To resolve energy depletion issues in massive Internet of Things sensor networks, we developed a set of distributed energy beamforming methods with one-bit feedback and clustering for multi-node wireless energy transfer, where multiple singleantenna distributed energy transmitters (Txs) transfer their energy to multiple nodes wirelessly. Unlike previous works focusing on distributed information beamforming using a single energy receiver (Rx) node, we developed a distributed energy beamforming method for multiple Rx nodes. Additionally, we propose two clustering methods in which each Tx node chooses a suitable Rx node. Furthermore, we propose a fast distributed beamforming method based on Tx sub-clustering. Through computer simulations, we demonstrate that the proposed distributed beamforming method makes it possible to transfer wireless energy to massive numbers of sensors effectively and rapidly with small implementation complexity. We also analyze the energy harvesting outage probability of the proposed beamforming method, which provides insights into the design of wireless energy transfer networks with distributed beamforming.
Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
Smart Structures and Systems
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제32권3호
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pp.179-193
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2023
This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.
Railroad bridges form an integral part of railway infrastructure throughout the world. To accommodate increased axel loads, train speeds, and greater volumes of freight traffic, in the presence of changing structural conditions, the load carrying capacity and serviceability of existing bridges must be assessed. One way is through system identification of in-service railroad bridges. To dates, numerous researchers have reported system identification studies with a large portion of their applications being highway bridges. Moreover, most of those models are calibrated at global level, while only a few studies applications have used globally and locally calibrated model. To reach the global and local calibration, both ambient vibration tests and controlled tests need to be performed. Thus, an approach for system identification of a railroad bridge that can be used to assess the bridge in global and local sense is needed. This study presents system identification of a railroad bridge using free vibration data. Wireless smart sensors are employed and provided a portable way to collect data that is then used to determine bridge frequencies and mode shapes. Subsequently, a calibrated finite element model of the bridge provides global and local information of the bridge. The ability of the model to simulate local responses is validated by comparing predicted and measured strain in one of the diagonal members of the truss. This research demonstrates the potential of using measured field data to perform model calibration in a simple and practical manner that will lead to better understanding the state of railroad bridges.
스마트 폰의 급속한 발전과 보급으로 많은 사람들의 스마트 응용에 대한 관심이 집중되고 있으며, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 특히 스마트 폰과 주변 장치들과의 일시적인 애드 혹 망을 구축하여 데이터를 교환하고 서비스하는 다양한 형태의 모바일 응용과 같은 융합 기술들이 지속적으로 등장하고 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 응용을 위하여 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변에 있는 센서와 같은 장치들과 일시적인 애드 혹 망을 형성하여 서로 데이터를 교환하고 서비스 할 수 있는 블루투스 기반 무선 애드 혹 센서 네트워크를 이용한 스마트 응용을 설계하고 구현하였다. 이때 제안한 스마트 응용은 2개 이상의 다중 센서로부터 획득된 데이터를 실시간으로 수집하여 그 속성에 따라 데이터베이스에 저장하고, 분석하고 처리할 수 있는 의사결정 기능을 수행한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 스마트 응용은 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변의 맥박과 체온 센서로부터 수집된 생체 데이터를 분석하여 환자의 건강상태를 결정하는 헬스 케어 어플이다.
Smart sensor is known as intelligent sensor, it is different with other conventional sensors in the case of intelligent system embedded on it. Smart sensor has many benefits e.g. low-cost in usage, self-decision and self-diagnosis abilities. This sensor consists of perception element(sensing element), signal processing and technology of communication. In this work, a bridge and structure of smart sensor has been investigated to be capable to condition monitoring routine. This investigation involves low power consumption, software programming, fast data acquisition ability, and authoritativeness warranty. Moreover, this work also develops smart sensor to be capable to perform high sampling rate, high resolution of ADC, high memory capacity, and good communication for data transfer. The result shows that the developed smart sensor is promising to be applied to various industrial fields.
Kim, Robin E.;Li, Jian;Spencer, Billie F. Jr;Nagayama, Tomonori;Mechitov, Kirill A.
