Nonlinear time-domain system identification (SI) algorithm is proposed to assess damage in a shear building by synchronously estimating time-varying stiffness and damping parameters using measured acceleration data. Mass properties have been assumed as the a priori known information. Viscous damping was utilized for the current research. To chase possible nonlinear dynamic behavior under severe vibration, an incremental governing equation of vibrational motion has been utilized. Stiffness and damping parameters are estimated at each time step by minimizing the response error between measured and computed acceleration increments at the measured degrees-of-freedom. To solve a nonlinear constrained optimization problem for optimal structural parameters, sensitivities of acceleration increment were formulated with respect to stiffness and damping parameters, respectively. Incremental state vectors of vibrational motion were computed numerically by Newmark-${\beta}$ method. No model is pre-defined in the proposed algorithm for recovering the nonlinear response. A time-window scheme together with Monte Carlo iterations was utilized to estimate parameters with noise polluted sparse measured acceleration. A moving average scheme was applied to estimate the time-varying trend of structural parameters in all the examples. To examine the proposed SI algorithm, simulation studies were carried out intensively with sample shear buildings under earthquake excitations. In addition, the algorithm was applied to assess damage with laboratory test data obtained from free vibration on a three-story shear building model.
Most of studies on control of beams containing piezoelectric sensors and actuators have been based on linear quadratic regulator (LQR) with state feedback or output feedback law. The aim of this study is to develop velocity-acceleration feedback law in the optimal control of smart piezoelectric beams. A new controller which is an optimal control system with velocity-acceleration feedback is presented. In finite element modeling of the beam, the variation of mechanical displacement through the thickness is modeled by a sinus model that ensures inter-laminar continuity of shear stress at the layer interfaces as well as the boundary conditions on the upper and lower surfaces of the beam. In addition to mechanical degrees of freedom, one electric potential degree of freedom is considered for each piezoelectric element layer. The efficiency of this control strategy is evaluated by applying to an aluminum cantilever beam under different loading conditions. Numerical simulations show that this new control scheme is almost as efficient as an optimal control system with state feedback. However, inclusion of the acceleration in the control algorithm increases practical value of a system due to easier and more accurate measurement of accelerations.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.2
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pp.133-140
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2008
In this paper, a small and effective attitude estimation system for a humanoid robot was developed. Four small inertial sensors were packed and used for inertial measurements(3D accelerometer and three 1D gyroscopes.) An effective 3D pose estimation algorithm for low cost DSP using an extended Kalman filter was developed and evaluated. The 3D pose estimation algorithm has a very simple structure composed by 3 modules of a linear acceleration estimator, an external acceleration detector and an pseudo-accelerometer output estimator. The algorithm also has an effective switching structure based on probability and simple feedback loop for the extended Kalman filter. A special test equipment using linear motor for the testing of the 3D pose sensor was developed and the experimental results showed its very fast convergence to real values and effective responses. Popular DSP of TMS320F2812 was used to calculate robot's 3D attitude and translated acceleration, and the whole system were packed in a small size for humanoids robots. The output of the 3D sensors(pitch, roll, 3D linear acceleration, and 3D angular rate) can be transmitted to a humanoid robot at 200Hz frequency.
Recently, an indirect displacement estimation method using data fusion of acceleration and strain (i.e., acceleration-strain-based method) has been developed. Though the method showed good performance on beam-like structures, it has inherent limitation in applying to more general types of bridges that may have complex shapes, because it uses assumed analytical (sinusoidal) mode shapes to map the measured strain into displacement. This paper proposes an improved displacement estimation method that can be applied to more general types of bridges by building the mapping using the finite element model of the structure rather than using the assumed sinusoidal mode shapes. The performance of the proposed method is evaluated by numerical simulations on a deck arch bridge model and a three-span truss bridge model whose mode shapes are difficult to express as analytical functions. The displacements are estimated by acceleration-based method, strain-based method, acceleration-strain-based method, and the improved method. Then the results are compared with the exact displacement. An experimental validation is also carried out on a prestressed concrete girder bridge. The proposed method is found to provide the best estimate for dynamic displacements in the comparison, showing good agreement with the measurements as well.
