• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.852-856
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• 2004

An induction motor is one of the most popular electrical apparatuses owing to its simple structure and robust construction. Parameter identification of the induction motor has long been researched either for a vector control technique or fault detection. Since vector control is a well-established technique for induction motor control, this paper concentrates on successive identification of physical parameters with on-load data for the purpose of condition monitoring and/or fault detection. For extracting six physical parameters from the on-load data in the framework of the induction motor state equation, unmeasured initial state values and profiles of load torque have to be estimated as well. However, the analytic optimization methods in general fail to estimate these auxiliary but significant parameters owing to the difficulty of obtaining their gradient information. In this paper, the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) newly developed is applied to the identification of whole unknown parameters in the mathematical equations of an induction motor with normal operating data. Profiles of identified parameters appear to be reasonable and therefore the proposed approach is available for fault diagnosis of induction motors by monitoring physical parameters.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제9권2호
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• pp.107-127
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) has been related to damage identification with either operational loads or other environmental loading playing a significant complimentary role in terms of structural safety. In this study, a non-parametric method of time frequency analysis on the measurement is used to address the time-frequency representation for modal parameter estimation and system damage identification of structure. The method employs the wavelet decomposition of dynamic data by using the modified complex Morlet wavelet with variable central frequency (MCMW+VCF). Through detail discussion on the selection of model parameter in wavelet analysis, the method is applied to study the dynamic response of both steel structure and reinforced concrete frame under white noise excitation as well as earthquake excitation from shaking table test. Application of the method to building earthquake response measurement is also examined. It is shown that by using the spectrogram generated from MCMW+VCF method, with suitable selected model parameter, one can clearly identify the time-varying modal frequency of the reinforced concrete structure under earthquake excitation. Discussions on the advantages and disadvantages of the method through field experiments are also presented.

• 대한기계학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.241-246
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• 1986

본 연구에서는 산업 현장에 쉽게 적용할 수 있도록 측정과 설치가 용이한 용접 모재간에 가해지는 전압(weld voltage)파형에서 용접 변수를 구하고, 실험으로 구한 용접 강도와의 상관 관계로부터, 점용접 품질 감시체제를 개발하고자 한다. 전압 파형에서 용접 변수를 구하기 위하여 추계 모델링 기법을 적용하고, 구해진 모 델로부터 분산 해석(dispersion analysis)을 통하여 용접 변수를 찾으며, 동시에 전극 변위 곡선을 실험적으로 구하여서, 분산 해석 방법의 신뢰도를 검사 하고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.7-11
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• 2007

The aim of this paper is to design and implement a new ECG signal monitoring and analysis method for the home care of elderly persons or patients, using wireless sensor network (WSN) technology. The wireless technology for home-care purpose gives new possibilities for monitoring of vital parameter with wearable biomedical sensors and will give the patient freedom to be mobile and still be under continuously monitoring. Developed platform for portable real-time analysis of ECG signals can be used as an advanced diagnosis and alarming system. The ECG features are used to detect life-threatening arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing the P-wave, QRS complex, and T-wave in ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server transfer diagnostic results and alarm conditions to a doctor's PDA. Doctor can diagnose the patients who have survived from arrhythmia diseases.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.559-568
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• 1996

• Smart Structures and Systems
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• 제21권5호
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• pp.591-600
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• 2018

The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.

• 비파괴검사학회지
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• 제30권2호
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• pp.126-131
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• 2010

본 연구에서는 유도초음파를 이용하여 다양한 온도에서 사용되어지는 항공기 복합재료의 건전성에 대하여 평가하였다. 항공기가 지상과 비행고도에서 운행할 때의 온도편차나, 반복되어지는 열주기 횟수와 같이, 항공기가 운행되어지는 온도와 관련하여 복합재료의 건전성에 결정적인 영향을 미치는 요소에 관한 연구는 항공기 안전에 있어서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 본 연구에서는 유도초음파를 이용하여 항공기의 운행환경과 유사한 환경 하에서 열피로가 가해진 항공기의 복합재료 시편을 평가하였다. 유도초음파의 분산선도 곡선은 서로 다른 열피로가 가해진 시편에 대한 민감성을 나타내기 위해 최적의 모드를 선택하는데 사용되었다. 현재 제시된 접근법 또한 항공기의 건전성을 평가하는데 있어서 하나의 도구로 구현될 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.45-52
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• 2016

고로는 제철소에서 철을 만들어 내는 핵심설비 중 하나로 고온고압 환경에서 냉각과 팽창으로 인한 철피의 손상이 노출되어 있어 대형사고에 대한 발생 가능성이 높아 중점관리가 필요하다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형구조물 안전진단 시스템에 대한 평가를 수행하였다. 특히, 철피 크랙의 성장은 큰 에너지를 수반하게 되어, 음향방출 에너지 파라미터의 급격한 증가로 심각한 손상을 예측하였다. 이러한 결과를 바탕으로 고로의 정비시기를 앞당겨 확인한 결과 실제 크랙을 UT와 병행하여 확인하였다. 본 연구에서는 음향방출법을 이용한 대형 구조물인 철피균열의 심각도에 대한 평가기준을 마련하여 구조물 조기 결함진단 시스템의 활용으로 유용할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1429-1444
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• 2016

본 연구에서는 벌점화 최소제곱추정방법을 이용하여 평균의 변화를 모니터링할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 모니터링 이전의 공통 평균과 모니터링을 시작한 이후 순차적으로 관측되는 관측값들의 평균의 차이를 벌점화 최소제곱추정방벙을 이용하여 추정하였으며, 이 추정값들에서 0이 아닌 것의 개수를 바탕으로 모니터링 절차를 개발하였다. 이는 기존의 모니터링 절차들이 순차적으로 얻은 추정값들의 변동성을 기반으로 만들어진 것과 다른 점이다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 모니터링 절차가 가지고 있는 특징들을 살펴보았고, 대표적인 모니터링 절차인 CUSUM 모니터링과 비교 분석도 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.183-197
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• 2004

최근 3차원 절대 계측 기술의 발달을 통해 터널에서의 3차원 계측 기술의 도입 및 결과의 활용에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이러한 계측분석을 통하여 이방성 암반에서 터널 굴착 시 암반의 구조적 거동 및 영향이 파악될 수 있으며, 그에 따른 적절한 지보도 결정되어 질 수 있다. 터널 축에 대하여 서로 다른 연약대 특성, 두께, 방향성을 가지는 암반에서의 굴착에 영향을 확인하기 위해 3차원 해석이 수행되었으며, 내공변위의 function parameter가 계산되었다. 수치해석 결과는 오스트리아 알프스 산악터널의 비균질한 암반에서의 계측 결과와 비교분석 되었다. 현장의 계측결과와 수치해석 결과의 상관도가 높게 나타났으며, 이를 토대로 function parameter의 변화를 통해 막장 전방의 지반을 예측하는 것이 가능한 것으로 나타났다.