The reason of train location detection is generally the train interval control between the railway stations and the train path control in the railway station yard in order to avoid train collision. It is very important to know the train location for shortening the train headway, and improving the efficiency of railway maintenance as well as the safe operation of trains. Therefore, the accurate detection of train location is the prerequisite technology in railway signalling system. The track circuit and the wheel sensor of rolling stock have been used to detect the train location widely in urban railway as well as high speed train. The track circuit is continuously monitored by electrical equipment to detect the absence of the train and the tachometer and encoder is used for the wheel sensor to measure the train speed. But speed sensor failures are frequent due to the extremely harsh operating conditions encountered in rail vehicle. The CBTC(Communication based Train Control) system has been used in urban railway system recently. But the installation of CBTC system is very high and the modification of design is difficult. This paper deals with the feasibility of new train location detection method using magnetic sensors.
Recently, an electricity sensor system has been installed and operated to prevent failures and accidents by identifying whether a transformer is normal in advance of failure. This electricity sensor system is able to both measure and monitor the transformer's power and voltage remotely and send information to a manager when unusual operation is discovered. However, a battery is required to operate power detection devices, and battery systems need ongoing management such as regular replacement. In addition, at a maintenance cost, occasional human resources and worker safety problems arise. Accordingly, we apply a linear electromagnetic generator using vibration energy from a transformer for an electric sensor system's drive in this research and we conduct optimal design to maximize the linear electromagnetic generator's power. We consider design variables using the provided design method from Process Integration, Automation, and Optimization (PIAnO), which is common tool from process integration and design optimization (PIDO). In addition, we analyze the experiment point from the design of the experiments using "MAXWELL," which is a common electromagnet analysis program. We then create an approximate model and conduct accuracy verification. Finally, we determine the optimal model that generates the maximum power using the proven approximate kriging model and evolutionary optimization algorithm, which we then confirm via simulation.
4차 산업혁명의 일부인 스마트공장의 구축을 위해서는 작업 환경 및 생산 기기에 대한 데이터를 수집하여 이를 분석하고 피드백 함으로써 일어날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하여야 하며, 이를 위해서는 작업 환경 및 생산 기기의 상태를 모니터링하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장거리 저전력 무선 통신 기술인 LoRa를 이용하여 작업 환경 및 생산 기기의 센서 데이터를 수집하여 Mobile과 PC용 모니터링 시스템을 구현하였다. Mobile 기기에서는 실시간으로 생산 환경 및 진동 데이터를 볼 수 있으며, PC 모니터링 프로그램에서는 센서 데이터를 그래프로 표현하여 표준 편차 및 데이터의 변동사항을 확인할 수 있게 프로그램 하였다. 구축된 시스템을 이용하여 생산 환경의 온습도 및 대기압 등의 데이터를 기록하고 생산 기기의 진동 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다
스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5744-5764
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2018
In Wireless Sensor Networks (WSNs) for Internet of Things (IoT) environment, fault tolerance is a most fundamental issue due to strict energy constraint of sensor node. In this paper, a robust energy saving data dissemination protocol for IoT-WSNs is proposed. Minimized energy consumption and dissemination delay time based on signal strength play an important role in our scheme. The representative dissemination protocol SPIN (Sensor Protocols for Information via Negotiation) overcomes overlapped data problem of the classical Flooding scheme. However, SPIN never considers distance between nodes, thus the issue of dissemination energy consumption is becoming more important problem. In order to minimize the energy consumption, the shortest path between sensors should be considered to disseminate the data through the entire IoT-WSNs. SPMS (Shortest Path Mined SPIN) scheme creates routing tables using Bellman Ford method and forwards data through a multi-hop manner to optimize power consumption and delay time. Due to these properties, it is very hard to avoid heavy traffic when routing information is updated. Additionally, a node failure of SPMS would be caused by frequently using some sensors on the shortest path, thus network lifetime might be shortened quickly. In contrast, our scheme is resilient to these failures because it employs energy aware concept. The dissemination delay time of the proposed protocol without a routing table is similar to that of shortest path-based SPMS. In addition, our protocol does not require routing table, which needs a lot of control packets, thus it prevents excessive control message generation. Finally, the proposed scheme outperforms previous schemes in terms of data transmission success ratio, therefore our protocol could be appropriate for IoT-WSNs environment.
