Many industrial operations require continuous or nearly-continuous operation of machines, interruption of which can result in significant cost loss. The condition monitoring of these machines has received considerable attentions in recent years. Rapid developments in semiconductor, computing, and communication with a remote site have led to a new generation of sensor called "smart" sensors which are capable of wireless communication with a remote site. The purpose of this research is to develop a new type of smart sensor for on-line condition monitoring. This system is addressed to detect conditions that may lead to equipment failure when it is running. Moreover it will reduce condition monitoring expense using low cost MEMS accelerometer. This system is capable for signal preprocessing task and analog to digital converter which is controlled by CPU. This sensor communicates with a remote site PC using TCP/IP protocols. The developed sensor executes performance tests for data acquisition accuracy estimations.
Many industrial operations require continuous or nearly-continuous operation of machines, which if interrupted can result in significant financial loss. The condition monitoring of these machines has received considerable attention recent years. Rapid developments in semiconductor, computing, and communication with a remote site have led to a new generation of sensor called "smart" sensors which are capable of wireless communication with a remote site. The purpose of this research is the development of smart sensor using which can on-line perform condition monitoring. This system is addressed to detect conditions that may lead to equipment failure when it is running. Moreover it will reduce condition monitoring expense using low cost MEMS accelerometer. This sensor can receive data in real-time or periodic time from MEMS accelerometer. Furthermore, this system is capable for signal preprocessing task (High Pass Filter, Low Pass Filter and Gain Amplifier) and analog to digital converter (A/D) which is controlled by CPU. A/D converter that converts 10bit digital data is used. This sensor communicates with a remote site PC using TCP/IP protocols. Wireless LAN contain IEEE 802.11i-PSK or WPA (PSK, TKIP) encryption. Developed sensor executes performance tests for data acquisition accuracy estimations.
Vibrations of the tower structures of 750kW and 6kW wind turbines(WT) are investigated by measurement and analysis. Acceleration responses of the WT towers under various operation condition are monitored in real time by the remote monitoring system using LabVIEW. Using the monitoring system, resonance condition of the tower structures is diagnosed with the wind speed data within the operating speed range. To predict the tower resonance frequency, 750 kW tower is modeled as an equivalent beam with a lumped mass and Rayleigh energy method is applied. For 6 kW WT, Rayleigh-Ritz analysis is carried out on the tower-cable coupled system. Calculated tower bending frequency is in good agreement with the measured value. Using the analysis model, parametric study is available in order to prevent the severe resonance.
Air compressor is an important facility with electric power in the industry. However, because of the noise and vibration of air compressor and is installed outside the building management difficulty. In this study, MCP (Micro Control Processor) to remote monitoring of the air compressor via the compressed air through improved quality and allows stable maintenance were designed. So, increase the productivity improvement of energy-saving effect can be obtained. Remote real-time information stored on your PC to manage air compressor equipment was higher reliability. Monitoring system is developed in this study was applied to embedded systems. It is easy to install air compressor, and low maintenance costs was to raise the economic impact.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
For the application of monitoring system of the machine tool to industry, the requirements such as high reliability and low cost need to be satisfied. In this study, a reliable but inexpensive monitoring method for machine tool is introduced. To improve the monitoring reliability, several kinds of information related to machining and operation are selected; real-time video clip from USB camera, operation data and signal from CNC and feed motor torque. Especially, to improve the quality of real-time video clip, a camera housing is developed, it can significantly reduce the vibration effect and prevent from coolant and chip. The collected information are transferred to the monitoring terminals in remote sites using OPC and TCP/IP protocol over Ethernet, which give us convenience of development and interoperability.
