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.
본 논문에서는 보조 센서를 이용한 어레이 형상 추정 기법들의 보조 센서 개수와 위치에 따른 형상 추정 성능을 분석하였다. 또한 다항근사를 이용한 어레이 형상추정 기법에 스플라인 보간법을 후처리로 적용하여 형상 추정 성능을 개선하는 기법을 제안하였다 보조 센서를 등간격으로 배치하였을 경우, 형상 추정 성능이 가장 우수함을 확인하고, 제안한 기법이 하이드로폰의 수평 간격을 등간격으로 가정한 기존의 기법과 칼만 필터에 스플라인 보간법을 이용한 기법에 비해 어레이 형상 추정 성능이 우수함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
기하학적 오차와 전기적 오차는 배열센서 시스템의 성능을 심각하게 저하할 수 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 다양한 보정 기술이 개발되었다. 본 논문에서는 배열센서의 위치오차, 이득오차, 위상오차를 보상하는 두 가지 기술을 비교하였다. 그 중 하나의 방법은 1차 테일러급수 전개를 통해 배열센서의 명목상 값으로부터 실제 조향 벡터를 예측한 후 MUSIC 알고리즘의 null 특성을 이용하여 형성되는 몇 가지 식을 이용하여 센서의 실제 위치, 이득, 위상을 추정한다. 또 다른 하나의 방법은 기준신호원의 공분산 행렬을 이용하여 이러한 오차들을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 두 가지 보정기술 모두 성공적으로 오차를 보정하였고, 10dB~50dB SNR 범위에서 Fistas and Manikas의 알고리즘이 Ng and Lie의 알고리즘 보다 노이즈에 더 강건하다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 비선형 특성을 갖는 센서 배열을 사용하는 시스템에서, 센서 배열에 soft computing을 이용하여 선형적인 특성을 얻고, 배열의 특성을 이용하여 외란의 영향을 감소시켜 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 대표적인 예로 배열에 사용된 광전도 센서인 CdS는 단일 CdS 셀 조차도 비선형적인 특성을 갖고 있기 때문에 비선형 특성을 소속 함수로 표현하는 퍼지 변수를 사용한다. 배열로 사용되는 센서에 각 단일 센서의 소속 함수와 특성을 이용하는 퍼지 논리를 적용하여 전체적으로 선형화된 센서 특성을 얻는다. 각 센서의 비선형적 요소를 표현하는 소속함수의 파라미터들에 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 된 선형 특성을 얻어 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 보정을 위한 센서를 추가하지 않고 센서 배열의 특성을 이용하여 광전도 센서가 민감한 영향을 받는 외란을 보정하여 시스템의 외란 제거 성능을 향상시킬 수 있다. CdS 센서 배열의 자체 비선형성 뿐만 아니라 입력되는 물체의 그림자는 경계가 뚜렷하지 않고 흐릿하므로 퍼지 논리를 이용하는 방법이 거리측정과 외부 광원에 의한 외란에 대해 향상된 결과를 보인다. 제안된 방법을 적용한 센서 배열을 자기부상(Magnetic Levitation System)에서 볼의 거리 측정에 적용하여 성능을 검증한다.
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.
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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