The field-programmable gate array (FPGA) is gaining popularity in industrial automation such as nuclear power plant instrumentation and control (I&C) systems due to the benefits of having non-existence of operating system, minimum software errors, and minimum common reason failures. Separate functions can be processed individually and in parallel on the same integrated circuit using FPGAs in comparison to the conventional microprocessor-based systems used in any plant operations. The use of FPGAs offers the potential to minimize complexity and the accompanying difficulty of securing regulatory approval, as well as provide superior protection against obsolescence. Wireless sensor networks (WSNs) are a new technology for acquiring and processing plant data wirelessly in which sensor nodes are configured for real-time signal processing, data acquisition, and monitoring. ZigBee (IEEE 802.15.4) is an open worldwide standard for minimum power, low-cost machine-to-machine (M2M), and internet of things (IoT) enabled wireless network communication. It is always a challenge to follow the specific topology when different Zigbee nodes are placed in a large network such as a plant. The research article focuses on the hardware chip design of different topological structures supported by ZigBee that can be used for monitoring and controlling the different operations of the plant and evaluates the performance in Vitex-5 FPGA hardware. The research work presents a strategy for configuring FPGA with ZigBee sensor nodes when communicating in a large area such as an industrial plant for real-time monitoring.
본 논문에서는 나노미티 기술에서 HCI와 BTI와 같은 노화 현상에 의해 야기되는 MOSFET 디지털 회로의 실패를 정확히 예측을 위한 플립플롭 기반의 온-칩 노화 센싱 회로를 제안한다. 제안된 센싱 회로는 순차회로의 가드밴드 (guardband) 위반에 대한 경고를 나타내는 타이밍 윈도우를 이용해서 노화에 의한 회로의 동작 실패 전에 경고 비트를 발생한다. 발생된 비트는 고신뢰의 시스템 설계를 위한 적응형 셀프-튜닝 방법에서 제어 신호로 사용될 것이다. 노화 센싱 회로는 0.11um CMOS 기술을 사용해서 구현되었고, 파워-게이팅 구조를 가지는 $4{\times}4$ 곱셈기에 의해서 평가되었다.
본 논문에서는 원자로냉각재펌프 고장진단 전문가시스템 (ESRCP)에 대해 기술하였다. 이 시스템의 목적은 RCP의 고장진단과 함께 발전소 운전원에게 적절한 운전 조작 및 비상조치 사항 등을 알려주는데 있다. 진단을 위한 일차적 증상은 RCP 영역에 관련된 경보들이다. 경보처리는 Rule-based Deduction 또는 Priority Factor Operation에 의한다. 고장진단은 Rule-based Deduction이나 Bayesian Inference에 의해 수행된다. 각종 Sensor들의 측정값들은 정확한 원인을 진단하기 위해 필요로 하다 증상들이 부족하거나 불착실성을 나타낼 때는 Bayesian Inference로 고장을 진단한다.
During an extensive review made as part of the Integrated Diagnosis System project of the Maiden Reactor Project, MOAS (Maryland Operator Advisory System) was identified as one of the most thorough systems developed thus far. MOAS is an integrated on-line diagnosis system that encompasses diverse functional aspects that are required for an effective process disturbance management: (1) intelligent process monitoring and alarming, (2) on-line sensor data validation and sensor failure diagnosis, (3) on-line hardware (besides sensors) failure diagnosis, and (4) real-time corrective measure synthesis. The MOAS methodology was used at the Maiden Man-Machine Laboratory HAMMLAB of the OECD Maiden Reactor Project. The performance of MOAS, developed in G2 real-time expert system shell for the high-pressure preheaters of the NORS process in the HAMMLAB, was tested against a variety of transient scenarios, including failures of the control valves and sensors, and tube leakage of the preheaters. These tests showed that MOAS successfully carried out its intended functions, i.e., quickly recognizing an occurring disturbance, correctly diagnosing its cause, and presenting advice on its control to the operator. The lessons learned and insights gained during the implementation and performance tests also are discussed.
Check valve failure is one of the worst problems in nuclear power plants. Recently, many researches have been based on new technology using accelerometers and ultrasonic and magnetic flux detection have been carried out. Here, we have suggested a method that uses acoustic emission sensors for detecting the failures of check valves through measuring and analyzing backward leakage flow, a system that works without disassembling the check valve. For validating the suggested acoustic emission sensor methodology, we designed a hydraulic test loop with a check valve. We have assumed in this study that check valve failure is caused by disk wear or by the insertion of a foreign object. In addition, we have developed diagnostic algorithms by using a neural network model to identify the type and size of the failure in the check valve. Our results show that the proposed diagnostic algorithm with acoustic emission sensors is a good solution for identifying check valve failure without necessitating any disassembly work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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