Structural Health Monitoring (SHM) is the science and technology of monitoring and assessing the condition of aerospace, civil and mechanical infrastructures using a sensing system integrated into the structure. Impedance-based SHM measures impedance of a structure using a PZT (Lead Zirconate Titanate) patch. This paper presents a low-power wireless autonomous and active SHM node called Autonomous SHM Sensor 2 (ASN-2), which is based on the impedance method. In this study, we incorporated three methods to save power. First, entire data processing is performed on-board, which minimizes radio transmission time. Considering that the radio of a wireless sensor node consumes the highest power among all modules, reduction of the transmission time saves substantial power. Second, a rectangular pulse train is used to excite a PZT patch instead of a sinusoidal wave. This eliminates a digital-to-analog converter and reduces the memory space. Third, ASN-2 senses the phase of the response signal instead of the magnitude. Sensing the phase of the signal eliminates an analog-to-digital converter and Fast Fourier Transform operation, which not only saves power, but also enables us to use a low-end low-power processor. Our SHM sensor node ASN-2 is implemented using a TI MSP430 microcontroller evaluation board. A cluster of ASN-2 nodes forms a wireless network. Each node wakes up at a predetermined interval, such as once in four hours, performs an SHM operation, reports the result to the central node wirelessly, and returns to sleep. The power consumption of our ASN-2 is 0.15 mW during the inactive mode and 18 mW during the active mode. Each SHM operation takes about 13 seconds to consume 236 mJ. When our ASN-2 operates once in every four hours, it is estimated to run for about 2.5 years with two AAA-size batteries ignoring the internal battery leakage.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.317-325
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2020
The development of a technique that can monitor the cracks, which is one of the typical types of damage, is necessary to secure the structural safety of elastically restrained cantilever-type beams with a tip mass that is used widely in infrastructure. Impedance techniques have been actively researched to detect cracks, and the cracks were estimated mainly by experimentally investigating the relationship between the crack and impedance signal. This study examined the correlation between the change in the impedance signals due to the crack, and the natural frequency obtained analytically. After updating the analysis model for the intact beam, the impedance signal was measured while gradually inflicting cracks in the cantilever-type beam, and the damage index was obtained. The results were compared with the natural frequencies calculated from the updated analysis model to investigate the correlation. A close correlation was observed between the experimentally obtained impedance damage index, and the analytically calculated natural frequency. Using this correlation, the structural characteristics could be evaluated more accurately from the damage estimation results, and the behavior of the structure could be predicted effectively using the analysis model.
The anomlous signal, anomaly, recorded by a sub-bottem profiler is analized for exploration of buried objects in the ocean, This anomaly is known as a signal diffracted from the edge of the buried object. Signals obtained from model that and numerical simulation are analized for investigating characteristics of the diffracted signal. From this study a diffracted signal and a non-diffracted signal can be identified, and the location of the object can be obtained. In order to identify an object in the seafloor the dimension of the object should be greater than the wave length used for exploration, and the acoustic impedance should be much greater than that of sediments. A 2-trace stacking of the signals can enhance the feature of strongly diffracted signals whereas it can diminish weak signals.
Kim, Bo-Gyeong;Lee, Jun-Young;Lee, Soon-Sinl;Jung, Jee-Hoon
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.40-47
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2017
In this paper, a small signal model for grid-connected inverter with unipolar pulse width modulation method is presented. Small-signal analysis allows to predict the stability and dynamics of the inverter. To regulate output voltage and to achieve power factor correction, inverter has two control loops. Loop gains are useful to identify the stability for multi-loop controlled system. Based on small-signal model, controllers are designed to improve audio susceptibility and output impedance characteristics. Proposed small-signal model and controllers are verified by PSIM simulation and experiments.
A tetrode is one of the neural electrodes, and it is widely used to record neural signals in the brain of a freely moving animal. The impedance of a neural electrode is an important parameter because it determines the signal-to-noise ratio of the recorded neural signals. Here, we developed a modification technique using carbon nanotube-polypyrrole composite nanostructures to decrease the impedances of tetrodes. The synthesis of the carbon nanotube and polypyrrole nanostructures was performed in two steps. In the first step, randomly dispersed carbon nanotubes and pyrrole monomers were gathered and aligned on the tetrode electrode. Next, they were electro-polymerized on the electrode surface. As the applied time (step-1 and step-2) and the offset voltage increased, the impedances of the tetrodes decreased. The modification technique is, therefore, an important and useful of lowering the impedances of tetrodes.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.5
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pp.601-605
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2007
In this paper, we propose a simple and relative electrode contact monitoring method. By exploiting the power line interference, which is regarded as one of the worst noise sources for bio-potential measurement, the relative difference in electrode impedance can be measured without a current or voltage source. Substantial benefits, including no extra circuit components, no degradation of the body potential driving circuit, and no electrical safety problem, can be achieved using this method. Furthermore, this method can be applied to multi-channel isolated bio-potential measurement systems and home health care devices under a steady measuring environment.
Nonlinear parameterization of OLED device from measurements of bias dependence of impedance spectra and parameter extraction using Levenberg-Marquardt complex nonlinear least square regression algorithm based on resistor-capacitor equivalent circuit model enables computer simulation of OLED power driving characteristics in forms of square-wave or sinusoidal output signal at arbitrary conditions. We introduce developed OLED power driving simulation software and discuss transient responses in voltage-or current-controlled operations as well as nonlinear characteristics of OLED, by presenting both the simulation and experimental results. This OLED simulation technique using impedance spectroscopy is extremely useful in predicting performance of the nonlinear device, especially in time-domain analysis of device operation.
This paper presents the rapid and accurate algorithm for fault discrimination in transmission lines. When faults occur in transmission lines, fault discrimination is very important. If high impedance faults occur in transmission lines, it cannot be detected by overcurrent relays. The method using current and voltage cannot discriminate high impedance fault. Because of this reason this paper uses voltage and zero sequence current, and the proposed algorithm uses fuzzy logic method. This algorithm uses voltage and zero sequence current per period in case of faults. Single line ground fault and three-phase fault can be detective using voltage. Two-line ground fault and line to line fault and high impedance can be detected using zero sequence current. To prove the performance of the algorithm, it test algorithm with signal obtained from ATPDraw simulation.
To address the need for new intelligent sensing, this paper introduces nano sensors made of carbon nanotube (CNT) composites and presents their preliminary experiments. Having smart material properties such as piezoresistivity, chemical and bio selectivity, the nano composite can be used as smart electrodes of the nano sensors. The nano composite sensor can detect structural deterioration, chemical contamination and bio signal by means of its impedance measurement (resistance and capacitance). For a structural application, the change of impedance shows specific patterns depending on the structural deterioration and this characteristic is available for an in-situ multi-functional sensor, which can simultaneously detect multi symptoms of the structure. This study is anticipated to develop a new nano sensor detecting multiple symptoms in structural, chemical and bio applications with simple electric circuits.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.15
no.1
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pp.22-24
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2012
Depending on the status of the engine oil, the dielectric constant is changed. Dielectric constant of oil is related to the characteristic impedance of the probe and the characteristic impedance of the probe determines the reflected signal. In this paper, we derive an equivalent circuit of the probe and using the dielectric constant obtained by measuring the capacitance, the theoretical reflection coefficient of the probe was calculated. In the results, if the engine oil is deteriorated, we can see that the reflection coefficient is increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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