Kim, Ju Sik;Jo, Sung Han;Jeoung, Rae Hyuck;Cho, Eun Ju;Na, Young Kyun;You, Ki Hyun
Journal of Information Technology Services
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v.20
no.3
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pp.1-12
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2021
Reactor Coolant Pump (RCP) is core part of nuclear power plant to provide the forced circulation of reactor coolant for the removal of core heat. Properly monitoring vibration of RCP is a key activity of a successful predictive maintenance and can lead to a decrease in failure, optimization of machine performance, and a reduction of repair and maintenance costs. Here, we developed real-time RCP Vibration Analysis System (VAS) that web based platform using NoSQL DB (Mongo DB) to handle vibration data of RCP. In this paper, we explain how to implement digital signal process of vibration data from time domain to frequency domain using Fast Fourier transform and how to design NoSQL DB structure, how to implement web service using Java spring framework, JavaScript, High-Chart. We have implement various plot according to standard of the American Society of Mechanical Engineers (ASME) and it can show on web browser based on HTML 5. This data analysis platform shows a upgraded method to real-time analyze vibration data and easily uses without specialist. Furthermore to get better precision we have plan apply to additional machine learning technology.
With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.7
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pp.671-676
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2016
This study is about design for the Rotational Instrument of the Industry factory which is used management safety and maintenance. We developed the multichannel vibration monitering system of the self-diagnosis for middle level CMS(Condition Monitoring System) market, and that system are new features to the expandability and flexibility. Normally one channel is used for treating one signal, but developed instrument can treat four channel with one signal processing card. One rack have redundant power supply and displace and it can check vibration measurement value in field without computer. Bearing fault detection is fundamental of vibration surveillance, but sometimes can not check with vibration velocity and acceleration. So it need the filtering and the amplitude modulation on the acceleration enveloping technology when irregular vibration is happened. We developed the vibration analysis instrument which is applied such technology. And the development prototype shows activated within the vibration error limit.
Lee, Han-Young;Min, Byung-Jun;Kim, Mun-Hee;Seo, Dong-Sun;Hur, Wong
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.339-347
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1996
object-oriented programming is used to develop next-generation telecommu- nications services running on the distributed processing environment. In order to test these services efficiently at the system-level during not only in the development phase but also in the operation phase, we define an embedded monitor service within the infrastructure to monitor the operation of the distributed programs, and describe a system-level test mechanism based on the monitor service. By separating the function of monitor server which monitors operations of objects and collects monitored data and that of tester which makes analysis and decides the sequence of test events, the invasive effect of monitoring can be minimized. At the same time, accurate diagnosis on the system can be achieve by exploiting the test mechanism. The mechanism, as a core component for the implementation of real-time fault-tol-erant systems, is applicable to general-purpose distributeded systems as well.
This study investigated use cases of machine learning technology in domestic medical, manufacturing, finance, automobile, urban sectors and those in overseas mining industry. Through a literature survey, it was found that the machine learning technology has been widely utilized for developing medical image information system, real-time monitoring and fault diagnosis system, security level of information system, autonomous vehicle and integrated city management system. Until now, the use cases have not found in the domestic mining industry, however, several overseas projects have found that introduce the machine learning technology to the mining industry for improving the productivity and safety of mineral exploration or mine development. In the future, the introduction of the machine learning technology to the mining industry is expected to spread gradually.
Most cars today use electronic control to control the state of the engine to achieve optimum performance. This study developed a device for maintaining fault diagnosis and optimal vehicle status by displaying the engine information of a car on the screen in real time using can communication. This system displays information generated from the engine to the driver in real time such as engine intake and exhaust temperature, current battery voltage, tire pressure, RPM, DPF collection amount, torque, and horsepower through the OBD2 socket. You can check immediately. It can help you to drive safely by measuring tire pressure and displaying it on the screen, and it provides a mode to set the shift timing to suit your taste. In particular, in the case of diesel engine cars, the problems caused by smoke can adversely affect the performance and environmental pollution. Therefore, the system was developed to display the DPF collection amount on the system screen to prevent environmental pollution and to manage the vehicle efficiently.
This study is focused on the development and application of automotive lighting system simulator device to help understanding of the repair and overhaul, electrical instrumentation and automotive circuit checks the contents of the automotive electrical system. The purpose of this study is to define the circuit numeracy, circuit repair preparation skills, detachable power, circuit analysis capabilities, inspection and measurement capability, and repair (problem solving) skills, through the cultivation of clean ability to increase the understanding of electrical equipment maintenance circuitry to verify the improvement of the repair. Automotive electrical device requires understanding of the invisible parts, and understanding of the various symbols and complex circuitry to measure the basic checks and repair are indispensable. This paper would likely contribute to help students to gain more interest in the fields that they feel difficult such as basic skills which necessary to cultivate a variety of electrical equipment fault diagnosis of the basic knowledge needed for electric cars practical.
The development of a large-scale thermal power plant control simulator consists of water/steam systems, air/combustion systems, pulverizer systems and turbine/generator systems. Modeling is possible for all systems except mechanical turbines/generators. Currently, there have been attempts to develop neural network simulators for some systems of a boiler, but the development of simulator for the whole system has never been completed. In particular, autoTuning, one of the key technology developments of all power generation companies, is a technology that can be achieved only when modeling for all systems with high accuracy is completed. The simulation results show accuracy of 95 to 99% or more of the actual boiler system, so if the field PID controller is fitted to this simulator, it will be available for fault diagnosis or auto-tuning.
The transportation industry is one of the important industries due to the geographical requirements surrounded by the sea on three sides of Korea and the problem of resource poverty, which relies on imports for most of its resource consumption. Among them, the proportion of the shipping industry is large enough to account for most of the transportation industry, and maintenance in the shipping industry is also important in improving the operational efficiency and reducing costs of ships. However, currently, inspections are conducted every certain period of time for maintenance of ships, resulting in time and cost, and the cause is not properly identified. Therefore, in this study, the proposed methodology, LSTM-AutoEncoder, is used to detect abnormalities that may cause ship failure by considering the time of actual ship operation data. In addition, clustering is performed through clustering, and the potential causes of ship main engine failure are identified by grouping outlier by factor. This enables faster monitoring of various information on the ship and identifies the degree of abnormality. In addition, the current ship's fault monitoring system will be equipped with a concrete alarm point setting and a fault diagnosis system, and it will be able to help find the maintenance time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.151-159
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2007
It is very important to collect all production-related status values during the manufacturing process of semiconductor. The analysis results of the collected data can be used for the operation rate, fault diagnosis, process control and removal of predicted obstacles of equipments, eventually contributing to the improvement of production efficiency. For this propose. many IC makers have adopted EES(Equipment Engineering System). As the use of web has become a daily lift activity lately, it has been suggested to expand the scope of monitoring equipments using HTTP or SOAP protocols. To fulfill the web-based EES, EDA(Equipment Data Aquisition) should be facilitated first by integrating and standardizing various forms of messages generated from many different semiconductor equipments. In this paper, a method for integration between different types of information is suggested based on the analysis of various protocols used for the communication between semiconductor equipments. In addition, a software architecture to support the method is desisted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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