This paper presents motor speed and phase angle detection method using a sinusoidal AC tachogenerator. The 2-phase or 3-phase output tacho-generator can be adopted, and its' output voltages must have sinusoidal waveforms. Because the detection algorithm is simple, the proposed method can be implemented with analog devices of microprocessor conveniently. And the proposed method has a very short detection delay time. Especially in the analog implementation, there is no delay time without the settling time of analog devices. With the Experimental results, it is verified that the proposed method can accurately detect the instantaneous motor speed and phase over the wide ranges.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.3
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pp.241-248
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2009
This paper presents stochastic methodology based fault detection algorithm for induction motor systems. We measure current of healthy induction motors by means of hall sensor systems and then establish its probability distribution. We propose online probability density estimation which is effective in real-time implementation due to its simplicity and low computational burden. In addition, we accomplish theoretical analysis of the proposed estimation to demonstrate its convergence property by using statistical convergence and system stability theories. We apply our fault detection approach to three-phase induction motors and achieve real-time experiment for evaluating its reliability and practicability in industrial fields.
A flooding attack, such as DoS or Worm, can be easily created or even downloaded from the Internet, thus, it is one of the main threats to servers on the Internet. This paper presents an online real-time network response system, which can determine whether a LAN is suffering from a flooding attack within a very short time unit. The detection engine of the system is based on the incremental mining of fuzzy association rules from network packets, in which membership functions of fuzzy variables are optimized by a genetic algorithm. The incremental mining approach makes the system suitable for detecting, and thus, responding to an attack in real-time. This system is evaluated by 47 flooding attacks, only one of which is missed, with no false positives occurring. The proposed online system belongs to anomaly detection, not misuse detection. Moreover, a mechanism for dynamic firewall updating is embedded in the proposed system for the function of eliminating suspicious connections when necessary.
Intercarrier interference (ICI) in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, which causes substantial performance degradation in time-varying fading channels, is analyzed. An equivalent spreading code formulation is derived based on the analogy of OFDM and code division multiple access (CDMA) systems. Techniques as linear multiuser detection in CDMA systems are applied to suppress the ICI in OFDM systems. The performance of linear detection, measured using multiuser efficiency and asymptotic multiuser efficiency, is analyzed given the assumption of perfect channel state information (CSI), which serves as an upper bound for the performance of practical systems. For systems without CSI, time domain and frequency domain channel estimation based linear detectors are proposed. The performance gains and robustness of a linear minimum mean square error (LMMSE) filter over a traditional filter (TF) and matched filter (MF) in the high signal-to-noise ratio (SNR) regime are demonstrated with numerical simulation results.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.6
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pp.94-103
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1997
This paper presents motor speed and revolution angle detection method using a sinusoidal AC tacho-generator. The 2-phase or 3-phase output tacho-generator can be adopted, and its' output voltages must have sinusoidal waveforms. Because the detection algorithm is simple, the proosed method can be implemented with analog devices or microprocessor conveniently. And the proposed method has a very short detection delay time. Especially in the analog implementation, there is no delay time without the settling time of analog devices. With the experimental results, it is verified that the proposed method can acculately detect the instantaneous motor speed and revolution angle over the wide ranges.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.43-48
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2007
In this study, an ANN-based damage detection algorithm using acceleration signals is developed for alarming locations of damage in beam-type structures. A new ANN-algorithm using output-only acceleration responses is designed for damage detection in real time. The cross-covariance of two acceleration signals measured at two different locations is selected as the feature representing the structural condition. Neural networks are trained for potential loading patterns and damage scenarios of the target structure for which its actual loadings are unknown. The feasibility and practicality of the proposed method are evaluated from laboratory-model tests on free-free beams for which accelerations were measured before and after several damage cases.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.3
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pp.196-202
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2012
Spectrum sensing is one of the most important functions in cognitive radio systems. In this paper, we focus on reducing the sensing time in a cooperative spectrum sensing paradigm. In the proposed scheme, a sequential detection technique is employed to provide a robust and quick detection system. Each of the secondary users measures the log-likelihood probability of the received signals and then sequentially reports to the base station. Here, the maximum ratio combining (MRC) technique is employed to reduce the average sample number (ASN) in order to reduce the sensing time. This proposed scheme is analyzed and simulated to illustrate the performance in comparison with the other given methods. Analysis and simulation are provided to validate the proposed method.
Our paper describes an Intrusion Detection Parallel System(IDPS) which detects an anomaly activity corresponding to the actions that interaction between near detection events. IDES uses parallel inductive approaches regarding the problem of real-time anomaly behavior detection on rule-based system. This approach uses sequential rule that describes user's behavior and characteristics dependent on time. and that audits user's activities by using rule base as data base to store user's behavior pattern. When user's activity deviates significantly from expected behavior described in rule base. anomaly behaviors are recorded. Observed behavior is flagged as a potential intrusion if it deviates significantly from the expected behavior or if it triggers a rule in the parallel inductive system.
In this paper, reliability software model considering fault detection rate based on observations from the process of software product testing was studied. Adding new fault probability using the S-shaped distribution model that is widely used in the field of reliability problems presented. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model was used. In a software failure data analysis considering the time-dependent fault detection rate, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data and reliability make out.
This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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