In this study, the subspace stochastic realization theories (SSR model I and SSR model II) have been applied to a real bridge for estimating its dynamic characteristics (natural frequencies, damping constants, and vibration modes) under ambient vibration. A numerical simulation is carried out for an arch-type steel truss bridge using a white noise excitation. The estimates obtained from this simulation are compared with those obtained from the Finite Element (FE) analysis, demonstrating good agreement and clarifying the excellent performance of this method in estimating the structural dynamic characteristics. Subsequently, these methods are applied to the vibration induced by both strong and weak winds as obtained by remote monitoring of the Kabashima bridge (an arch-type steel truss bridge of length 136 m, and situated in Nagasaki city). The results obtained with this experimental data reveal that more accurate estimates are obtained when strong wind vibration data is used. In contrast, the vibration data obtained from weak wind provides accurate estimates at lower frequencies, and inaccurate accuracy for higher modes of vibration that do not get excited by the wind of lower intensity. On the basis of the identified results obtained using both simulated data and monitored data from a real bridge, it is determined that the SSR model II realizes more accurate results than the SSR model I. In general, the approach investigated in this study is found to provide acceptable estimates of the dynamic characteristics of highway bridges as well as for the vibration monitoring of bridges.
Lin, Tzu-Kang;Yu, Li-Chen;Ku, Chang-Hung;Chang, Kuo-Chun;Kiremidjian, Anne
Smart Structures and Systems
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제8권1호
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pp.119-137
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2011
A bio-inspired two-mode structural health monitoring (SHM) system based on the Na$\ddot{i}$ve Bayes (NB) classification method is discussed in this paper. To implement the molecular biology based Deoxyribonucleic acid (DNA) array concept in structural health monitoring, which has been demonstrated to be superior in disease detection, two types of array expression data have been proposed for the development of the SHM algorithm. For the micro-vibration mode, a two-tier auto-regression with exogenous (AR-ARX) process is used to extract the expression array from the recorded structural time history while an ARX process is applied for the analysis of the earthquake mode. The health condition of the structure is then determined using the NB classification method. In addition, the union concept in probability is used to improve the accuracy of the system. To verify the performance and reliability of the SHM algorithm, a downscaled eight-storey steel building located at the shaking table of the National Center for Research on Earthquake Engineering (NCREE) was used as the benchmark structure. The structural response from different damage levels and locations was collected and incorporated in the database to aid the structural health monitoring process. Preliminary verification has demonstrated that the structure health condition can be precisely detected by the proposed algorithm. To implement the developed SHM system in a practical application, a SHM prototype consisting of the input sensing module, the transmission module, and the SHM platform was developed. The vibration data were first measured by the deployed sensor, and subsequently the SHM mode corresponding to the desired excitation is chosen automatically to quickly evaluate the health condition of the structure. Test results from the ambient vibration and shaking table test showed that the condition and location of the benchmark structure damage can be successfully detected by the proposed SHM prototype system, and the information is instantaneously transmitted to a remote server to facilitate real-time monitoring. Implementing the bio-inspired two-mode SHM practically has been successfully demonstrated.
Bennett, V.;Abdoun, T.;Shantz, T.;Jang, D.;Thevanayagam, S.
Smart Structures and Systems
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제5권6호
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pp.663-679
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2009
The use of Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) accelerometers in geotechnical instrumentation is relatively new but on the rise. This paper describes a new MEMS-based system for in situ deformation and vibration monitoring. The system has been developed in an effort to combine recent advances in the miniaturization of sensors and electronics with an established wireless infrastructure for on-line geotechnical monitoring. The concept is based on triaxial MEMS accelerometer measurements of static acceleration (angles relative to gravity) and dynamic accelerations. The dynamic acceleration sensitivity range provides signals proportional to vibration during earthquakes or construction activities. This MEMS-based in-place inclinometer system utilizes the measurements to obtain three-dimensional (3D) ground acceleration and permanent deformation profiles up to a depth of one hundred meters. Each sensor array or group of arrays can be connected to a wireless earth station to enable real-time monitoring as well as remote sensor configuration. This paper provides a technical assessment of MEMS-based in-place inclinometer systems for geotechnical instrumentation applications by reviewing the sensor characteristics and providing small- and full-scale laboratory calibration tests. A description and validation of recorded field data from an instrumented unstable slope in California is also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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