Induction motors' faults detection is almost a popular topic among researchers. Monitoring the output of motors is a key factor in detecting these faults. (Short-time) Fourier, (continuous, discrete) wavelet, and extended Park vector transformations are among the methods for fault detection. One major deficiency of these methods is not being able to detect the severity of faults that carry low energy information, e.g. in ball bearing system failure, there is absolutely no way to detect the severity of fault using Fourier or wavelet transformations. In this paper, the authors have applied the Discrete Wavelet Transform (DWT) frequency-domain analysis to detect bearing faults in an induction motor. In other words, in discrete transform which the output signal is decomposed in several steps and frequency resolution increases considerably, the frequency-band analysis is performed and it will be verified that first of all, fault sidebands become more recognizable for detection in higher levels of decomposition, and secondly, the inner race bearing faults turn out easier in these levels; and all these matter because of eliminating the not-required high energy components in lower levels of decomposing.
This paper proposes the defect detection method for automatic inspection machines in printed circuit boards (PCBs) manufacturing system. The defects of PCB such as open, short, pin hole and scratch can be detected by comparing the standard image and the target image. The standard image is obtained from CAD file such as ODB++ format, and the target image is obtained by arranging, filtering and binarization of captured PCB image. Since the PCB size is too large and image resolution is too high, the image processing requires a lot of memory and computational time. The wavelet transform is applied to compress the standard and target images, which results in reducing the memory and computational time. To increase the inspection accuracy, we utilize the he HH-domain as well as LL-domain of the transformed images. Experimental results are finally presented to show the performance improvement of the proposed method.
광섬유 ROTDR (Rayleigh optical time domain reflectometry) 센서를 이용하여 중요 보안 대상체인 사회기반시설물에 침투하는 침입자의 위치와 무게 정도를 탐지할 수 있는 기초 연구를 수행하였다. 넓은 면적을 감지할 수 있는 매설형 광섬유 센서탐지판을 제작하고, 인가된 침입물체의 위치와 무게에 따른 신호특성을 고찰하였다. ROTDR 센서는 펄스 폭이 30ns이고, 광섬유의 길이는 10km 이상이다. 위치탐지오차는 약 3m 이내였으며, 무게에 따른 탐지능력은 20kgf, 40kgf, 60kgf의 세단계를 구분할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 신호준공간(signal subspace) 영역에서 통계적 모델을 이용한 향상된 음성검출기법을 제안한다. 이를 위해 EP(Embedded Prewhitening) 기법에 의해 비상관적인 (uncorrelated) 신호준공간을 생성하고, 이 영역에서 잡음음성과 잡음에 대한 통계적 특성을 파악하였다. 이러한 통계적 특성에 근거하여 GGD (Generalized Gaussian Distribution)을 사용하여 보다 효율적인 음성검출 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안된 기법이 0-15dB SNR의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian을 사용한 신호준공간 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.
본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.
애자는 송전선 시스템에서 전기적으로나 기계적으로 매우 중요한 소자이다. 송전선 시스템에 설치된 이후 애자의 열화 등에 의해 고장이 난 애자를 찾아내기 위해 애자로 부터의 방사 소음을 측정하여 분석하였다. 대상으로 한 제품은 2종류의 현수 애자, COS, 2종류의 Line Poster, 피뢰기이며, 이들 제품의 정상 상태와 고장 상태의 방사 소음을 각각 측정하여 시간 파형, 주파수 스펙트럼, 피크 검출의 결과를 서로 비교하여 그 차이점을 제시하였다. 또한, 이를 바탕으로 방사 소음으로부터 고장 상태의 애자의 검출의 가능성 및 그 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 실시간 동적 차분 위성항법과 관련하여 근래에 제안된 위치영역 Hatch 필터의 오차 특성을 해석하였다. 위치영역 Hatch 필터에 의하여 생성되는 잉여값 순열 (residual sequence)이 고장검출에 유용한 백색잡음 (white noise) 특성을 가짐을 보였으며, 위치영역 Hatch 필터는 기존에 알려진 위치영역 Kalman 형 필터에 비하여 전 상태 추정치 (a priori state estimate) 의 정확도 면에서 오히려 더 우수함을 해석적으로 보였다. 이와 같은 특성에 의하면 차분 위성항법의 다양한 응용분야에서 위치영역 Hatch 필터가 고장검출 및 정밀측위에 효율적으로 사용될 수 있음을 알 수 있다.
Hilbert Transform has been used for detection of nonlinearity in modal analysis. HTD(Hilbert Transform Describers) are used to quantify and identify nonlinearity. Mottershead and Stanway method for identification of N-th power velocity nonlinear damping are extended to P-th power displacement stiffness, N-th power velocity damping and dry friction. Time domain and frequency domain data are used and HTD and Mottershead methods are combined for identification of nonlinear parameters in this paper. Computer simulations and experimental results are shown to verify nonlinear structure identification methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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