Chemical facility system have dangerous elements that can injure the human like an explosion and a fire, gas poisoning by a leakage of the harmful chemical material. In addition to a vibration of the machine occurs the leakage. Therefore, the chemical factory requires for periodic monitoring of the vibration. But, until now, the operator has executed a monitoring of the machine by the senses. So, the diagnostic expert system by which the operator can judge easily and expertly a condition of the machine is developed. This paper describes the structure of diagnostic system and the diagnostic algorithm using fuzzy inference
About 40% of reactors in the world are being operated beyond design life or are approaching the end of their life cycle. During long-term operation, various degradation mechanisms occur. Fatigue caused by alternating operational stresses in terms of temperature or pressure change is an important damage mechanism in continued operation of nuclear power plants. To monitor the fatigue damage of components, Fatigue Monitoring System (FMS) has been installed. Most FMSs have used Green's Function Approach (GFA) to calculate the thermal stresses rapidly. However, if temperature-dependent material properties are used in a detailed FEM, there is a maximum peak stress discrepancy between a conventional GFA and a detailed FEM because constant material properties are used in a conventional method. Therefore, if a conventional method is used in the fatigue evaluation, thermal stresses for various operating cycles may be calculated incorrectly and it may lead to an unreliable estimation. So, in this paper, the modified GFA which can consider temperature-dependent material properties is proposed by using an artificial neural network and weight factor. To verify the proposed method, thermal stresses by the new method are compared with those by FEM. Finally, pros and cons of the new method as well as technical findings from the assessment are discussed.
We have developed an implantable wireless sensor for real time pressure monitoring of blood circulation system. MEMS (micro-electro-mechanical system) technology was adopted as a sensor development method. The sensor is composed of photolithographically patterned inductors and a distributed capacitor in gap between the inductors. A resulting LC resonant system produces its resonant frequency in range of 269 to 284 MHz at 740 mmHg. To read the resonant frequency changed by blood pressure variation, we developed a custom readout system based on a network analyzer functionality. The bench-top testing of the pressure sensors showed good mechanical and electrical functionality. A sensor was implanted into tibial artery of farm pig, and interrogated wirelessly with accurate readings of blood pressure. After 45 days, the sensor's electrical response and histopathology were studied with good frequency reading and biocompatibility.
본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.
When the injection molding system molds some plastic products, defective product rate will be increased if plastic materials have some excessive moisture content. Therefore, it is very important to control the dehumidification and drying of plastic material. Since the moisture content of the plastic material may change from time to time depending on the material and the molding process, it is necessary to observe the change in real time and maintain a constant moisture content. To solve these problems, I proposed a smart factory system model for plastic molding in this paper. In addition, I designed the interface module to be installed in the dehumidifying dryer which is the core of this process. In addition to this, performance tests were conducted to check the effectiveness and the results were verified as valid.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.109-121
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2020
As a decrease in labor became a serious issue in the manufacturing industry, smart factory technology, which combines IT and the manufacturing business, began to attract attention as a solution. In this study, we have designed and implemented a real-time remote management system for smart factories, which is connected to an IoT sensor and gateway, for plastic manufacturing plants. By implementing the REST API in which an IoT sensor and smart gateway can communicate, the system enabled the data measured from the IoT sensor and equipment status data to the real-time monitoring system through the gateway. Also, a web-based management dashboard enabled remote monitoring and control of the equipment and raw material processing status. A comparative analysis experiment was conducted on the suggested system for the difference in processing speed based on equipment and measurement data number change. The experiment confirmed that saving equipment measurement data using cache mechanisim offered faster processing speed. Through the result our works can provide the basic framework to factory which need implement remote management system.
Kim, Jin-Tae;Kim, Do-Hyoung;Chung, Chin-Man;Baik, Sung-Hoon;Park, Seung-Kyu;Kim, Min-Suk
Journal of the Optical Society of Korea
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제7권3호
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pp.193-196
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2003
We have developed a laser welding monitoring system to monitor laser welding process conditions such as sample feed rate, laser focal position, and laser power. A 2 ㎾ Nd:YAG CW laser beam has been applied to the welding of a stainless steel plate (SUS306) to investigate the welding monitoring. Theradiation signal from the weld pool was guided back through the focusing optics and the laser delivery fiber, and measured by a photo detector. By changing the focus of the laser beam along the z-direction, the penetration depth of the welding material has been measured. That shows the penetration depth depends on the frequency fluctuations of the plume signals which can be used in welding quality control.
A new concept design of electromagnetic energy harvester is proposed for powering a tire pressure monitoring sensor (TPMS). The thin coil strap is attached on the circumferential surface of a rim and a permanent magnet is placed on the brake caliper system. When the wheel rotates, the relative motion between the magnet and the coil generates electrical energy by electromagnetic induction. The generated energy is stored in a storage unit (rechargeable battery, capacitor) and used for TPMS operation and wireless signal transmission. Innovative layered design of the strap is provided for maximizing energy generation. Finite Element Method (FEM) and experiment results on the proposed design are compared to validate the proposed design; further, the method for design improvement is discussed. The proposed design is excellent in terms of durability and sustainability because it utilizes the everlasting rotary motion throughout the vehicle life and does not require material deformation.
고생산성 스마트공장을 실현하고 섬유 공정간 소량 및 대량 생산 요구에 대응할 수 있는 공장간 협업 기능성을 위해서 ICT개념이 도입되고 있다. ICT 기반의 협업 생산과 제조공정 최적화를 통해 제품 개발기간과 원가, 품질, 납기를 개선하여 고생산성 섬유제품을 생산 할 수 있는 ICT 융합형 모니터링 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 봉제기 밑실 부분에 실제 장착 가능한 비접촉식 디지털 광 화이버 센서를 이용하여 밑실잔량을 센싱하여 IoT기반 라떼판다 보드 디스플레이에 표출하는 시스템 설계를 제안하고 구현 하였다. 이는 기존 밑실잔량 센싱 장치에 비해 소형화 되어 봉제기에 적용 우수한 성능을 확보할 수 있다.
본 연구는 최근 새로운 제조 수단으로 각광받고 있는 3D프린팅 기술의 통합제어 시스템과 품질개선을 위한 모니터링 SW 기술개발을 위한 프레임워크 및 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 금속프린팅 기술로 조명되고 있는 DED와 PBF 3D프린팅 기술의 통합 제어기술 개발 Framework와 최근 반도체 장비 등에서 큰 관심을 받고 있는 음향센서를 이용한 모니터링 기술 등 품질 개선을 위한 4가지 모니터링 기술을 제안 소개하고자 한다. 본 연구를 위하여, 국내 3D프린팅 전문기업인 (주)컨셉션, 원광이엔텍(주), (주)디이엔티 등에서 개발 중인 국내 최신 금속 3D프린팅 시스템 장비를 활용하여 연구하였으며(1KW급 Dual Laser PBF 및 DED 프린팅 시스템), 2017년 이래 지속적인 연구개발을 수행해온 경험을 바탕으로 다음세대 3D프린팅 개발자를 위한 연구초안을 제시함으로서 국내 3D프린팅 기술 발전 및 연구개발 협력을 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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