The main purpose of this presented investigation is to build up the BHMS based on GNSS. This proposed monitoring system can conduct the deflection and dynamic characteristics analysis by using only GNSS positioning solution. The general bridge monitoring system being operated recently is composed of a combination of various sensors that are able to conduct deflection monitoring and dynamic characteristics monitoring analysis at the same time. However, GNSS based BHMS has the unique procedure in terms of data analysis. In the other words, GNSS positioning solution is firstly applied to deflection monitoring analysis then, this deflection analysis can be sequentially reflected in the dynamic characteristics. Unfortunately, the adjustment result of GNSS positioning solution estimated through various options and conditions and the process of monitoring analysis has not been fulfilled systematically. This means that different results or analysis value are presented according to the methodology and officers. Most of researches have been focusing on deflection monitoring analysis and some investigation regarding to dynamic characteristics is recently introduced. Moreover, it is not still reported the systematic investigation with regards to proper filtering and analysis methodology. This study was carried out based on a large amount of data, from this, various variables not reported yet are actively considered. Therefore, specific software for both monitoring analysis have been developed.
This paper describes the novel real-time embeded Dynamic System Monitor(KDSM) for dynamic device modeling and disturbace monitoring. The KDSM uses the variable resampling technique together with DFT algorithm so that it overcomes the shortcomings of the existing DFT algorithm at the big deviation of network frequency. The suggested algorithm is implemented by using the NI-PXI system, and verified by applying to the generator testing.
To increase speed up of train, in the field of catenary system, it is necessary to develop of new monitoring methods for dynamic interaction between pantograph and contact wire. Also, there is a need to develop technologies that constantly measure are from various railway structure such as uplift of contact wire, vibration of catenary, dynamic strain of contact line in tunnel. In this paper condition monitoring systems for dynamic performance of catenary systems in tunnel were proposed. An advanced method and results of field tests using high speed camera for monitoring of vertical upward movement of the grooved contact wire due to the force produced from the pantograph were presented. The proposed uplift measurement system of contact wire is expected to enhance precision of current collection quality performance assessment methods at high-speed lines.
Recently, numbers of long span pedestrian suspension bridges have been constructed worldwide. While recent tragedies regarding pedestrian suspension bridges have shown how these bridges can wreak havoc on the society, there are no specific guidelines for construction standards nor safety inspections yet. Therefore, a structural health monitoring system that could help ensure the safety of pedestrian suspension bridges are needed. System identification is one of the popular applications for structural health monitoring method, which estimates the dynamic system. Most of the system identification methods for bridges are currently adapting output-only system identification method, which assumes the dynamic load to be a white noise due to the difficulty of measuring the dynamic load. In the case of pedestrian suspension bridges, the pedestrian load is within specific frequency range, resulting in large errors when using the output-only system identification method. Therefore, this study aims to develop a system identification method for pedestrian suspension bridges considering both input and output of the dynamic system. This study estimates the location and the magnitude of the pedestrian load, as well as the dynamic response of the pedestrian bridges by utilizing artificial intelligence and computer vision techniques. A simulation-based validation test was conducted to verify the performance of the proposed system. The proposed method is expected to improve the accuracy and the efficiency of the current inspection and monitoring systems for pedestrian suspension bridges.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
Monitoring of the cutting force signals in cutting process has been well emphasized in machine tool communities. Although the cutting force can be directly measured by a tool dynamometer, this method is not always feasible because of high cost and limitations in setup. In this paper an indirect cutting force monitoring system is developed so that the cutting force in turning process is estimated based on a AC spindle drive model. This monitoring system considers the cutting force as a disturbance input to the spindle drive and estimates the cutting force based on the inverse dynamic model. The inverse dynamic model represents the dynamic relation between the cutting force, the motor torque and the motor power. The proposed monitoring system is realized on a CNC lathe and its estimation performance is evaluated experimentally.
Differing from the fixed-type, the dynamic motion of floating-type offshore wind turbines is very sensitive to wind and wave excitations. Thus, the sensing and monitoring of its motion is important to evaluate the dynamic responses to the external excitation. In this context, a monitoring system for sensing and processing the wind-induced dynamic motion of spar-type floating offshore wind turbine is developed in this study. It is developed by integrating a 1/00 scale model of 2.5MW spar-type floating offshore wind turbine, water basin equipped with the wind generator, sensing and data acquisition systems, real-time CompactRIO controller and monitoring program. The scale model with the upper rotatable blades is installed within the basin by means of three mooring lines, and its translational and rotational motions are detected by 3-axis inclinometer and accelerometers and gyroscope. The detected motion signals are processed using a real-time controller CompactRIO to calculate the acceleration and tilting angle of nacelle and the attitude of floating platform. The developed monitoring system is demonstrated and validated by measuring and evaluating the time histories and trajectories of nacelle and platform motions for three different wind velocities and for eight different fairlead positions.
Shanghai Tower is a composite structure building with a height of 632 m. In order to verify the structural properties and behaviors in construction and operation, a structural health monitoring project was conducted by Tongji University. The monitoring system includes sensor system, data acquisition system and a monitoring software system. Focusing on the health monitoring in construction, this paper introduced the monitoring parameters in construction, the data acquisition strategy and an integration structural health monitoring (SHM) software. The integration software - Structural Monitoring/ Analysis/ Evaluation System (SMAE) is designed based on integration and modular design idea, which includes on-line data acquisition, finite elements and dynamic property analysis functions. With the integration and modular design idea, this SHM system can realize the data exchange and results comparison from on-site monitoring and FEM effectively. The analysis of the monitoring data collected during the process of construction shows that the system works stably, realize data acquirement and analysis effectively, and also provides measured basis for understanding the structural state of the construction. Meanwhile, references are provided for the future automates construction monitoring and implementation of high-rise building structures.
Monitoring of the cutting force signals in cutting process has been well emphasized in machine tool communities. Although the cutting force can be directly measured by a tool dynamometer, this method is not always feasible because of high cost and limitations in setup. In this paper an indirect cutting force monitoring system is developed so that the cutting force in turning process is estimated based on a AC spindle drive model. This monitoring system considers the cutting force as a disturbance input to the spindle drive and estimates the cutting force based on the inverse dynamic model. The inverse dynamic model represents the dynamic relation between the cutting force, the motor torque and the motor power. The proposed monitoring system is realized on a CNC lathe and its estimation performance is evaluated experimentally.
그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 해야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 CPU상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시키고자 한다. 즉 그리드 환경의 중요한 요소인 자원의 상태를 고려하여 자율적으로 자원의 상태에 따른 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 자원의 CPU 상태를 관찰해 CPU의 상태 변화율에 따라 자원의 상태 변화를 파악하여 모니터링 주기를 조절함으로써 모니터링에 의한 오버헤드가 감소하였음을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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