Experimental animals have been used to biological and medical purposes and the animals must be, for these purposes, healthy and clean to microbial infection. However, the animals can be easily exposed to pathogenic microorganism via several routes. Of the routes, environmental conditions are the most important factors to keep the animals healthy and clean, especially air condition. Monitoring of air-condition has been required to keep the animal healthy and clean. However, any guideline is not available for experimental conditions with pigs. Therefore, the sampling times and points were compared in different conditions to establish an optimal protocol for monitoring of air borne bacteria. Tryptic soy agar(TSA), blood agar containing 5% defibrinated sheep blood and Sabraud dextrose agar(SDA) were used as media to capture total bacteria, pathogenic bacteria and fungi, respectively. Two methods, compulsive capture using an air-sampler and capturing fall-down bacteria were used to capture the microorganisms in the air. The points and time of capturing were different at each experiment. Air borne microorganisms were captured at three and five points in the open and closed equipments, respectively. Air was collected using an air-sampler for 1 min and 5 min and the agar plates as open status were left from 30 min to 2hr. At first, we monitored an experimental laboratory which dealt with several pathogenic bacteria and then, a protocol obtained from the investigation was applied to open or close experimental conditions with pigs. Number of bacteria was high from 10:00 to 15:00, especially on 13:30-15:30 but sharply decreased after 17:00. The tendency of the number of bacteria was similar between two methods even though the absolute number was higher with air sampler. Critical difference in the number of cells was observed at 5 min with air sampler and 2 hr with fall-down capturing method. However, 1 min with air sampler and 1 hr with fall-down capturing were the best condition to identify bacterial species collected from the air. Number of bacteria were different depending on the sampling points in closed condition but not in opened condition. Based on our results, a guide-line was suggested for screening air-borne microorganism in the experimental conditions with pigs.
Most domestic fossil power plant have exceeded 100,000 hours of operation with the severe operating condition. Among the critical components of fossil power plant, high temperature steam pipe system have had a many problems and damage from unstable displacement behavior because of frequent start up and shut down. In order to prevent the serious damage and failure of the critical pipe system in fossil power plant, 3-dimensional displacement measurement system were developed for the on-line monitoring system. 3-D Measurement system was developed with using the LVDT type sensor and rotary encoder type sensor, this system was installed and operated on the real power plant successfully. In the future time, network system of on-line diagnosis for critical pipe will be designed.
With the use of the NC machine tool, the unmanned production system has been growing recently in the manufacturing field. This there are problems with monitoring adequate tool fracture during the cutting process efficiently. This study was planned and carried out to discover a way of monitoring tool condition in NO-LINE systems during the cutting process. The acquisition of data in cutting force and tool wear has been made in the section examined, to extract the RMS value of the cutting force as specific factors in the cutting process. The fluctuation of the RMS characteristics. From the results, it has been shown that the fluctuation of the RMS values for the cutting force has a close relation to flank wear.
The compressor has one of important roles in refrigeration cycle and it determines refrigeration efficiency and quality This paper aims to monitor rotary compressors for room air conditioners by using Acoustic Emission(AE) technique. The reliability of rotary compressors has been evaluated through visual inspection on them after long term test. This paper describes methods for acquisition and processing AE raw signal to monitor the state of rotary compressor. A detecting method of abnormal compressor in real time is suggested and special-purpose monitoring system which can be applied to automatic manufacturing line is developed using one-chip microprocessor at low cost.
Kim, Y.S.;Nam, H.S.;Kwon, Y.H.;Kim, S.W.;Kim, H.P.;Chang, H.Y.
