Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.
Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.
For the purpose of maintenance and prevention of earth fill dams against damage from natural hazards, automatic monitoring through various measuring instruments and resistivity survey has been carried out. Reservoirs and embankments have the structural vulnerability on the agricultural usages since most of them were built more than thirty years ago. The main aim to use monitoring method is to verify the safety and integrity of the dam. Resistivity survey can detect potential weaknesses, such as defective zones, anomalous seepages or internal erosion processes. Permanent resistivity monitoring systems were installed at a reservoir, which daily measurements have been taken every 6 hour. Using monitoring data for one year, anomalous seepage and structural defects were clarified for dam safety. Annual water level fluctuations are around 10 m. During their operation, reservoir dams are subject to a never-ending hydraulic load from the reservoir, which over the years may cause changes in the properties of the inner parts of the dam construction. Detailed analysis of the monitoring results was performed and showed that resistivities at most locations have been very stable over the full monitoring period excluding the effects of water fluctuation and seasons. To investigate the detectability of weak zone using the DC resistivity monitoring, numerical modeling with a simplified model for the drainage at a reservoir dam was also performed. The results showed that the seepage zone near drainage in a reservoir dam could be detected by resistivity response change.
Kim, Jung-Yul;Kim, Yoo-Sung;Lee, Sung-Uk;Min, Kyoung-Ju;Park, Dong-Su;Pang, Gi-Sung;Kim, Kang-Sik
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.86-95
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2006
Brillouin backscatter is a type of reflection that occurs when light is shone into an optical fibre. Brillouin reflections are very sensitive to changes in the fibre arising from external effects, such as temperature, strain and pressure. We report here several case studies on the measurement of strain using Brillouin reflections. A mechanical bending test of an I beam, deployed with both fiber optic sensors and conventional strain gauge rosettes, was performed with the aim of evaluating: (1) the capability and technical limit of the DTSS technology for strain profile sensing; (2) the reliability of strain measurement using fiber optic sensor. The average values of strains obtained from both DTSS and strain gauges (corresponding to the deflection of I beam) showed a linear relationship and an excellent one-to-one match. A practical application of DTSS technology as an early warning system for land sliding or subsidence was examined through a field test at a hillside. Extremely strong, lightweight, rugged, survivable tight-buffered cables, designed for optimal strain transfer to the fibre, were used and clamped on the subsurface at a depth of about 50cm. It was proved that DTSS measurements could detect the exact position and the progress of strain changes induced by land sliding and subsidence. We also carried out the first ever distributed dynamic strain measurement (10Hz) on the Korean Train eXpress(KTX) railway track in Daejeon, Korea. The aim was to analyse the integrity of a section of track that had recently been repaired. The Sensornet DTSS was used to monitor this 85m section of track while a KTX train passed over. In the repaired section the strain increases to levels of 90 microstrain, whereas in the section of regular track the strain is in the region of 30-50 microstrain. The results were excellent since they demonstrate that the DTSS is able to measure small, dynamic changes in strain in rails during normal operating conditions. The current 10km range of the DTSS creates a potential to monitor the integrity of large lengths of track, and especially higher risk sections such as bridges, repaired track and areas at risk of subsidence.
Jacket-type offshore structures are always exposed to severe environmental conditions such as salt, high speed of current, wave, and wind compared with other onshore structures. In spite of the importance of maintaining the structural integrity for an offshore structure, there are few cases to apply a structural health monitoring (SHM) system in practice. The impedance-based SHM is a kind of local SHM techniques and to date, numerous techniques and algorithms have been proposed for local SHM of real-scale structures. However, it still requires a significant challenge for practical applications to compensate unknown environmental effects and to extract only damage features from impedance signals. In this study, the impedance-based SHM was carried out on a 1/20-scaled model of an Uldolmok current power plant structure in Korea under changes in temperature and transverse loadings. Principal component analysis (PCA)-based approach was applied with a conventional damage index to eliminate environmental changes by removing principal components sensitive to them. Experimental results showed that the proposed approach is an effective tool for long-term SHM under significant environmental changes.
