The researcher set up multiple sensor units on the road slope such as national highway and highway where there is a possibility of loss, and using the acceleration sensor built into the sensor unit the researcher will sense whether the inclination of the road slope occur in real time, and Based on the sensed data, the researcher tries to implement a system that detects collapse of road slope and dangerous situation. In the experiment of measuring the error between the actual measurement time and the judgment time of the monitoring system when judging the warning of the sensor and falling rock detection by using the acceleration sensor, the error between measurement time and the judgment time at the sensor warning was 0.34 seconds on average, and an error between measurement time and judgment time at falling rock detection was 0.21 seconds on average. The error is relatively small, the accuracy is high, and thus the change of the slope can be clearly judged.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.1
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pp.81-89
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2012
This study propose the vibration-based damage monitoring scheme for steel girder bolt-connection member by using wireless acceleration sensor node. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, wireless acceleration sensor node is described on the design of hardware components and embedded operation software. Secondly, the vibration-based damage monitoring scheme of the steel girder bolt-connection member is described. The damage monitoring scheme performed global damage occurrence alarming and damage localization estimation by the acceleration response feature analysis. The global damage alarming is applied to the correlation coefficient of power spectral density. The damage localization estimation is applied to the frequency-based damage detection technique and the mode-shape-based damage detection technique. Finally, the performance of the vibration-based damage monitoring scheme is evaluated for detecting the bolt-connection member damage on a lab-scale steel girder.
A hybrid damage monitoring scheme using parallel acceleration-impedance approaches is proposed to detect girder damage and support damage in steel plate-girder bridges which are under ambient train-induced excitations. The hybrid scheme consists of three phases: global and local damage monitoring in parallel manner, damage occurrence alarming and local damage identification, and detailed damage estimation. In the first phase, damage occurrence in a structure is globally monitored by changes in vibration features and, at the same moment, damage occurrence in local critical members is monitored by changes in impedance features. In the second phase, the occurrence of damage is alarmed and the type of damage is locally identified by recognizing patterns of vibration and impedance features. In the final phase, the location and severity of the locally identified damage are estimated by using modal strain energy-based damage index methods. The feasibility of the proposed scheme is evaluated on a steel plate-girder bridge model which was experimentally tested under model train-induced excitations. Acceleration responses and electro-mechanical impedance signatures were measured for several damage scenarios of girder damage and support damage.
Field monitoring techniques offer an attractive approach for understanding bridge behavior under in-service loads. However, the investigations on bridge behavior under high-speed train load using field monitoring data are limited. The focus of this study is to explore the structural behavior of an in-service long-span steel truss arch bridge based on field monitoring data. First, the natural frequencies of the structure, as well as the train driving frequencies, are extracted. Then, the train-induced bearing displacement and structural strain are explored to identify the effects of train loads and bearings. Subsequently, a sensitivity analysis is performed for the impact factor of strain responses with respect to the train speed, train weight, and temperature to identify the fundamental issues affecting these responses. Additionally, a similar sensitivity analysis is conducted for the peak acceleration. The results indicate that the friction force in bearings provides residual deformations when two consecutive trains are in opposite directions. In addition, the impact factor and peak acceleration are primarily affected by train speed, particularly near train speeds that result in the resonance of the bridge response. The results can provide additional insight into the behavior of the long-span steel truss bridges under in-service high-speed train loads.
Heo, Geun Sub;Lee, Sang Ryong;Shin, Jin-Ho;Lee, Choon-Young
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.11
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pp.1065-1071
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2012
In this paper, we proposed a method for vehicle monitoring with trajectory reconstruction. For safety, it is important to monitor the driving habit of driver. Every year, many accidents occur due to the reckless driving of the driver. Continuous monitoring of the status of commercial vehicles is needed for safety through the entire path from start point to the destination. To monitor the reckless driving, we try to monitor the trajectory of the vehicle by using vehicle's lateral acceleration data. Compared with steering angle and lateral acceleration, these resemble each other. So, we find the relationship of steering angle and acceleration, and find the global direction of vehicle. We find the position of non-GPS section with EKF (External Kalman Filter) and reconstruct the whole trajectory during vehicle driving.
Recently, monitoring of two-body ground vehicles carrying extremely hazardous materials has been considered as one of the most important national issues. This issue induces large cost in terms of national economy and social benefit. To monitor and counteract accidents promptly, an efficient methodology is required. For accident monitoring, GPS can be utilized in most cases. However, it is widely known that GPS cannot provide sufficient continuity in urban cannons and tunnels. To complement the weakness of GPS, this paper proposes an accident monitoring method based on a monocular vision sensor. The proposed method estimates angular acceleration from a sequence of image frames captured by a monocular vision sensor. The possibility of using angular acceleration is investigated to determine the occurrence of accidents such as jackknifing and rollover. By an experiment based on actual measurements, the feasibility of the proposed method is evaluated.
This paper suggests an algorithm for detecting fault of longitudinal controller in autonomous vehicles. Guaranteeing safety in fault situation is essential because electronic devices in vehicle are dependent each other. Several methods like alarm to driver, ceding control to driver, and emergency stop are considered to cope with fault. This research investigates the fault monitoring process in fail-safe system, for controller which is responsible for accelerating and decelerating control in vehicle. Residual is computed using desired acceleration control command and actual acceleration, and detection of its abnormal increase leads to the decision that system has fault. Before computing residual for controller, health monitoring process of acceleration signal is performed using hardware and analytic redundancy. In fault monitoring process for controller, a process model which is fitted using driving data is considered to improve the performance. This algorithm is simulated via MATLAB tool to verify performance.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.5
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pp.25-32
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1995
In highly automated milling process, in-process monitoring of the malfunction is indispensable to ensure efficient cutting operation. Among many malfunctions in milling process, chatter vibration deteriorates surface finish, tool life and productivity. In this study, the monitoring system of chatter vibration for face milling process is proposed and experimentally estimated. The monitoring system employs two types of sensor such as cutting force and acceleration in sensory detection state. The RMS value and band frequency energy of the sensor signals are extracted in time domain for the input patterns of neural network to reduce time delay in signal processing state. The resultes of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions.
This paper proposes a portable ECG monitoring system, which integrates uptodate PDA and RF communication technology. The aim of the study is to acquire the subject's biomedical signal without any constraint. It has two types of transmission mode, which are total signal transmission mode and HR(heart rate)/SC(step count) transmission mode. In audition, wireless communication technology uses Zigbee Wireless PAN and can work in low-power mode, which is one of the advantages of ZiBbee communication technology. The developed system is composed of a transmitter and a receiver. The transmitter has three-axial acceleration sensor. ECG amplifier and Zigbee communication controller. In total signal transmission mode, it can send data 50 packets per second whose transmission speed corresponds to 300 ECG samples and 60 acceleration samples. In HR/SG transmission mode, it can calculate heart rate from EEG data with 216 samples per second and step count from acceleration data and send a packet every cardiac cycle. The receiver forwards the received data to PDA, where the data can be stored and displayed. Therefore, the developed device enables to continuous monitoring for Activities of Daily Living(ADL). Also, this method will reduce medical costs in the aged society.
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