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.
Increasing of number of people who suffered from long term chronic diseases which required frequent daily health monitoring and body check up in conjunction with the trendy uses of mobile phones and Personal Digital Assistants (PDAs) in various ubiquitous computing had make portable healthcare system a well known application today. A mobile phone based portable healthcare monitoring system with multiple vital signals monitoring ability at real time in WSN and CDMA network is developed. This system carries out real time monitoring and local data analysis process in the mobile phone. Any detection of abnormal health condition and diagnosis at earlier stage will reduce the risk of patient's life. As an extension to the existing model, a pre-diagnosis management system (PDMS) is designed to minimize the time consuming in pre-diagnosis process in the hospital or healthcare center. An alert is sent to the web server at the healthcare center when the patient detects his health is at critical state where the immediate diagnosis is needed. Preparation of diagnosis equipments and arrangement of doctor and nurses at the hospital side can be done earlier before the arrival of patient at the hospital with the help of PDMS. An efficient pre-diagnosis management increases the chances of diseases recovery rate as well.
Internet service has widely used in office automation such as, manufacturing management purchase, and material resource. Nowadays, factory automation and shop floor control system including CAD/CAM department need a web based monitoring and diagnosis to achieve global collaboration and tole-service. This raper deal with design of web based remote monitoring and diagnosis system which concerned with open architecture controller for machine tool.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
To verify the system performance of portable AE leak diagnosis system which can measure with moving conditions, AE activities such as RMS voltage level, AE signal trend, leak rate degree according to AE database, FFT spectrum were measured during operation on total 11 valves of the secondary system in nuclear power plant. AE activities were recorded and analyzed from various operating conditions including different temperature, type of valve, pressure difference, valve size and fluid. The results of this field study are utilized to select the type of sensors, the frequency band for filtering and thereby to improve the signal-to-noise ratio for diagnosis for diagnosis or monitoring of valves in operation. As the final result of application study above, portable type leak diagnosis system by AE was developed. The outcome of the study can be definitely applied as a means of the diagnosis or monitoring system for energy saving and prevention of accident for power plant valve. The purpose of this study is to verify availability of the acoustic emission in-situ monitoring method to the internal leak and operating conditions of the major valves at nuclear power plants. In this study, acoustic emission tests are performed when the pressurized temperature water and steam flowed through glove valve(main steam dump valve) and check valve(main steam outlet pump check valve) on the normal size of 12 and 18 ". The valve internal leak monitoring system for practical field was designed. The acoustic emission method was applied to the valves at the site, and the background noise was measured for the abnormal plant condition. To improve the reliability, a judgment of leak on the system was used various factors which are AE parameters, trend analysis, frequency analysis, voltage analysis and amplitude analysis of acoustic signal emitted from the valve operating condition internal leak.
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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.744-750
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2014
선박용 디젤엔진의 상태 감시 및 이상 경보에 대한 신속하고 적절한 조치는 선박 운항에 있어서 안전성 및 경제성을 위해서 매우 중요하다. 만약 유지보수 업무를 담당하는 엔지니어의 고장원인에 대한 진단 오류 등으로 인하여 적절한 조치를 취하지 못하게 되면 이는 곧 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 선박용 디젤엔진의 객관적인 진단에 도움을 주는 통합 감시 및 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 분석한 후, 분석된 데이터의 상태 및 변화 추이를 감시하고 이를 기반으로 진단에 도움을 주기 위한 목적을 가진 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 감시 및 진단을 수행함으로써 이상이 발생하면 신속하게 경보를 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있게 되어 선박용 디젤엔진의 안정성이 향상된다.
This paper introduces an enhanced condition monitoring and diagnosis system recently developed for rotating machinery. In the system, the data aquisition/monitoring signal processing, machine condition classifier, case-based reasoning and demonstration modules are effectively integrated with user-friendliness so that machine operators can easily monitor and diagnose the status of rotating machinery in operation. Some of the new features include the directional spectrum, case-based reasoning and neural network techniques. And the demonstrator modules for fault diagnosis of a Bear driving system and for basic understanding of the rotor dynamics are provided to help the potential users better understand the system.
The central monitoring system with on-line diagnosis of high-voltage generator/motor stator insulation is developed. The system is capable of remote diagnosis and monitoring partial discharges of high-voltage generator/motor stator insulation. GOMS(Generator On-line Monitoring System) with maximum of 9 input channels can measure and analyze the status of high-voltage motor stator insulation by on-line. The measured and analysis data are brought to the central monitoring system via modem to build database. The central monitoring system can diagnose and monitor the insulation status of several high-voltage generator/motor at any time. The insulation status of those machines can be enhanced by the database on partial discharges.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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