Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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v.29
no.1
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pp.181-193
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2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
Recently, the imaging of geological structures beneath water-covered areas has been in great demand because of numerous tunnel and bridge construction projects on river or lake sites. An electrical resistivity survey can be effective in such a situation because it provides a subsurface image of faults or weak zones beneath the water layer. Even though conventional resistivity surveys in water-covered areas, in which electrodes are installed on the water bottom, do give high-resolution subsurface images, much time and effort is required to install electrodes. Therefore, an easier and more convenient method is sought to find the strike direction of the main zones of weakness, especially for reconnaissance surveys. In this paper, we investigate the applicability of the streamer resistivity survey method, which uses electrodes in a streamer cable towed by ship or boat, for delineating a fault zone. We do this through numerical experiments with models of water-covered areas. We demonstrate that the fault zone can be imaged, not only by installing electrodes on the water bottom, but also by using floating electrodes, when the depth of water is less than twice the electrode spacing. In addition, we compare the signal-to-noise ratio and resolving power of four kinds of electrode arrays that can be adapted to the streamer resistivity method. Following this numerical study, we carried out both conventional and streamer resistivity surveys for the planned tunnel construction site located at the Han River in Seoul, Korea. To obtain high-resolution resistivity images we used the conventional method, and installed electrodes on the water bottom along the planned route of the tunnel beneath the river. Applying a two-dimensional inversion scheme to the measured data, we found three distinctive low-resistivity anomalies, which we interpreted as associated with fault zones. To determine the strike direction of these three fault zones, we used the quick and convenient streamer resistivity.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.2
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pp.131-143
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2013
Vibration condition monitoring of low-speed rotational slewing bearings is essential ever since it became necessary for a proper maintenance schedule that replaces the slewing bearings installed in massive machinery in the steel industry, among other applications. So far, acoustic emission(AE) is still the primary technique used for dealing with low-speed bearing cases. Few studies employed vibration analysis because the signal generated as a result of the impact between the rolling element and the natural defect spots at low rotational speeds is generally weak and sometimes buried in noise and other interference frequencies. In order to increase the impact energy, some researchers generate artificial defects with a predetermined length, width, and depth of crack on the inner or outer race surfaces. Consequently, the fault frequency of a particular fault is easy to identify. This paper presents the applications of empirical mode decomposition(EMD) and ensemble empirical mode decomposition(EEMD) for measuring vibration signals slewing bearings running at a low rotational speed of 15 rpm. The natural vibration damage data used in this paper are obtained from a Korean industrial company. In this study, EEMD is used to support and clarify the results of the fast Fourier transform(FFT) in identifying bearing fault frequencies.
Kim, Ki-Young;Lee, Hu-Dong;Tae, Dong-Hyun;Rho, Dae-Seok
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.528-535
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2020
Recently, the protection coordination method of DC systems has been presented because renewable energy and distributed resources are being installed and operated in distribution systems. On the other hand, it is difficult to detect ground faults because there is no significant difference compared to a steady-state current in ungrounded IT systems, such as DC load networks and urban railways. Therefore, this paper formulates the detection principle of IMD (Insulation Monitoring Device) to use it as a protection coordination device in a DC system. Based on the signal injection method of IMD, which is analyzed by a wavelet transform, this paper presents an algorithm of detecting ground faults in a DC system in a fast and accurate manner. In addition, this paper modeled an IMD and an ungrounded DC system using the PSCAD/EMTDC S/W and performed numerical analysis of a wavelet transform with the Matlab S/W. The simulation results of a ground fault case in an ungrounded DC system showed that the proposed algorithm and modeling are useful and practical tools for detecting a ground fault in a DC system.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.2
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pp.169-177
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2017
In this paper, classification of spall and crack faults of gear teeth is studied by applying the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) for the gear transmission error(TE). Finite element models of the gears with the two faults are built, and TE is obtained by simulation of the gears under loaded contact. EEMD is applied to the residuals of the TE which are the difference between the normal and faulty signal. From the result, the difference of spall and crack faults are clearly identified by the intrinsic mode functions(IMF). A simple test bed is installed to illustrate the approach, which consists of motor, brake and a pair of spur gears. Two gears are employed to obtain the TE for the normal, spalled, and cracked gears, and the type of the faults are separated by the same EEMD application process. In order to quantify the results, crest factors are applied to each IMF. Characteristics of spall and crack are well represented by the crest factors of the first and the third IMF, which are used as the feature signals. The classification is carried out using the Bayes decision theory using the feature signals acquired through the experiments.
