In this paper, application of NN (Neural Network) as a method of pattern discrimination of PD(partial discharge) which occurs at the stator coil of traction motor was studied. For PD data acquisition, three defective models are manufactured such as internal discharge model, slot discharge model and surface discharge model. PD data for recognition were acquired from PD detector and DAQ board which is able to analysis the PD signal and perform the pattern discrimination. Statistical distributions and parameters are calculated to discriminate PD sources. And also these statistical distribution parameters are applied to classify PD sources by BP and has good recognition rate on the discharge sources.
한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈?경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류는 피부의 저항과 용량성으로 인한 시간에 따른 전류 감소현상을 나타내며, 이러한 시간적 감소현상은 경락진단의 변수로는 유의성을 가지나 식별율 및 부합율, 인체영향력, 재현성 등에서 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있었다. 이를 개선하기 위하여 1.28V의 4kHz, 듀티비 40%의 구형파인 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식의 최적 파라메터를 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려운 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리하도록 하였다. 추출된 최적파라메터와 알고리즘을 적용한 시스템을 구현하여 경혈자극 방식에 따른 식별율, 재현성, 인체영향력 및 고전 경혈점과의 부합율을 비교하여 성능이 우수함을 확인하였다.
This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.
In this study, we developed rotating machine vibration condition monitoring system based upon Windows NT and DSP Board. Developed system includes signal analysis module, trend monitoring and simple diagnosis using threshold value. Trend analysis and report generation are offered with database management tool which was developed in MS-ACCESS environment. Post-processor, based upon Matlab, is developed for vibration signal analysis and fault detection using statistical pattern recognition scheme based upon Bayes discrimination rule and neural networks. Concerning to Bayes discrimination rule, the developed system contains the linear discrimination rule with common covariance matrices and the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also the system contains k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. The result of case studies with the data acquired from Pyung-tak LNG pump and experimental setup show that the system developed in this research is very effective and useful.
한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈.경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 저정항 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류를 인체에 인가하면 시간에 따라 전류가 감소하는 현상이 있어서 반복 측정 시에 식별율 및 재현성이 감소되는 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있으며 세포에 분극현상을 일으켜서 인체의 생리적 상태에 영향을 준다. 또한 직류방식은 식별계측에 시간이 다소 길게 소요되며 전류감쇠현상으로 낮아진 측정 전류량을 얻기 위해서는 전극의 압력이 증가하게 되며 그 전극누름 압력에 의한 통증을 유발시킨다. 이를 개선하기 위하여 전류의 시간적 감소현상과 인체 영향력을 최소화할 수 있는 경혈자극 패턴의 최적 파라메터를 추출하고, 이를 적용한 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식을 제안하였다. 이는 주파수를 1.28V의 4kHz로 결정하고, 듀티비가 40%인 구형파에 가까운 파형을 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려군 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 레벨메터에 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리한 알고리즘을 제안하였다. 추출된 최적 파라메터와 알고리즘을 적용한 식별시스템을 구현하여 성능을 기존의 직류방식과 비교 검토한 결과, 식별율(경혈과 비경혈의 상대차)은 19.6%, 재현성은 15.1%, 인체영향력은 11.2%, 고전 경혈점과의 부합율은 18.4% 향상되었음을 확인하였다.
Plant pipe has a fatigue life which is induced by repeated stress come from the variation of temperature and pressure. To avoid the fatigue crack of plant pipe which is produced by long term repeated stress, plant operator has to limit the mont of operating transient. This paper introduced the study result about discrimination methodology of plant transient by using the fuzzy pattern recognition. As result of applying the fuzzy pattern recognition to actual plant operation data, it is confirmed that fuzzy pattern recognition methodology can be useful for the comparison of similarity for the transients of similar output but has different time pattern.
This paper presents a neutron detector configuration using EJ-301 scintillation liquid, a R9420 photo-multiplier and a homemade preamplifier. The detector qualities which include the energy linearity, efficiency response and neutron/gamma discrimination are guaranteed for neutron detection in the energy range from 0 to 3000 keVee. Regarding the neutron/gamma discrimination capability, four pulse shape discrimination (PSD) methods which are the threshold crossing time (TCT), pulse gradient analysis (PGA), charge comparison (CC) and correlation pattern recognition (CPR), were evaluated and discussed; among of these, the CPR method provides the best neutron/gamma discrimination.
본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.
중국산과 국내산 홍삼 농축액의 혼합비율에 따는 원산지 판별 가능성을 검토하기 위해 전자코를 이용하여 향기 패턴을 분석하였다. 중국산 홍삼 농축액과 국내산 홍삼 농축액의 원산지 판별이 가능하였고 중국산 홍삼농축액의 혼합비율이 증가할수록 검출되어지는 향기 성분의 패턴은 감소하는 경향을 나타내었다. Frequency pattern, derivative pattern을 Vapor printTM 으로 도형화 하여 비교한 결과 서로 다른 패턴을 보여주어 중국산 홍삼 농축액 첨가비율에 따른 차이는 물론 원산지의 차이도 뚜렷하게 나타났다.
The functional diagnosis instrument should be preceded first to both the accurate selection of exact acupoint and discrimination. so the measuring and stimulating method are improved to SPAC pattern to evaluate impedance existed in the body. As a result, the resistance factor between skin and probe, the dipolization of cell was reduced so that the judgement of acupoint is advanced. After extraction of optimization parameter of SPAC pattern which the high discrimination efficiency and the lowest affection on the human body is controlled by using microprocessor to enhance conviction. The discrimination efficiency was confirmed by meridian visualization system. Also mechanism of probe was improved to increase efficiency of image recognition processing. The image of discriminated acupoint with probe is obtained by using a camera, the location on the tip of probe is recognized and processed. And then these are converted to virtual color by proportional to measuring current level of scan point on skin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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