This paper presents a high frequency modulation electronic ballast for the metal halide lamp. As the proposed ballast operates in high frequency ranges (20kHz - 100kHz) and it can start up the lamp using the LC resonant circuit without external igniter, the proposed ballast is very compact. The proposed ballast is controlled with the modulated frequency in the range of 20kHz to 100kHz, and it has variable modulating frequencies between 200Hz and 2kHz in order to avoid the acoustic resonance phenomenon. In this paper, a new realtime acoustic resonance detection method is described and the experimental results with the proto-type ballast of 150W metal halide lamp with the dimming function are discussed.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.738-743
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2013
Underwater radiated noise is the key in acoustic stealth performance of modern naval ships. The underwater radiated noise predicted by the hull vibration with radiation efficiency cannot give the information of radiation pattern which is essential to the analysis of detection possibility by enemy and to improve the operational performance of the naval ship. The radiation pattern of underwater radiated noise is able to be obtained with radiation efficiency and radiation direction coefficient. In this paper, a new method to extraction the radiation efficiency and radiation direction coefficient is suggested and proved with the simulation and experiment by using cylindrical shell of 70cm diameter in air.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.331-337
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2013
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper two methods which are Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94% classification accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.9
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pp.63-68
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2004
The high pressure vessels that are constructed by welding process have many welding lines and most of the leakage defects are occurred on these welding lines. The acoustic emission(AE) technique has adopted to detect the defect location and leakage on welding parts, but the AE signal in leakage are incomplete due to the attenuation, reiteration, instability and limit of defect size. To overcome these troubles, the experiments in this study are conducted to measure the indirect media-propagated AE signal perpendicular to the leakage hole. The AE signals that are acquired from the direct and indirect media are analyzed, and the reliability of the indirect media-propagated AE signal are examined experimentally. By AE signal investigation, this method can be adopted to detect efficiently the leakage in welding parts.
In this paper, we propose the modified SED (Subband Energy Detection) which can assign weights adapting to the receiving signal level for the broadband energy detection in the passive SONARs. SED which is one of the broadband processing mainly employed by passive SONARs to detect a target is more robust against interference like multi signals or a clutter than CED (Conventional Energy Detection), but it degrades detection performance to assign weights independent of extracted extrema level of the receiving signal. Therefore, in this paper, the weighting method which can efficiently assigns rewards or penalties adapting to extracted extrema level of the receiving signal is proposed. In order to evaluate the performance of proposed method, we conducted experiments by using simulation and real ocean acoustic signal which is acquired from Yellow Sea. From the experiments, our proposed method has shown better performance than conventional SED.
Corrosion of prestressing tendons and wire fractures in grouted post-tensioned prestressed concrete bridges have been considered as a serious safety problem. In bridge evaluation the condition of prestressing tendons should be inspected, and if corroded tendons are found, the loss of tendon area should be included when we calculate the ultimate strength. In the previous study, it was evaluated that continuous acoustic monitoring techniques could be considered as a reliable non-destructive method for detecting wire fractures of fully grouted post-tensioned prestressing tendons. In the present study, an experimental test was performed for detecting wire fractures of post-tensioned prestressing tendons which are prestressed lower than current design level. A 10 m prestressed concrete beam was fabricated, which included two tendons prestressed 66 percentage and 40 percentage of tensile strength, respectively. The corrosion of two tendons was induced by an accelerated corrosion equipment and the test beam was monitored by using seven acoustic sensors and a continuous acoustic monitoring system. From each prestressing tendon, two acoustic signals of wire fractures were successfully detected and source locations were estimated within 20 mm error. Based on the test results, it is considered that continuous acoustic monitoring techniques can be applied to detect low-prestressed wire fracture in fully grouted post-tensioned prestressed concrete beams.
This study presents a new methodology for realtime tool breakage detection by sensor fusion concept of two hall sensor and an acoustic emission (AE) sensor. Spindle induction motor torque of CNC Lathe during machining is estimated by two hall sensor. Estimated motor torque instead of a tool dynamometer was used to measure the cutting torque and tool breakage detection. A burst of AE signal was used as a triggering signal to inspect the cutting torque. A significant drop of cutting torque was utilized to detect tool breakage. The algorithm was implemented on a NI DAQ (Data Acquisition) board for in-process tool breakage detection. The result of experiment showed an excellent monitoring capability of the proposed tool breakage detection system. This system is available tool breakage monitoring through internet also provides this system's user with current cutting torque of induction motor.
Kim, Minho;Joo, Unggul;Lim, Changsum;Yoon, Sanggi;Moon, Sangtaeck
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.4
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pp.350-357
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2015
Many countries have been developing and operating an underwater surveillance system in order to protect their oceanic environment from infiltrating hostile marine forces which intend to lay mines, conduct reconnaissance and destroy friendly ships anchored at the harbor. One of the most efficient methods to detect unidentified submarine approaching harbor is sensing variation of magnetism of target by magnetic sensors. This measurement system has an advantage of high possibility of detection and low probability of false alarm, compared to acoustic sensors, although it has relatively decreased detection range. The contents of this paper mainly cover the analysis of possible effectiveness of magnetic sensors. First of all, environmental characteristics of surveillance area and magnetic information of simulated targets has been analyzed. Subsequently, a signal processing method of separating target from geomagnetic field and methods of estimating target location has been proposed.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.10
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pp.1010-1019
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2012
Non-contact detection of internal defects in a rail using ultrasonic waves is discussed in this paper. Cracks in a rail may be the cause of a serious railway accident such as derailment if left undetected. Concurrent rail inspection method based on ultrasonic testing using piezoelectric transducers has several limitations as it should keep physical contact with the rail. This work suggests a non-contact detection of internal defects in a rail using ElectroMagnetic Acoustic Transducers (EMAT) which can produce and measure ultrasonic waves in a rail without any couplant. The EMATs for rail inspection are designed and fabricated and their working performance is verified through a series of experiments on various types of internal defects in test rails. The effect of lift-off between the transducers and the rail on the generated signals is also discussed.
This paper is about how to identify emotional information and how to detect a specific emotion from speech signals. For emotion identification and detection task. we use long-term acoustic feature parameters and select the optimal Parameters using the feature selection technique based on F-score. We transform the conventional SVM into probabilistic output SVM for our emotion identification and detection system. In this paper we propose three approximation methods for log-likelihoods in a hypothesis test and compare the performance of those three methods. Experimental results using the SUSAS database showed the effectiveness of both feature selection and Probabilistic output SVM in the emotion identification task. The proposed methods could detect anger emotion with 91.3% correctness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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