This paper presents a novel fiber optic accelerometer system for monitoring vibration of large-size structures. The system is composed of one (or multiple) sensor head, a light control unit and a signal processing unit. The sensing mechanism of the sensor head is based on a novel integration of the moire fringe phenomenon with fiber optics to achieve a robust performance in addition to its immunity to EM interference, easy cabling, and low cost. In this paper, a prototype of the fiber optic accelerometer system has been developed successfully. A low-cost light control unit has been developed to drive the system's optic and electronic components. A unique algorithm has also been developed to derive the sensor's acceleration from the raw signals of the light control unit; it is implemented via a separate signal processing unit. Finally, the shaking table tests successfully demonstrate the performance and the potential of the moire fringe fiber optic sensor system to monitor the health of civil infrastructures.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.7
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pp.791-798
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2011
All mechanical-system parameters have uncertainty, and this uncertainty directly affects system performances and results in a decrease in the manufacturing outputs. In particular, since the size of a MEMS system is extremely small, the manufacturing tolerances of a MEMS system are relatively large when compared to the tolerances of a macro-scale system. High manufacturing tolerances result from an increase in the uncertainty of the system parameters, thereby affecting the performances and manufacturing yields. In this paper, the performance uncertainty of a MEMS accelerometer due to system parameter uncertainty is analyzed by using several uncertainty analysis methods. Finally, the performance distributions and manufacturing yields of the MEMS accelerometer are predicted.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.448-452
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2007
Many industrial operations require continuous or nearly-continuous operation of machines, which if interrupted can result in significant financial loss. The condition monitoring of these machines has received considerable attention recent years. Rapid developments in semiconductor, computing, and communication with a remote site have led to a new generation of sensor called "smart" sensors which are capable of wireless communication with a remote site. The purpose of this research is the development of smart sensor using which can on-line perform condition monitoring. This system is addressed to detect conditions that may lead to equipment failure when it is running. Moreover it will reduce condition monitoring expense using low cost MEMS accelerometer. This sensor can receive data in real-time or periodic time from MEMS accelerometer. Furthermore, this system is capable for signal preprocessing task (High Pass Filter, Low Pass Filter and Gain Amplifier) and analog to digital converter (A/D) which is controlled by CPU. A/D converter that converts 10bit digital data is used. This sensor communicates with a remote site PC using TCP/IP protocols. Wireless LAN contain IEEE 802.11i-PSK or WPA (PSK, TKIP) encryption. Developed sensor executes performance tests for data acquisition accuracy estimations.
In this paper, we present a wearable intelligent device based on multi-sensor for monitoring human activity. In order to recognize multiple activities, we developed activity recognition algorithms utilizing an image sensor and a 3-axis accelerometer sensor. We proposed a grid?based optical flow method and used a SVM classifier to analyze data acquired from multi-sensor. We used the direction and the magnitude of motion vectors extracted from the image sensor. We computed the correlation between axes and the magnitude of the FFT with data extracted from the 3-axis accelerometer sensor. In the experimental results, we showed that the accuracy of activity recognition based on the only image sensor, the only 3-axis accelerometer sensor, and the proposed multi-sensor method was 55.57%, 89.97%, and 89.97% respectively.
