Semiconductor gas sensor using tin oxide as sensing material has been used to detect gases based on the fact that impedance of the sensing material varies when the gas sensor is exposed to the gases. This variation comprises of two parts. The first one is variation in resistance of the sensing material and the other is expressed in terms of the sensor capacitance variation. Normally, only variation of the sensor resistance is considered. In this paper, using AC measurement with a capacitor-coupled inverting amplifier circuit, both changes in the sensor resistance and variations in the sensor capacitance were investigated. These characteristics were represented as magnitude gain and phase shift of AC signal at a specific frequency after passing it through the sensor and the designed circuit. A two-stage artificial neural network, which utilized the information above, was employed to identify and quantify three combustible gases: methane, propane and butane. The network outputs were approximately proportional to concentrations of test gases with reasonable level of error.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3145-3162
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2023
As an important technology of the internetwork, wireless sensor network technique plays an important role in indoor localization. Non-line-of-sight (NLOS) problem has a large effect on indoor location accuracy. A location algorithm based on improved particle filter and directional probabilistic data association (IPF-DPDA) for WSN is proposed to solve NLOS issue in this paper. Firstly, the improved particle filter is proposed to reduce error of measuring distance. Then the hypothesis test is used to detect whether measurements are in LOS situations or NLOS situations for N different groups. When there are measurements in the validation gate, the corresponding association probabilities are applied to weight retained position estimate to gain final location estimation. We have improved the traditional data association and added directional information on the original basis. If the validation gate has no measured value, we make use of the Kalman prediction value to renew. Finally, simulation and experimental results show that compared with existing methods, the IPF-DPDA performance better.
K.R. Sri Preethaa;N. Yuvaraj;Gitanjali Wadhwa;Sujeen Song;Se-Woon Choi;Bubryur Kim
Wind and Structures
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제36권4호
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pp.237-247
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2023
The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.
본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다.
The collective of highly reliable traffic data is necessary for traffic signal control. This study is to test application of RTMS sensor to traffic signal control. In order to find out the possibility of its application th traffic signal control, 5 types of experiments were performed. The major findings are as follows ; -The detection are a has been changing according to degree and gain. -At the results of experiments for interference are a measure, Degree 60 is stable condition. -At the results of reliability test for volume and speed. the error rate decreases as speed increases and that of Zone 1 is lower than that of Zone 3. -Two modes are set up for reliability test of traffic volume. It founds that the detection reliability of the stopped vehicles are higher than that of the passing vehicles at sidefire-intersection mode. It founds that the results are vice-versa at sidefire-highway mode. Conclusively, this sensor cannot directly apply to colection of traffic data for traffic signal control. However, this sensor can be substituted for a loop detector which is used popularly for signal control, and freeway traffic control if above faults are made up.
This paper presents a study of low frequencies volume velocity vibration control of a smart panel in order to reduce sound transmission. A distributed piezoelectric quadratically shaped polyvinylidene fluoride (PVDF) polymer film is used as a uniform force actuator and an array of $4\;{\times}\;4$ accelerometer is used as a volume velocity sensor for the implementation of a single-input single-output control system. The theoretical and experimental study of sensor-.actuator frequency response function shows that this sensor-actuator arrangement provides a required strictly positive real frequency response function below about 900 Hz. Direct velocity feedback could therefore be implemented with a limited gain which gives reductions of about 15 dB in vibration level and about 8 dB in acoustic power level at the (1,1) mode of the smart panel. It has been also shown that the shaping error of PVDF actuator could limit the stability and performance of the control system.
