An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.
Vegetation shows unique spectrum characteristics compared with other materials. If such characteristics are used, land change pattern can be determined. Thus, vegetation has an absorption belt and a reflective belt in visible and near infrared, and reflectance is very high. Then, various methods of monitoring vegetation paying attention to the absorption wavelength region and reflective region of vegetation are proposed. However, there are various problems in grasping change of vegetation by NDVI, PVI, etc. It is very difficult especially to remove various noise ingredients in the received satellite data. Until now, it is difficult to compensate for shadow effect when NDVI is used in vegetation analysis. The results is, if the shadow is about 60% the pixel will be wrongly classified as may be vegetation or not.
A Korean VLBI Network key science program, the Interferometric Monitoring of Gamma-ray Bright AGNs (iMOGABA) program continues to reveal the nature of the gamma-ray flares in active galactic nuclei (AGNs). Here in this presentation, we would like to introduce an interesting story about four gamma-ray bright AGNs - BL Lac, 1633+382, 3C 84, and M87 - based on the recent results of the iMGOABA. The results will include a) a sad story of an 'orphan' gamma-ray flare from BL Lac, b) a position offset of 40 pc for a gamma-ray flaring site from the radio regions in 1633+382, c) a position alignment of a gamma-ray flaring site with a central engine region in 3C 84, and d) a flat millimeter spectrum of a core in M87 revealed by the iMOGABA.
A thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main part of the system is a thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced. The sensor detects the mid-range infrared spectrum of target objects and then it outputs a generic video signal which should be processed to form a frame thermal image. Here, a digital signal processor(DSP) is applied for the high speed processing of the sensor signals. The DSP controls analog-to-digital converter, performs correction algorithms and outputs the frame thermal data to frame buffers. With the frame buffers can be generated a NTSC signal and transferred the frame data to personal computer(PC) for the analysis and a monitoring of the thermal scenes. By performing the signal processing functions in the DSP the overall system achieves a simple configuration. Several experimental results indicate the performance of the overall system.
본 논문에서는 자체 개발한 Java Platform 기반의 뇌파 분석 도구와 Android 기반의 Mobile 기기를 연계하여 중증 장애인의 상태 및 상황 등을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 뇌파 측정기, 뇌파 분석 툴(PC Client) 그리고 Mobile 기기(Android)로 크게 3부분으로 구성된다. 뇌파 측정기로부터 수집된 원 주파수에서 저주파 대역의 잡음을 제거하기 위해 고주파 필터를 적용한 후, 적용된 데이터를 주파수 영역에서 분석하기 위해 FFT를 적용한다. FFT를 적용한 데이터를 Power Spectrum 분석 기법을 이용하여 Theta, Delta, Alpha, SMR, Beta 파형의 값을 추출하고, 14 채널의 뇌파 측정 위치에 따른 상관관계 분석기법을 통해 중증 장애인의 상태를 표현한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과, 중증 장애인 모니터링 시스템에 효율적으로 적용되는 것을 확인하였다.
Acoustic Emission(AE) is widely used for early detection of faults for rotating machinery in these days because of its high sensitivity. AE signal has to need for transferring to low frequency range for the spectrum analysis included the fault mechanism. In transferring process, we lose a lot of fault information caused by unusable signal processing method. Discrete Wavelet Transform(DWT) is a method of signal processing for AE signatures, but the pattern of its mother function is not optimized with AE signals. So, we can lose the fault information when we want to use the DWT for AE signal. Therefore, in this paper, we will propose a novel pattern for DWT mother function, which is optimized with AE signals. And it will be applied to compare the results of DWT by daubechie and novel pattern.
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
In this paper, to detect external sound frequency on the latticed structure, fiber optic sensor net using Sagnac interferometer was fabricated and tested. The latticed structure fabricated with dimension of 50cm in width and 50cm in height, the optical fiber, 50m in length, distributed and fixed on the latticed structure. Single mode fiber, a laser with 1,550nm in wavelength, 2${\times}$2 coupler were used. External sound signal applied to the fiber optic sensor net and the detected optical signals were compared and analyzed to the detected microphone signals against time and frequency domain. Based on the experimental results, fiber optic sensor net using Sagnac interferometer detected external sound frequency, effectively. This system can be expanded to the structural health monitoring system.
Diagnostics of plasma density is a key factor for monitoring plasma processing. Various probes are invented to measure plasma density and cut-off probe is a one of the most promising diagnostics tool for measuring plasma density. However, at the low density or high pressure the cut-off probe cannot clearly resolve the cut-off peak. Several reasons make this problem: Cut-off likes peaks caused by cavity resonances and weaken transmission spectrum signal at high pressure. Recently, You et al., have researched mechanism of cut-off probe and we improve the cut-off reliability and sensitivity base on that research. Modified cut-off antenna is adapted and bias cut-off probe method is tried. These experiment results have good agreement with the previous study and show good measurement characteristics.
Impulsive acoustic and vibration signals within gear are often induced by impacting of fault tooths in gear. Thus the detection of these impulses can be useful for fault diagnosis. Recently there is an increasing trend towards the use of higher order statistics for fault detection within mechanical systems based on the observation that impulsive signals then to increase the kurtosis values. We show that the fourth order Wigner Moment Spectrum, called the Wigner Trispectrum, has found superior detection performance to second order Wigner distribution for typical impulsive signals in a condition monitoring application. These methods are also applied to data sets measured within an industrial gear box.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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