Kim, Yong-Seung;Kim, Youn-Soo;Lim, Hyo-Suk;Lee, Dong-Han;Kang, Chi-Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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1999.11a
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pp.331-336
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1999
The optical sensors of Electro-Optical Camera (EOC) and Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI) aboard the Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT) will be placed in a sun synchronous orbit in 1999. The EOC and OSMI sensors are expected to produce the land mapping imagery of Korean territory and the ocean color imagery of world oceans, respectively. Utilization of the EOC and OSMI data would encompass the various fields of science and technology such as land mapping, land use and development, flood monitoring, biological oceanography, fishery, and environmental monitoring. Readiness of data support for user community is thus essential to the success of the KOMPSAT program. As part of testing such readiness prior to the KOMPSAT launch, we have performed the preliminary acceptance test for the KOMPSAT data processing system using the simulated EOC and OSMI data sets. The purpose of this paper is to demonstrate the readiness of the KOMPSAT data processing system, and to help data users understand how the KOMPSAT EOC and OSMI data are processed and archived. Test results demonstrate that all requirements described in the data processing specification have been met, and that the image integrity is maintained for all products. It is however noted that since the product accuracy is limited by the simulated sensor data, any quantitative assessment of image products can not be made until actual KOMPSAT images will be acquired.
Fault detection and isolation (FDI) algorithms provide fault monitoring methods in GPS measurement to isolate abnormal signals from the GPS satellites or the acquired signal in receiver. In order to monitor the occurred faults, FDI generates test statistics and decides the case that is beyond a designed threshold as a fault. For such problem of fault detection and isolation, this paper presents and evaluates position domain integrity monitoring methods by formulating various pseudorange prediction methods and investigating the resulting test statistics. In particular, precise measurements like carrier phase and Doppler rate are employed under the assumption of fault free carrier signal. The presented position domain algorithm contains the following process; first a common pseudorange prediction formula is defined with the proposed variations in pseudorange differential update. Next, a threshold computation is proposed with the test statistics distribution considering the elevation angle. Then, by examining the test statistics, fault detection and isolation is done for each satellite channel. To verify the performance, simulations using the presented fault detection methods are done for an ideal and real fault case, respectively.
Wolsong Unit 2,3&4 has been performing a containment integrity test during power operation. This test could impact to the safe operation during test. If an accident occurs during pressure dropping phase, reactor trip can be delayed because of the increased pressure difference which causes a time delay to reach the trip set-point. On the contrary, if an accident occurs during pressure increasing phase, reactor trip could be accelerated because the pressure difference to the trip set-point decrease. Point Lepreau nuclear power plant, which installed GCLMS (Gross Containment Leakage Monitoring System) in 1990, has discontinued the test since 1992 due to these adverse effects. Therefore, we evaluated the risk to obviate the GCLMS test based on PWR's ILRT (Integrated Leak Rate Test) extension methodologies. The results demonstrate that risk increase rate is not high in case of performing only ILRT test at every 5 years instead of doing GCLMS test at every 1.5 years. In addition, the result shows that GCLMS test can be removed on a risk-informed perspective since risk increasement is in acceptable area of regulatory acceptance criteria.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.1
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pp.11-20
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2012
In a marine ubiquitous sensor network (USN) system using expensive sensors in the harsh ocean environment, it is very important to discover failures and devise recovery techniques to deal with such failures. Therefore, in order to perform failure modeling, this study analyzes the USN-based real-time water quality monitoring service of the Gaduri Aqua Farms at Songdo Island of Yeosu, South Korea and devises methods of discovery and recovery of failure by classifying the types of failure into system element failure, communication failure, and data failure. In particular, to solve problems from the perspective of data, this study defines data integrity and data consistency for use in identifying data failure. This study, by identifying the exact type of failure through analysis of the cause of failure, proposes criteria for performing relevant recovery. In addition, the experiments have been made to suggest the duration as to how long the data should be stored in the gateway when such a data failure occurs.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.17
no.2
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pp.393-406
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1993
In resistance spot welding process, size of molten nuggest have been utilized to assess the integrity of the weld quality. However real-time monitoring of the nugget size is an extremely difficult problem. This paper describes the design of an artificial neural networks(ANN) estimator to predict the nugget size for on-line use of weld quality monitoring. The main task of the ANN estimator is to realize the mapping characteristics from the sampled dynamic resistance signal to the actual negget size through training. The structure of the ANN estimator including the number of hidden layers and nodes in a layer is determined by an estimation error analysis. A series of welding experiments are performed to assess the performance of the ANN estimator. The results are quite promissing in that real-time estimation of the invisible nugget size can be achieved by analyzing the dynamic resistance signal without any conventional destructive testing of welds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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