• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.1088-1097
• /
• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권8호
• /
• pp.29-39
• /
• 2015

본 논문은 모바일 광학식 손떨림 보정(OIS) 움직임 검출부의 성능과 안정도를 높이기 위하여 퍼지기반 손떨림 상태 검출 및 오차 보상 알고리즘의 설계 및 구현을 기술한다. OIS 움직임 검출을 위한 자이로 센서 출력에는 소자의 고유 오차가 포함되어 있기 때문에 신속한 손떨림 보정과 안정적인 손떨림 상태 검출을 위해서 정확한 오차 보상이 요구된다. 본 연구에서는 퍼지 알고리즘을 기반으로 낮은 연산량을 통해서 손떨림 주파수에 대한 각도 및 위상 오차를 신속하게 줄여서 보정 성능을 개선하였다. 또한 손떨림 각도 크기에 따라 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트} 등의 손떨림 상태를 적절히 구분해서 시스템의 안정성을 향상시켰다. 모바일 OIS 움직임 검출부를 위해 제안된 알고리즘의 성능 및 안정도를 실제 손떨림과 같은 2~12Hz 주파수 범위의 ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ 손떨림 진동에 대해서 정량적 및 정성적 실험으로써 평가하였다. 실험결과를 통해서 기존 BACF/DCF 알고리즘과 비교해서 평균 3.71dB의 개선된 성능을 검증하였고, 4가지 손떨림 상태를 안정적으로 검출하는 동작을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권3호
• /
• pp.147-156
• /
• 2011

본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.

• 한국자동차공학회논문집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.74-80
• /
• 2005

This paper presents a misfire monitoring method by using the weight factor. According to OBD II(On-Board Diagnostics) regulations of the CARB (California Air Resources Board), an ECU (Electronic Control Unit) should detect misfires which occur in the internal combustion engine. A misfire is 1311owe4 by post-oscillations for short duration. Sometimes, the amplitude of oscillations may be as high as misfire and can be falsely detected as another misfire. To prevent this, the software designers do not attempt to detect another misfire for this short duration, during which the post oscillations exist. Because of this, ECU does not detect all the misfires and hence, the unstable state of automobile cannot be detected. If this happens for a long time, automobile may get damaged. To solve these problems, this paper suggests a new algorithm to detect misfire by using weighting factor Weighting factor is a concept to distinguish the misfire with the post oscillation and to improve the detection rate. This value of weighting factor is used for counting the misfire. This paper also shows the result of experiment done on a automobile using this software. The software is implemented using ASCET-SD which is preferred in the design of engine control. This paper's result show the possibility of improving the misfire detection by implementing this algorithm.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.400-405
• /
• 2024

선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.30-36
• /
• 2004

장섬유 복합재료는 항공우주 구조물, 로봇 팔 등의 구조물에 광범위하게 적용되고 있으며, 복합재료의 비파괴 검사방법에 대한 연구는 구조의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위하여 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 AE 선호의 특정주파수 성분을 추출할 수 있는 풍조회로를 가진 AE 신호 분석 장비를 설계, 제작하였다. 제작된 AE 신호 분석 장비에 충격이나 기계적 진동 등과 같은 외란을 가하였을 때 제작된 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨은 상용 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨보다 매우 낮은 값을 나타내었다. 또한 복합재료 시편의 정, 동적 인장시험 하에서 제작된 AE 분석 장비는 상용 장비와 통일한 수준의 복합재료 파손감지능력을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권10호
• /
• pp.2725-2736
• /
• 1998

본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.

• 상하수도학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.461-470
• /
• 2018

In this study, the leak signal was measured by using an accelerometer to analyze the basic data and methodology for the development of the leak point estimation method in the water supply pipe. The measured results were analyzed by frequency analysis and cross-correlation analysis for leakage signals, and the error range was compared and analyzed with the actual leak point distance. As a result, it was confirmed that the vibration intensity due to leakage from the water leakage point was attenuated according to the distance. In the case of the ductile iron casting used in the experiment, the intensity of the signal at the 945 Hz, 1,500 Hz, 2,300 Hz band was increased with the change of the pressure in the pipe at 4mm of leakage hole. Also, it was confirmed that as the water pressure increases, the intensity of the leak signal increases but the similarity of the signal decreases. The results of this study confirm that the accelerometer sensor can be used efficiently for leak detection and it can be used as a basic data for the analysis for the development of leak point estimation method in the future.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제45권5호
• /
• pp.1-11
• /
• 2008

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.

• Composites Research
• /
• 제13권6호
• /
• pp.47-54
• /
• 2000

복합재 구조물의 저속충격탐지 방법 중의 하나는 고분자 압전센서를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 저속충격을 받는 복합재 평판에 대한 충격력과 부착된 스트레인 게이지, 고분자 압전센서 신호와의 관계를 유도하였다. 압전센서의 등가회로도를 통해서 고분자 압전센서의 개회로 신호와 폐회로 신호와의 관계를 유도하여 전하증폭기를 사용하지 않은 고분자 압전센서 신호를 이용하여 복합재 평판의 충격력 복원 가능성에 대한 연구로 확장하였다. 진동실험을 통하여 얻은 복합재 평판의 고유진동수와 감쇠비를 이용하여 해석적인 모델을 수정하여 정방향 문제와 역방향 문제에 있어서 오차를 줄일 수 있었다. 복원된 충격력과 해석적인 센서 신호는 실제 저속 충격 실험을 통하여 측정한 충격력, 스트레인 게이지 신호, 그리고 고분자 압전센서 신호와 잘 일치하였다.