In 2016 Kumamoto, Japan, the foreshocks of $M_j$ 6.5 and 6.4, mainshock of $M_j$ 7.3 besides more than 2,000 aftershocks occurred in succession. Large surface deformation occurred due to this serial earthquakes and three-dimensional measurements of the deformation have been presented for the study of fault structures (Baek, 2017). The 3d measurements retrieved from two ascending pairs (20160211_20160602, 20151119_20160616) and a descending pair (20160307_20160418) acquired from ALOS PALSAR-2. In order to avoid mixing ionospheric error components on along-track surface deformation, the descending multiple-aperture interferogram, which do not contain the deformation of aftershocks after 20160418, was utilized. For these reason, there was a temporal discrepancy of about 2 months in extracting the north-south deformation. In this study, we applied a directional filter based ionospheric correction to ascending multiple-aperture interferograms, in order to reduce this discrepancy and understand more accurate fault movements. As a result of the ionospheric correction, an additional displacement signal was observed nearby fault lines. The root-mean-squared errors compared to GPS were about 9.87, 8.13 cm respectively. These results show improvements of 4.8 and 6.4 times after ionospheric correction. We expected that these along-track measurements would be used to decide more accurate movements of faults related to the 2016 Kumamoto Earthquake.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.42
no.12
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pp.79-90
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2005
In this paper, we propose a new clustered reconfigurable interconnect network (CRIN) BIST to improve the embedding probabilities of random-pattern-resistant-patterns. The proposed method uses a scan-cell reordering technique based on the signal probabilities of given test cubes and specific hardware blocks that increases the embedding probabilities of care bit clustered scan chain test cubes. We have developed a simulated annealing based algorithm that maximizes the embedding probabilities of scan chain test cubes to reorder scan cells, and an iterative algorithm for synthesizing the CRIN hardware. Experimental results demonstrate that the proposed CRIN BIST technique achieves complete fault coverage with lower storage requirement and shorter testing time in comparison with the conventional methods.
It is necessary that Fail-Safe Seaway technology providing a continuous navigation solution though fault of navigation system is occurred in sea. This paper focus on signal processing of GPS receiver, one of receivers using the software radio technology to implement a integrated radio navigation system including satellite-based and ground-based navigation systems. It is difficult to implement the software GPS receivers using a commercial processor because of the heavy computational burden for processing the GPS signals in real time. This paper proposes an efficient multi-bit GPS signal processing scheme to reduce the computational burden for processing the GPS signals in the software GPS receiver. The proposed scheme uses a compression concept of the multi-bit replica signals and patterned look-up table method to generate the correlation value between the GPS signals and the replica signals.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.7
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pp.671-676
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2016
This study is about design for the Rotational Instrument of the Industry factory which is used management safety and maintenance. We developed the multichannel vibration monitering system of the self-diagnosis for middle level CMS(Condition Monitoring System) market, and that system are new features to the expandability and flexibility. Normally one channel is used for treating one signal, but developed instrument can treat four channel with one signal processing card. One rack have redundant power supply and displace and it can check vibration measurement value in field without computer. Bearing fault detection is fundamental of vibration surveillance, but sometimes can not check with vibration velocity and acceleration. So it need the filtering and the amplitude modulation on the acceleration enveloping technology when irregular vibration is happened. We developed the vibration analysis instrument which is applied such technology. And the development prototype shows activated within the vibration error limit.
Kim, Hwa-Seon;Jang, Seong-Jin;Nam, Jae-Hyun;Jang, Jong-Yug
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.11
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pp.2446-2452
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2012
In order to meet the recently enhanced emission standards at home and abroad, it is necessary to develop the CRDI ECU control algorithm that users can adjust fuel injection timing and amount in response to their needs. Therefore, this study developed the simulator for knocking analysis that enables knocking discrimination and engine balance correction applicable to the ECU exclusive to the industrial CRDI engine. The purpose of this study is to provide the driver-oriented diagnostic service that enable drivers to diagnose vehicles directly by developing diagnostic devices for vehicles with ths use of the results of the developed simulator for knocing analysis according to the OBD-II standards. For this purpose, this study aims to improve the fuel efficiency of vehicles by proposing the S/W design method of the OBD-II diagnosis device that can provide real-time communcations with the use of wired system and bluetooth module as a wireless system to send and recevice automobile fault diagnosis signal and sensor output signal, and to suggest an improvement for engine efficiency by minimizing the generation of harmful exhaust gas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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