A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1997.10a
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pp.191-199
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1997
Condition monitoring technology was applied for an air compressor lubricating system to achieve a proactive maintenance, which could prevent a catastrophic failure and detect root causes of the conditional failure of the system. For this work, various types of wear monitoring technology were used and compared with the results of vibration and temperature measurements. Results generally showed that every technology has a limitation to failure detection, and integrated-based condition monitoring should be performed for the best results. In this work, an idea for the implementing integrated wear monitoring was suggested and demonstrated.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.9
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pp.2087-2092
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2015
Recently, use of the heat transferring machine and systems has been increasing in various industrial fields. A key technique for constructing such process is basically to measuring temperature directly to objects established on industrial plants. Particularly, a non-contact temperature measurement is very important to realize advanced heat transferring systems. This paper presents a new measurement methodology for temperature by using USN(ubiquitous sensor networks) technique including the microprocessor unit based ZigBee communication systems. This proposed system is made to be applied in monitoring systems for non-contact temperature measurement. We designed firmware based measurement systems whose main function is to save s series of temperature data sets and send it to main monitoring systems.
The Zhuhai Opera House has an external structure consisting of a type of spatial steel, where the stress of steel elements varies with the ambient temperature. A structural health monitoring system was implemented at Zhuhai Opera House, and the temperatures and stresses of the structures were monitored in real time. The relationship between the stress distribution and temperature variations was analysed by measuring the temperature and stresses of the steel elements. In addition to measurements of the structure stresses and temperatures, further simulation analysis was carried out to provide the detailed relationship between the stress distributions and temperature variations. The limited temperature measurements were used to simulate the structure temperature distribution, and the stress distributions of all steel elements of the structure were analysed by building a finite element model of the Zhuhai Opera House spatial steel structure. This study aims to reveal the stress distributions of steel elements in a real-world project based on temperature variations, and to supply a basic database for the optimal construction time of a spatial steel structure. This will not only provide convenient, rapid and safe early warnings and decision-making for the spatial steel structure construction and operation processes, but also improve the structural safety and construction accuracy of steel space structures.
Kim, Byung-Kyu;Kim, Yong-In;Park, Suk-Ho;Jo, Jin-Ho;Park, Gwi-Tae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.196-201
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2005
Diseases in the gastro-intestinal tract are on an increasing trend. In order to diagnose a patient, various signals of the digestive organ, such as temperature, pH, and pressure, can offer the helpful information. Among the above mentioned signals, we choose the pressure variation as a monitoring signal. The variation of a pressure signal of the gastro-intestinal tract can offer the information of a digestive trouble or some clues of the diseases. In this paper, a pressure monitoring system for the digestive organs of a living pig is presented. This is why a pig's gastro-intestinal tract is very similar as human's. This system concept is to transmit the measured biomedical signals from a transmitter in a living pig to a wireless receiver that is positioned out of body. The integrated solution includes the swallow type pressure capsule and the receiving set consisting of a receiver, decoder circuit. The merit of the proposed system is that the monitoring system can supply the precise and a durable characteristic to measure and to transmit a signal in the gastro-intestinal tract. We achieved the pressure tracings in digestive organs and verified the validity of system after several in-vivo tests using the pressure monitoring system. Through various experiments, we found each organ has its own characterized pressure fluctuation.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.5
no.2
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pp.46-56
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2010
This study proposes a monitoring system by cooperating the image information and the sensor information in a sensor network system. The monitoring system proposed in this study is divided into internal spaces, such as offices and laboratories, and external spaces including other various spaces. In the internal spaces, motions in objects are detected through cameras while some peripherals like lights are controlled by analyzing some temperature, humidity, and illuminance data detected by sensor nodes. In the external spaces, it is to watch certain intruders to the internal spaces through the interested region for exceptional time by installing cameras, motion detectors, and body detectors in such interested regions. In the results of the test that was applied to a practically limited environment by implementing some interfaces for the proposed system, it was considered that it is possible to watch surroundings effectively using the image information obtained from cameras and sensor information acquisited from sensor nodes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.351-356
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2011
In this paper, we design a pet location tracking and remote monitoring system that uses ultrasonic, temperature, humidity and illumination sensors to study behavioral patterns and habits. Using ultrasonic waves to calculate distances, a WSN(Wireless Sensor Network) was constructed to transmit data at pet's location, such as temperature, humidity and illumination, to a sink mote. Data received by the system are stored in the database in real time to trace pet's location. Interference among transmitting motes was eliminated by sequentially transmitting RF beacons using sink mote's beacon as the reference signal. Experiments were performed with the laboratory prototype of a pet animal monitoring system implemented for this study. The system analyzes locations of a pet and displays movement patterns, areas of movement, temperature, humidity and illumination using a GUI (graphical user interface).
A quality monitoring system in butt welding process is proposed to estimate weld pool sizes. The geometrical parameters of the weld pool such as the top bead width and the penetration depth plus half back width are utilized to prove the integrity of the weld quality. The monitoring variables used are the surface temperatures measured at three points on the top surface of the weldment. The temperature profile is assumed that it has a gaussian distribution in vertical direction of torch movement and verify this assumption through temperature analysis. A neural network estimator is designed to estimate weld pool size from temperature informations. The experimental results show that the proposed neural network estimator which used gaussian distribution as temperature information can estimate the weld pool sizes accurately than used three point temperatures as temperature information. Considering the change of gap size in butt welding, the experiment were performed on various gap size.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.3
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pp.278-286
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2011
The on-line monitoring for the wall thinning in secondary system has been considered one of main issues for the safety of nuclear power plants. To establish the on-line monitoring technique for the pipe wall thinning, the development of the ultrasonic transducer working in high-temperature is very important. In this investigation, the magnetostrictive transducer is concerned for high temperature condition up to $300^{\circ}C$. The magnetostrictive transducer has many advantages such as high working temperature, durability, cost-effectiveness, and shear waves, most of all. A thin Fe-Co alloy patch whose Curie temperature is over $900^{\circ}C$ was employed as a ferromagnetic material for magnetostriction. Wave transduction experiments in various temperature were carried out and the effect of bias magnets was considered together with the dry coupling performance of the transducer. From experimental results, consequently, it was found that the magnetostrictive transducer works stable even in high temperature up to $300^{\circ}C$ and can be a promising method for the on-line monitoring of the wall thinning in nuclear power plants.
The real-time dynamic rating system(DRS) can provide the maximum ampacity within required periods, so it can help the transmission-line operation more safely and efficiently. Because the conductor temperature is the main limit of increasing rating current, conductor temperature monitoring(CTM) technology is the basic to DRS. In this paper, real-time CTM was developed for 345kV XLPE cable in tunnel and we have also compared the CTM result of this study with the result according to IEC 287 and JCS 168 thermal parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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