Smart Structures and Systems
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제18권5호
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pp.885-909
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2016
Advances in low-cost wireless sensing have made instrumentation of large civil infrastructure systems with dense arrays of wireless sensors possible. A critical issue with regard to effective use of the information harvested from these sensors is synchronized sensing. Although a number of synchronization methods have been developed, most provide only clock synchronization. Synchronized sensing requires not only clock synchronization among wireless nodes, but also synchronization of the data. Existing synchronization protocols are generally limited to networks of modest size in which all sensor nodes are within a limited distance from a central base station. The scale of civil infrastructure is often too large to be covered by a single wireless sensor network. Multiple independent networks have been installed, and post-facto synchronization schemes have been developed and applied with some success. In this paper, we present a new approach to achieving synchronized sensing among multiple networks using the Pulse-Per-Second signals from low-cost GPS receivers. The method is implemented and verified on the Imote2 sensor platform using TinyOS to achieve $50{\mu}s$ synchronization accuracy of the measured data for multiple networks. These results demonstrate that the proposed approach is highly-scalable, realizing precise synchronized sensing that is necessary for effective structural health monitoring.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권2호
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pp.104-110
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2015
As civil infrastructures continue to deteriorate, the demand for structural health monitoring (SHM) has increased. Despite its outstanding capability for damage identification, many conventional SHM techniques are restricted to huge structures because of their wired system for data and power transmission. Although wireless data transmission using radio-frequency techniques has emerged vis-$\grave{a}$-vis wireless sensors in SHM, the power supply issue is still unsolved. Normal batteries cannot support civil infrastructure for no longer than a few decades. In this study, we develop a magnetic resonance-based wireless power transmission system, and its performance is validated in three different mediums: air, unreinforced concrete, and reinforced concrete. The effect of concrete and steel rebars is analyzed.
This paper presents an environmental navigation system which provides a guidance to the users of smart bicycle for a pollution-free route during their travel. The smart bicycle operates as a sensor node being composed of a distributed wireless sensor network over the whole urban area. Several environmental sensors measuring the amount of dust, CO, $CO_2$, $NO_2$ in the air are built into the smart bicycle to estimate the level of air pollution in the located area. Each smart bicycle sends/receives the measured sensor data and the city pollution map to/from the centralized server, which leads the bike-riders to a healthy route by providing the environmental navigation information. The proposed idea and its implementation give a useful insight on various application services with the distributed smart bicycles.
Jo, Hongki;Park, Jong-Woong;Spencer, B.F. Jr.;Jung, Hyung-Jo
Smart Structures and Systems
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제11권5호
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pp.477-496
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2013
Due to their cost-effectiveness and ease of installation, wireless smart sensors (WSS) have received considerable recent attention for structural health monitoring of civil infrastructure. Though various wireless smart sensor networks (WSSN) have been successfully implemented for full-scale structural health monitoring (SHM) applications, monitoring of low-level ambient strain still remains a challenging problem for WSS due to A/D converter (ADC) resolution, inherent circuit noise, and the need for automatic operation. In this paper, the design and validation of high-precision strain sensor board for the Imote2 WSS platform and its application to SHM of a cable-stayed bridge are presented. By accurate and automated balancing of the Wheatstone bridge, signal amplification of up to 2507-times can be obtained, while keeping signal mean close to the center of the ADC span, which allows utilization of the full span of the ADC. For better applicability to SHM for real-world structures, temperature compensation and shunt calibration are also implemented. Moreover, the sensor board has been designed to accommodate a friction-type magnet strain sensor, in addition to traditional foil-type strain gages, facilitating fast and easy deployment. The wireless strain sensor board performance is verified through both laboratory-scale tests and deployment on a full-scale cable-stayed bridge.
현대의 대형 건물은 복잡한 전기 배선 또는 가스 배관 등의 설비를 갖추고 있어서 다양한 화재 사고가 발생할 가능성이 커졌다. 이에 따라 무선의 다점 온도 측정 센서를 손쉽게 여러 위치에 설치 가능하도록 저렴하게 개발하여 적용함에 의하여 화재를 조기에 탐지하고 그 피해의 크기를 최소화하는 것이 필요하다. 무선 온도 센서의 송신기는 4채널로 9600 bps의 전송속도와, 10 mW의 출력으로 915 MHz 통신 주파수를 갖고 수신기와 작동되도록 구성하였다. 온도범위 $-55{\sim}150$도 사이에서 사용할 수 있도록 검증된 반도체 온도 센서 소자를 기본으로 사용하여 4개의 채널을 구성하고 실험을 수행한 결과 개발된 센서 시스템이 화재 탐지용으로 적용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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