assembly equipment. The remote management system for chip mounter consists of RMS(Remote Monitoring Server) and C/S server. RMS manages real-time information from chip mounter through TCP/IP. RMS that utilizes real-time information informs user of the actual output the operation status of chip mounter, user of the actual output, the operation status of chip mounter, the trouble code and the trouble description.
On-line monitoring system is important for high voltage vacuum circuit breakers (HVCBs) in operation condition assessment and fault diagnosis. A distributed multilayer system with client/server architecture is developed on rated voltage 10kV HVCB with spring operating mechanism. It can collect data when HVCB switches, calculate the necessary parameters, show the operation conditions and provide abundant information for fault diagnosis. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is used to detect the singular point which is regarded as the contact moment. This method has been applied to on-line monitoring system successfully and its satisfactory effect has been proved through experiments. SVM and FCM are both effective methods for fault diagnosis. A combinative algorithm is designed to judge the faults of HVCB's operating mechanism. The system's precision and stability are confirmed by field tests.
This paper considers a method of reproducing abnormal and fault operation for smart monitoring of thrust bearing used in wave power generation system. In order to develop smart monitoring technology, abnormal and failure data of actual equipment are required. However, it is impossible to artificially break down the actual equipment in operation due to safety and cost. To tackle this problem, a test bed that can secure data through reproduction of a faulty operating environment should be developed. Therefore, in this study, test bed that can reproduce each situation was developed and the operation result was analysis after identifying the situation to be reproduced through the failure factor analysis of the thrust bearing.
The electrical safety and efficiency is the most important thing of the electric vehicle charging system. The prior system is contact charging system that is contacted directly by human. So, it has riskiness such as electric shock in the case of poor insulation or contact problems. To solve these safety issues and the convenience problems, a wireless power transmission system has been developed and is currently in trial operation. However, because high frequency is used in wireless power transmission system instead of commercial frequency, we need to apply protection measures concerning electric shock and equipment protection. Also, it should be accompanied by measuring efficiency for the effective operation of the wireless power transmission system. Therefore, we structured monitoring system in trial operation area of wireless power transmission system and applied decision algorithm for protection of human and equipment and economic operation of it.
During the pyroprocessing operation, various signals can be collected by process monitoring (PM). These signals are utilized to diagnose process states. In this study, feasibility of using PM for nuclear safeguards of electrorefining operation was examined based on the use of machine learning for detecting off-normal operations. The off-normal operation, in this study, is defined as co-deposition of key elements through reduction on cathode. The monitored process signal selected for PM was cathode potential. The necessary data were produced through electrodeposition experiments in a laboratory molten salt system. Model-based cathodic surface area data were also generated and used to support model development. Computer models for classification were developed using a series of recurrent neural network architectures. The concept of transfer learning was also employed by combining pre-training and fine-tuning to minimize data requirement for training. The resulting models were found to classify the normal and the off-normal operation states with a 95% accuracy. With the availability of more process data, the approach is expected to have higher reliability.
Enhancing energy efficiency of machine tools causes substantial impacts on the manufacturing industries, to cope with the competitive introduction of the total energy management strategies. Real-time energy monitoring is essential to identify energy consumption patterns of the machine tools and correlate them with the energy management strategy. Integrated analysis of machine tool's operation status and the corresponding energy usage is most important to accurately evaluate the energy efficiency under the various machining process environments. This paper proposes a system architecture to realize the online energy monitoring system and the embedded energy monitoring approach interconnected with the CNC kernel. The shop-floor operation management system is presented to integrate the proposed online energy monitoring approach.
Background: There has been on increasing emphasis on the importance of monitoring the safety of participants in a clinical trial to protect patients and maintain the integrity of the trial. The independent data monitoring committee (IDMC) has become common component of randomized clinical trials in recent years. Methods: It is important to consider the implications of different approaches that are being used in various countries. IDMC guidelines in Korea, US, and Europe were reviewed and compared to provide the objective, composition and operation of IDMC in detail. Results: IDMC is a group of experts in related subject are as who perform interim data monitoring to make a recommendation to the sponsor or organizer regarding appropriateness of trial continuation and the need for modifications of the trial. Independence of IDMC is preferred in order to minimize influence of factors unrelated to scientific, medical and ethical considerations that should underlie decision-making. Conclusion: IDMC has become an increasingly important component of clinical trials in recent years. Practical operating procedures need to be developed considering the future regulatory status of data monitoring committees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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