Abnormal symptoms on operating conditions of power transformer are monitored by a preventive diagnostic system which prevents the sudden power failure in case of quick progress of abnormal situation. The preventive diagnostic system helps plan the proper maintenance method according to the transformer conditions via accumulated data. KEPCO has adopted the preventive diagnostic system at nine of 345kV substations since 1997. Application techniques of the diagnostic sensors were settled, but diagnostic algorithm and practical use of accumulated data are not yet established. To build up the diagnostic algorithm and effective use of the preventive diagnostic system, the reliability of the data which were accumulated in a server computer is very important. This paper describes the data analysis in the server in order to advance the reliability of the accumulated data of the preventive diagnostic system. The principles and data flows of the diagnostic sensors were analyzed, and the data discrepancy between sensors and server were calibrated.
The diagnosis of the failure for the existing electrical facilities was based on regular preventive maintenance, but this preventive maintenance was limited in preventing a lot of cost loss and sudden system failure. To overcome these shortcomings, fault prediction and diagnostic techniques are critical to increasing system reliability by monitoring electrical installations in real time and detecting abnormal conditions in the facility early. As the performance and quality deterioration problem occurs frequently due to the increase in the number of users of the motor pump, the purpose is to build an intelligent control system that can control the motor pump to maximize the performance and to improve the quality and reliability. To this end, a vibration sensor, temperature sensor, pressure sensor, and low water level sensor are used to detect vibrations, temperatures, pressures, and low water levels that can occur in the motor pump, and to build a system that can identify and diagnose information to users in real time.
The exact partial discharge pulse should be measured in order to estimate the discharge source in the solid insulation and diagnose the degree of deterioration. Partial discharges generated in the insulation occur in the internal voids or at the edge of the insulation, have unique characteristics following the type and location. When external voltage is applied, Partial discharges occurred in the restrictively presented voids increase the quantity of electrical charge at the discharge onset voltage. The discharge characteristics have remained constant as space is filled by the impurity such as a compound of gases accompanied with discharge. In this study, How to design the insulation about the problems of the built-in diagnostics in the transformer is discussed by the interpretation of electric field.
Objectives : This study aims to analyze the patents filed in the clinical diagnosis sector where technologies have been actively developed since the advent of the 4th industrial revolution. Methods : The analysis has been conducted in two ways - the period from 2016 to 2021 and the time points before and after COVID-19 - by visualizing based on the word cloud method. Results : Over two thirds of patents has been filed in the A61B sector (71.8%) and cure, sensor, self diagnosis, control, and breakdown have been observed in the period above. During the overall period (2016~2021), 'ultrasound'(7.5%), 'image'(5.1%), 'skin'(4.0%), 'treatment'(3.4%), and 'artificial intelligence(2.5%)' were the frequently patent applications technologies. In addition, 'ultrasound'(6.2%), 'image'(5.5%), 'skin'(4.0%), 'treatment' (3.7%), and 'portable'(1.7%) appeared most frequently before COVID-19 whereas 'ultrasound(5.5%)', 'artificial intelligence(4.2%)', 'diagnostic device'(1.9%), 'dimentia'(1.6%), and 'diagnostic kit'(1.4%) emerged the most after COVID-19. Conclusion : This study is meaningful in that it showed the technological development trend in the digital diagnosis sector and it was found that the Korean medicine field should contribute to this field more actively in the future.
Induction motors are a critical component of many industrial processes and are frequently integrated in commercially available equipment. Safety, reliability, efficiency, and performance are some of the major concerns of induction motor applications. Preventive maintenance of induction motors has been a topic great interest to industry because of their wide range application of industry. Since the use of mechanical sensors, such as vibration probes, strain gauges, and accelerometers is often impractical, the motor current signature analysis (MACA) techniques have gained murk popularity as diagnostic tool. Fault tolerant control (FTC) strives to make the system stable and retain acceptable performance under the system faults. All present FTC method can be classified into two groups. The first group is based on fault detection and diagnostics (FDD). The second group is independent of FDD and includes methods such as integrity control, reliable stabilization and simultaneous stabilization. This paper presents the fundamental FDD-based FTC methods, which are capable of on-line detection and diagnose of the induction motors. Therefore, our group has developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. This paper presents its architecture. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current, voltage, temperatures, vibration and speed of the motor. The DSPs share information from each sensor or DSP through DPRAM with hardware implemented semaphore. And it communicates the motor status through field bus (CAN, RS485). From the designed system, we get primitive sensors data for the case of normal condition and two abnormal conditions of 3 phase induction motor control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using CAN protocol.
This paper shows the design improvement and test model of FAU (Frequency Analysis Unit) in PDD (Partial Discharge Diagnosis system) for 800kV GIS (Gas Insulated Switchgear). We found some problems during operation of previous FAU, such as the aging of fiber-optic converter that can cause communication error, the malfunction of signal analysis circuit etc. And then we solved those problems by design improvement and verified the performance through type test. To monitor partial discharge, the performance of UHF sensor is important but the performance of frequency analysis unit is also very important. So we solved communication error, the malfunction of signal analysis circuit and then increased the operation reliability of FAU by improving fiber-optic converter and signal analysis circuit. Accredited testing laboratory carried out the performance verification test according to performance test criteria and procedure of reliability test standards, IEC-60225, 61000 and 60068 etc. We confirmed the test results which correspond with the performance test criteria.
오늘날 의료분야의 서비스 디자인은 유 무형의 서비스 요소를 통합적으로 가시화하고 혁신적 해결책을 도출, 고객이 해당 서비스를 더 중요한 가치로 느낄 수 있도록 지원하는 실용적 서비스 연구개발로 발전하고 있는 상황이다. 개인의 소득수준이 향상되면서 의료복지와 웰빙에 대한 관심이 날로 높아지고 있어, 의료분야의 초점도 과거의 질병 질환에 대한 치료의 개념에서 예방 의료로 구심점이 이동하고 있다. 이런 추세에 맞추어 최근 의료복지에 유비쿼터스 개념을 접목하여 건강진단 및 건강관리의 시간과 공간 제약을 대폭 줄인 홈헬스케어 시스템의 연구개발이 활발히 진행되고 있고 헬스케어3.0 시대에 따른 사용자 중심의 의료 서비스와 사용자 니즈를 기반으로 한 제품 및 의료 환경 개선 요구가 증대하고 있어 그에 따라 사용자 중심 니즈와 요구가 반영된 현장 의료진단 제품 개발이 필요하다. 본 연구는 현장 의료진단 제품 중 하나인 '무선 X-ray 디텍터'를 연구 개발함에 있어 현장진단 제품에 적합한 소재와 외형을 적용하여 사용자의 요구가 충분히 반영된 제품을 개발 연구하는 것을 목표로 두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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