Corrosion Science and Technology
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제9권2호
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pp.57-66
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2010
Since nuclear power plants are being operated under high temperature and high pressure, on-line monitoring technique to detect corrosion could be more effective than off-line method in shut-off period. In this operating condition, electrochemical noise method may be suitable to monitor the corrosion. This paper aims the analysis on the relation between the cracking and electrochemical noise signal of Alloy 600 under U-bending. When electrochemical noise monitoring technique was used during SCC test, it was judge to be obvious that if cracks generate, its generation can be detected by electrochemical current noise. Cracking-related noise was defined as the noise showing 5~10 times greater than the average value of background noise bands. On the base of crack noise, crack initiation time was determined. From SCC test and electrochemical noise monitoring in $25^{\circ}C$, 0.1 M $Na_2S_4O_6$ solution (Reverse U-Bended Alloy 600 SE+), average crack initiation time was obtained as 9,046 seconds and from its initiation time, it could be defined that net crack propagation rate is the crack length divided by ${\Delta}T$(= total test period - crack initiation time). Therefore, average net crack propagation rate was obtained to be $1.18{\times}10^{-9}\;m/s$.
Electronic devices in railway vehicle perform various functions such as not only braking and propulsion but also monitoring of vehicle condition, on-line diagnosis, and passenger information service, etc. These devices, distributed in vehicle, should be efficiently connected so as to properly perform the functions. IEC (International Electro-Technical Commission) standardized train communication network (TCN) as IEC 61375-1, -2. TCN can reduce the interconnecting work load by reducing the number of wire-line, compared with existing hard-wire connection, and it brings the efficient control by enabling various devices to share the information. But existing TCN can not satisfy the increasing service demands like passenger internet access and CCTV surveillance, etc. In this paper, we investigate ECN (Ethernet Consist Network) and ETN (Ethernet Train Backbone) which are proposed to satisfy these demands and in the process of standardization by IEC TC9 WG43.
Recently, the HFPD measurement methods that detect high frequency bandwidth of frequency components of partial discharge pulses are proposed and many studies are carried out. The HFPD measurement method is able to detect partial discharge signal in active line, therefore this method has a merit that can does condition monitoring of power equipments and measure growth state of partial discharge erosion with on-line and real time. In this study, the radiated HFPD signals are detected by antenna and aging diagnosis is executed with a neural network algorithm. As a result of this study, the aging diagnosis of insulation material using neural networks is possible.
The $9 billion US global wind energy market is experiencing dramatic growth with installed generating capacity up 500% from 7,600 MW at the end of 1997 to nearly 39,300 MW at the end of 2003. With an average annual increase approaching 32%, wind is the world's fastest growing energy source on a percentage basis, and its growth is forecast to continue a double-digit pace into the next decade 1. While much of this growth is fueled by government decisions that are favorable to 'green' or renewable Power, it is also fueled by advances in wind turbine technology as evidenced by larger, more sophisticated machines. As a result, wind turbines are becoming more established as an economically viable alternative to fossil-fueled power generation. Today, wind 'farms' - consisting of anywhere from a single turbine to as many as several hundred turbines - are an important component of the world's source of electric energy.
Large Power transformer is a complex and critical component of power plant and consists of cellulosic paper, insulation oil, core, coil etc. Insulation materials of transformer and related equipment break down to liberate dissolved gas due to corona, partial discharge, pyrolysis or thermal decomposition. The dissolved gas kinds can be related to the type of electrical faults, and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identities of gases being generated are using very useful to decide the condition of transformation status. Therefore dissolved gas analysis is one of the best condition monitoring methods for power transformer. Also, on-line multi-gas analyzer has been developed and installed to monitor the condition of critical transformers. Rogers method, IEC method, key gas method and Duval Triangle method are used to failure diagnosis typically, and those methods are using the ratio or kinds of dissolved gas to evaluate the condition of transformer. This paper analyzes the reliability of transformer diagnostic methods considering actual dissolved gas concentration. Fault diagnosis is performed based on the dissolved gas of five transformers which experienced various fault respectively in the field, and the diagnosis result is compared with the actual off-line fault analysis. In this comparison result, Diagnostic methods using dissolved gas ratio like Rogers method, IEC method are sometimes fall outside the ratio code and no diagnosis but Duval triangle method and Key gas method is correct comparatively.
철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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