A microprocessor-based multi-function switchgear for the protection, measurement and control of the power system is presented. For the extraction of the RMS values of the fundamental components of current and voltage signals, a simple digital filter based on cross-correlation of the distorted signal with even and odd heptagonal waves is used. The frequency response of this filter is almost identical to that of the filter based on the discrete fourier transform, while its computational requirement is far less. For the time delay element relaying, a new log-table based relaying algorithm is suggested. The suggested use of the heptagonal wave cross-correlation digital filter algorithm and a new relaying algorithm reduce the computational needs so drastically that all functions of the switchgear can be implemented on the microprocessor system. Real time testing of the implemented daboratory prototype show good practical response under different operating conditions.
We should maintain the maximum operation capacity for production facilities and find properly out the fault of each equipment rapidly in order to decrease a loss caused by its failure. The acoustic signals of a machine always carry the dynamic information of the machine. These signals are very useful for the feature extraction and fault diagnosis. We performed a fundamental study which develops a system of fault diagnosis for a pump. We obtained noises by a microphone, analysed and compared the signals converted to Sequency range for normal products, artificially deformed products. We tried to search a change of noise signals according to machine malfunctions and analyse the type of deformation or failure. The results showed that acoustic signals as well as vibration signals can be used as a simple method for a detection of machine malfunction or fault diagnosis.
Sevim, Baris;Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar
Advances in concrete construction
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제1권3호
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pp.227-237
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2013
Modal testing, widely accepted and applied method for determining the dynamic characteristics of structures for operational conditions, uses known or unknown vibrations in structures. The method's common applications includes estimation of dynamic characteristics and also damage detection and monitoring of structural performance. In this study, the structural identification of concrete arch dams is determined using ambient vibration tests which is one of the modal testing methods. For the purpose, several ambient vibration tests are conducted to an arch dam. Sensitive accelerometers were placed on the different points of the crest and a gallery of the dam, and signals are collected for the process. Enhanced Frequency Domain Decomposition technique is used for the extraction of natural frequencies, mode shapes and damping ratios. A total of eight natural frequencies are attained by experimentally for each test setup, which ranges between 0-12 Hz. The results obtained from each ambient vibration tests are presented and compared with each other in detail. There is a good agreement between the results for all measurements. However, the theoretical fundamental frequency of Berke Arch Dam is a little different from the experimental.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.
This study is to delineate the watershed hydrological parameters such as area, slope, rain gauge weight, NRCS-CN and time of concentration (Tc) by using the Geographic Information Sytem (GIS) technique, and estimation of design flood for an ungauged watershed. Especially, we attempted to determine the Tc of ungauged watershed and develop simple program using the cell-based algorithm to calculates upstream or downstream flow time along a flow path for each cell. For a $19km^2$ watershed of tributary of Nakdong river (Seupmoon), the parameters including flow direction, flow accumulation, watershed boundary, stream network and Tc map were extracted from 30m Agreeburn DEM (Digital Elevation Model) and landcover map. And NRCS-CN was extracted from 30m landcover map and soil map. Design rainfall estimation for two rainfall gauge which are Sunsan and Jangcheon using FARD2006 that developed by National Institute for Disaster Prevention (NIDP). Using the parameters as input data of HEC-l model, the design flood was estimated by applying Clark unit hydrograph method. The results showed that the design flood of 50 year frequency of this study was $8m^3/sec$ less than that of the previous fundamental plan in 1994. The value difference came from the different application of watershed parameter, different rainfall distribution (Huff quartile vs. Mononobe) and critical durations. We could infer that the GIS-based parameter preparation is more reasonable than the previous hand-made extraction of watershed parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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