This paper proposes an integrated safety assessment method that can take multiple sources data into consideration based on a data fusion approach. