Optimizing the performance of a composite sensor array is necessary when the number of sensors to choose from is large. In this paper, we present a chemical sensors array optimization method using Wilks Lamda algorithm applicable a device to detect low concentration of alcohol from driver's exhale breath for interlocking engine ignition preventing drink-driving. More than 20 chemical sensors fabricated different synthetic stuffs and heater temperatures by collaborators were nominated, 5 sensors were selected for optimal sensors array using the method, and alcohol samples were well discriminated from the interference gases inside the vehicle. It has been confirmed by Principal Component Analysis (PCA).
In order to prevent drink-driving by detecting concentration of alcohol from driver's exhale breath, twenty chemical sensors fabricated. The one of purposes for sensor array which consists of those sensors is to discriminate between target gas(alcohol) and interference gases($CH_3CH_2OH$, CO, NOx, Toluene, and Xylene). Wilks's lambda was presented to achieve above purpose and optimal sensors were selected using the method. In this paper, step-wise sensor elimination based on Euclidean distance was investigated for selecting optimal sensors and compared with a result of Wilks's lambda method. The selectivity and sensitivity of sensor array were used for comparing performance of sensor array as a result of two methods. The data acquired from selected sensor were analyzed by pattern analysis methods, principal component analysis and Sammon's mapping to analyze cluster tendency in the low space (2D). The sensor array by stepwise sensor elimination method had a better sensitivity and selectivity compared to a result of Wilks's lambda method.
In this paper, an iterative array shape estimation technique is presented, which is based on the use of the least squares polynomial fitting to the data from heading sensors. The estimated polynomial shape model is then used for calculating the hydrophone positions on the assumption that the arc distances between sensors are constant. In order to verify the applicability of the proposed algorithm, numerical simulations are performed using two types of non-linear array shapes. In addition the noise effects of heading sensors on the array shape estimation results and the performance of beamformer are also investigated.
Due to the degradation of beamforming properties at angles close to $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$, linear array does not have a complete $180^{\circ}$ inspection range but a smaller one. This paper develops a improved sensor array with two additional sensors above and below the linear sensor array, and presents time difference and two dimensional multiple signal classification (2D-MUSIC) based impact localization for omni-directional localization on composite structures. Firstly, the arrival times of impact signal observed by two additional sensors are determined using the wavelet transform and compared, and the direction range of impact source can be decided in general, $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ or $180^{\circ}$ to $360^{\circ}$. And then, 2D-MUSIC based spatial spectrum formula using uniform linear array is applied for locate accurate position of impact source. When the arrival time of impact signal observed by two additional sensors is equal, the direction of impact source can be located at $0^{\circ}$ or $180^{\circ}$ by comparing the first and last sensor of linear array. And then the distance is estimated by time difference algorithm. To verify the proposed approach, it is applied to a quasi-isotropic epoxy laminate plate and a stiffened composite panel. The results are in good agreement with the actual impact occurring position.
To analyze the performance of array shape estimation techniques using auxiliary sensors, the appropriate number and the positions of auxiliary sensors are investigated. Also, a post-processing technique based on spline interpolation is proposed to improve the performance of array shape estimation. The simulation results showed that when auxiliary sensors are arranged uniformly, the performance of shape estimation is better than other arrangements of auxiliary sensors. Also, the proposed post-processing technique improved the performance of the existing shape estimation method, such as Kalman filter method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.155-163
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2012
The geometrical and electrical errors of array sensors can severely degrade the performance of array sensor system. Various calibration techniques are developed to alleviate this problem. In this paper, two different calibration methods with respect to location, gain and phase of array sensors are presented. One method applies the first-order Taylor series expansion to approximate the true steering vector from the nominal values of array sensors. Then a set of equations is formed by using the null characteristics of the MUSIC spectrum to estimate errors of location, gain and phase of array sensors. Another method estimates these errors based on the data covariance matrix of pilot sources. From the simulations, it is demonstrated that two calibration algorithms calibrated an array system successfully. In addition to that, Fistas and Manikas's algorithm is more robust against noise than Ng and Lie's one when SNR is from 10dB to 50dB.
In this paper, we propose a method to obtain a linear characteristic using soft computing for systems which have array sensors of nonlinear characteristics. Also a procedure utilizing the pattern information of array sensors without additional sensors is proposed to reduce disturbance effects. For a typical example, even a single CdS cell for CdS array has nonlinear characteristics. Overall linear characteristic for CdS array is obtained using fuzzy logic for each cell and overlapped portion. In addition, further improvement for linearization is obtained applying genetic algorithms for the parameters of membership functions. Also the effect of disturbing external light changes to the CdS array can be reduced without using any additional sensors for calibration. The proposed method based on fuzzy logic shows improvements for position measurements and disturbance reduction to external light changes due to the fuzziness of the shadow boundary as well as the inherent nonlinearity of the CdS array. This improvement is shown by applying the proposed method to the ball position measurements of a magnetic levitation system.
Based on the results of studies on acetone excretion in diabetic patients, a one - chip sensors array was fabricated by combining acetone-selective sensor materials and volatile-organic-compound sensitive sensor materials. An electonic-nose was implemented using a sensor array and confirmed selectivity for five gases. In this system, the excretion of diabetic patients and controls was sampled with solid phase microextraction fiber and transferred to the sensor array. Although the control and diabetic patients were distinct, several samples failed. In the control group, the results of blood tests were normal, but patients were highly obese. In addition, the gas chromatography mass spectrometry results for the subjects revealed chemicals that are external factors.
Kim, Jeong-Do;Lim, Seung-Ju;Park, Sung-Dae;Byun, Hyung-Gi;Persaud, K.C.;Kim, Jung-Ju
Journal of Sensor Science and Technology
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v.22
no.2
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pp.162-173
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2013
The purpose of this paper is to classify VOC gases by emulating the characteristics found in biological olfaction. For this purpose, we propose new signal processing method based a polymeric chemical sensor array consisting of 4096 sensors which is created by NEUROCHEM project. To remove unstable sensors generated in the manufacturing process of very large scaled chemical sensor array, we used discrete wavelet transformation and cosine similarity. And, to remove the supernumerary redundancy, we proposed the method of selecting candidates of representative sensor representing sensors with similar features by Fuzzy c-means algorithm. In addition, we proposed an improved algorithm for selecting representative sensors among candidates of representative sensors to better enhance classification ability. However, Classification for very large scaled sensor array has a great deal of time in process of learning because many sensors are used for learning though a redundancy is removed. Throughout experimental trials for classification, we confirmed the proposed method have an outstanding classification ability, at transient state as well as steady state.
This paper describes the demonstration of successful fabrication and initial characterization of micromachined pressure sensors and micromachined jets (microjets) fabricated for use in macro flow control and other applications. In this work, the microfabrication technology was investigated to create a micromachined fluidic control system with a goal of application in practical fluids problems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle)-scale aerodynamic control. Approaches of this work include: (1) the development of suitable micromachined synthetic jets (microjets) as actuators, which obviate the need to physically extend micromachined structures into an external flow; and (2) a non-silicon alternative micromachining fabrication technology based on metallic substrates and lamination (in addition to traditional MEMS technologies) which will allow the realization of larger scale, more robust structures and larger array active areas for fluidic systems. As an initial study, an array of MEMS pressure sensors and an array of MEMS modulators for orifice-based control of microjets have been fabricated, and characterized. Both pressure sensors and modulators have been built using stainless steel as a substrate and a combination of lamination and traditional micromachining processes as fabrication technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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