This paper presents a study of low frequencies volume velocity vibration control of a smart panel in order to reduce sound transmission. A distributed piezoelectric quadratically shaped polyvinylidene fluoride (PVDF) polymer film is used as a uniform force actuator and an array of 4$\times$4 accelerometer is used as a volume velocity sensor for the implementation of a single-input single-output con rot system. The theoretical and experimental study of sensor-actuator frequency response function sho vs that this sensor-actuator arrangement provides a required strictly positive real frequency response function below about 900Hz. Direct velocity feedback could therefore be implemented with a limited gain which gives reductions of about 15㏈ in vibration level and about 8 ㏈ in acoustic power level at the (1, 1) mode of the smart Panel. It has been also shown that the shaping error of PVDF actuator could limit he stability and performance of the control system.
본 논문에서는 쿼드콥터형 드론 시스템을 구현하고, PID 제어기에서 안정화 시간을 최소화할 수 있는 이득 계수를 구하기 위한 경험적 방법을 제안하였다. 드론 자세 안정화 제어 시스템은 가속도 센서와 자이로 센서의 자세 정보를 마호니 필터를 통해 보정한 후 PID 제어기를 통해 4개의 모터를 구동한다. 제안된 방법은 기존의 지글러-니콜스 방법을 통해 1차적으로 이득 계수를 구한 후에 각각의 이득 계수를 경험적 방법으로 다시 최적화하는 단계를 거쳐서 결정한다. 최종적으로 구해진 이득 계수를 구현된 시스템에 적용하여 롤 방향으로 20도 회전하는 실험을 수행한 결과 기존의 지글러-니콜스 방법에 비해 최대 오버슈트는 44.3도에서 29.8도로 감소하면서도 안정화시간이 2.6초에서 1.7초로 개선됨을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방식은 최적의 이득 계수를 구하기 위한 시행착오를 줄이면서도 드론과 같이 모터 잡음이 심한 환경에서도 잘 동작함을 실험을 통해 증명하였다.
본 논문에서는 CCD 이미지 센서용 PMIC를 제안한다. CCD 이미지 센서는 온도에 민감하다. 일반적으로 낮은 효율을 갖는 PMIC에 의해 열이 발생된다. 발생된 열은 CCD 이미지 센서의 성능에 영향을 미치므로 높은 효율을 갖는 PMIC를 사용함으로써 최소화 시켜야 한다. 고효율의 PMIC개발을 위해 입력단은 동기식 step down DC-DC컨버터로 설계하였다. 제안한 PMIC의 입력범위는 5V~15V이고 PWM 제어방식을 사용하였다. PWM 제어회로는 삼각파 발생기, 밴드갭 기준 전압회로, 오차 증폭기, 비교기로 구성된다. 삼각파 발생기는 1.2MHz의 발진 주파수를 가지며, 비교기는 2단 연산 증폭기로 설계되었다. 오차 증폭기는 40dB의 DC gain과 $77^{\circ}$ 위상 여유를 갖도록 설계하였다. step down DC-DC 컨버터의 출력은 Charge pump의 입력으로 연결된다. Charge pump의 출력은 PMIC의 출력단인 LDO의 입력으로 연결된다. PWM 제어회로와 Charge pump 그리고 LDO로 구성된 PMIC는 15V, -7.5V, 5V, 3.3V의 출력전압을 갖는다. 제안한 PMIC는 0.35um 공정으로 설계하였다.
In order to achieve high performance vector control, it is essential to measure accurate ac current. The errors generated from current path are inevitable, and they could be divided into two categories: offset error and scaling error. The current data including these errors cause periodic speed ripples which are one and two times of stator electrical frequency respectively. Since these undesirable ripples bring about bad influences to motor driving system, a compensation algorithm must be needed in the control algorithm of the motor drive. In this paper, a new compensation algorithm is proposed. The signal of the integrator output of the d-axis current regulator is chosen and processed to compensate the current measurement errors. The compensation of the current measurement errors is easily implemented to smooth the signal of the integrator output of the d-axis current regulator by subtracting the DC offset value or rescaling the gain of the hall sensor. Therefore, the proposed algorithm has several features: the robustness of the variation of the mechanical parameters, the application of the steady and transient state, the easy implementation, and less computation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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