A well-known difficulty in attitude estimation based on inertial measurement unit (IMU) signals is the occurrence of external acceleration under dynamic motion conditions, as the acceleration significantly degrades the estimation accuracy. Lee et al. (2012) designed a Kalman filter (KF) that could effectively deal with the acceleration issue. Ahmed and Tahir (2017) modified this method by adjusting the acceleration-related covariance matrix because they considered covariance modeling as a pivotal factor in the estimation accuracy. This study investigates the effects of covariance modeling on estimation accuracy in an IMU-based attitude estimation KF. The method proposed by Ahmed and Tahir can be divided into two: one uses the covariance including only diagonal components and the other uses the covariance including both diagonal and off-diagonal components. This paper compares these three methods with respect to the motion condition and the window size, which is required for the methods by Ahmed and Tahir. Experimental results showed that the method proposed by Lee et al. performed the best among the three methods under relatively slow motion conditions, whereas the modified method using the diagonal covariance with a high window size performed the best under relatively fast motion conditions.
Bridge displacement contains vital information for bridge condition and performance. Due to the limits of direct displacement measurement methods, the indirect displacement reconstruction methods based on the strain or acceleration data are also developed in engineering applications. There are still some deficiencies of the displacement reconstruction methods based on strain or acceleration in practice. This paper proposed a novel method based on long short-term memory (LSTM) networks to reconstruct the bridge dynamic displacements with the strain and acceleration data source. The LSTM networks with three hidden layers are utilized to map the relationships between the measured responses and the bridge displacement. To achieve the data fusion, the input strain and acceleration data need to be preprocessed by normalization and then the corresponding dynamic displacement responses can be reconstructed by the LSTM networks. In the numerical simulation, the errors of the displacement reconstruction are below 9% for different load cases, and the proposed method is robust when the input strain and acceleration data contains additive noise. The hyper-parameter effect is analyzed and the displacement reconstruction accuracies of different machine learning methods are compared. For experimental verification, the errors are below 6% for the simply supported beam and continuous beam cases. Both the numerical and experimental results indicate that the proposed data fusion method can accurately reconstruct the displacement.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.443-452
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2020
Worker's awkward postures and unreasonable physical load can be corrected by monitoring construction activities, thereby increasing the safety and productivity of construction workers and projects. However, manual identification is time-consuming and contains high human variance. In this regard, an automated activity recognition system based on inertial measurement unit can help in rapidly and precisely collecting motion data. With the acceleration data, the machine learning algorithm will be used to train classifiers for automatically categorizing activities. However, input acceleration data are extracted either from designed experiments or simple construction work in previous studies. Thus, collected data series are discontinuous and activity categories are insufficient for real construction circumstances. This study aims to collect acceleration data during long-term continuous work in a construction project and validate the feasibility of activity recognition algorithm with the continuous motion data. The data collection covers two different workers performing formwork at the same site. An accelerator, as well as portable camera, is attached to the worker during the entire working session for simultaneously recording motion data and working activity. The supervised machine learning-based models are trained to classify activity in hierarchical levels, which reaches a 96.9% testing accuracy of recognizing rest and work and 85.6% testing accuracy of identifying stationary, traveling, and rebar installation actions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.31-37
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2010
Based on the analyses of satellite range measurement, the optimal operation for satellite range measurement of KOMPSAT II, which operates in the low-earth orbit, was proposed in this paper. The orbital motion of the satellite was analyzed in viewpoints of radial velocity, acceleration and speed of acceleration. Correspondingly the effects for satellite ranging signal due to satellite motion were analyzed in viewpoints of doppler phenomena, which are doppler frequency, doppler rate and speed of doppler rate. The accuracy and ambiguity probability of the satellite range measurement were quantitatively analyzed under various circumstances. The optimal operation parameters for satellite range measurement were also analyzed based on the analyzed results. The analyzed results in this paper can be utilized in design of small-sized ground station for satellite range measurement.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.20
no.12
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pp.1093-1098
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2007
Tilting trains are currently in operation in 13 countries around the world. With the advances in tilting technology, verification of economic efficiency, and changes in economic situations, the introduction of tilting trains will rapidly spread across the globe. The measurement system is composed of the industrial computers installed in the console and the measurement racks mounted on each car. It is utilized to accumulate the data by the communication card and the optical cable. The optical cable and power cable are coupled at the connector located in joint of train to make easy to disconnect car each other. The signal conditioner is designed to choose and to extend the channel for each sensor readily. The sensor measurement rack has adopted as decentralization method. It is installed in each car to minimize the cable length. In also, it is manufactured based on 19"rack and covered to protect the cable. In this study, the programs for measurement and analysis were also developed to understand the traction system characteristics of TTX. Using this measurement system, we studied that acceleration test, re-powering test, and gradually powering test. The acceleration performance of TTX is 1.735 km/h/s, and it is inner standard value. The notch test result from 1 to 7 steps, DC link voltage is under standard value, and the output electric current of inverter is controlled normally. From the test results, we saw the performances of the traction systems are normal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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