Background: Posture balance control is the ability to maintain the body's center of gravity in the minimal postural sway state on a supportive surface. This ability is obtained through a complicated process of sensing the movements of the human body through sensory organs and then integrating the information into the central nervous system and reacting to the musculoskeletal system and the support action of the musculoskeletal system. Motor function, including coordination, motor, and vision, vestibular sense, and sensory function, including proprioception, should act in an integrated way. However, more than half of stroke patients have motor, sensory, cognitive, and emotional disorders for a long time. Motor and sensory disorders cause the greatest difficulty in postural control among stroke patients. Objects: The purpose of this study is to determine the effect of visual and somatosensory information on postural sway in stroke patients and carrying out a kinematic analysis using a tri-axial accelerometer and a quantitative assessment. Methods: Thirty-four subjects posed four stance condition was accepted various sensory information for counterbalance. This experiment referred to the computerized dynamic posturography assessments and was redesigned four condition blocking visual and somatosensory information. To measure the postural sway of the subjects' trunk, a wireless tri-axial accelerometer was used by signal vector magnitude value. Ony-way measure analysis of variance was performed among four condition. Results: There were significant differences when somatosensory information input blocked (p<.05). Conclusion: The sensory significantly affecting the balance ability of stroke patients is somatosensory, and the amount of actual movement of the trunk could be objectively compared and analyzed through quantitative figures using a tri-axial accelerometer for balance ability.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.5
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pp.773-782
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2022
Estimation of cable tension through proper measurements is one of the essential tasks in evaluating the safety of cable structures. In this paper, a study on cable tension estimation using the built-in accelerometer and camera in a smartphone was conducted. For the experimental study, visual displacement measurement using a smartphone camera and acceleration measurement using a built-in accelerometer were performed in the cable-stayed bridge model. The estimated natural frequencies and transformed tensions from these measurements were compared with the theoretical values and results from the normal visual displacement method. Through comparison, it can be seen that the error between the method using the smartphone and the normal visual displacement is sufficiently small to be acceptable. It has also been shown that those errors are much smaller than the difference between the values calculated by the theoretical model. These results show that the deviation according to the type of measurement method is not large and it is rather important to use an appropriate mathematical model. In conclusion, in the case of cable tension estimation, it can be said that the visual displacement measurement and acceleration using a smartphone can be a sufficiently applicable method, just like the normal visual displacement method. It is also noteworthy that the smartphone accelerometer has a larger magnitude error and has more limitations such as high-frequency sampling instability compared to the visual displacement method, but shows almost the same performance as the visual displacement method in this cable tension estimation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.7
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pp.632-637
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2012
This paper introduces a simple and efficient calibration method for three-axis accelerometers and three-axis gyroscopes using three-axis motion rate table. Usually, the performance of low cost MEMS-based inertial sensors is affected by scale and bias errors significantly. The calibration of these errors is a bothersome problem, but the previous calibration methods cannot propose simple and efficient method to calibrate the errors of three-axis inertial sensors. This paper introduces a new simple and efficient method for the calibration of accelerometer and gyroscope. By using a three-axis motion rate table, this method can calibrate the accelerometer and gyroscope simultaneously and simply. Experimental results confirm the performance of the proposed method.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.6
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pp.395-402
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2013
We propose an accelerometer-based gesture recognition method for smartphone users. In our method, similarities between a new time series accelerometer data and each gesture exemplar are computed with DTW algorithm, and then the best matching gesture is determined based on k-NN algorithm. In order to investigate the performance of our method, we implemented a gesture recognition program working on an Android smartphone and a gesture-based teleoperating robot system. Through a set of user-mixed and user-independent experiments, we showed that the proposed method and implementation have high performance and scalability.
This paper presents the differential type resonant accelerometer (DRXL) and its performance test results. The DRXL is the INS grade, surface micro-machined sensor. The proposed DRXL device produces a differential digital output upon an applied acceleration, and the principle is a gap-dependent electrical stiffness variation of the electrostatic resonator with torsion beam structures. Using this new operating concept, we designed, fabricated and tested the proposed device. The final device was fabricated by using the wafer level vacuum packaging process. To test the performance of the DRXL, a nonlinear self-oscillation loop is designed using describing function technique. The oscillation loop is implemented using discrete electronic elements. The performance test of the DRXL shows that the sensitivity of the accelerometer is 12 Hz/g and its long term bias stability is about $2mg(1{\sigma})$. The turn on repeatability, bandwidth, and dynamic range are 4.38 mg, 100 Hz, and ${\pm}\;70g$, respectively.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.16
no.1
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pp.85-94
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2016
In this study, an acceleration sensor that has optical fibers to measure the inclination and acceleration of a structure through contradictory changes in two-component FBG sensors was examined. The proposed method was to ensure precise measurement through the unification of the deformation rate sensor and the angular displacement sensor. A high sensitivity three-axis accelerometer was designed and prepared using this method. To verify the accuracy of the accelerometer, the change in wavelength according to temperature and tension was tested. Then, the change in wavelength of the prepared accelerometer according to the sensor angle, and that of the sensor according to the change in ambient temperature were measured. According to the test results on the FBG-based vibration sensor that was developed using a high-speed vibrator, the range in measurement was 0.7 g or more, wavelength sensitivity, 2150 pm/g or more, and the change in wavelength change, $9.5pm/^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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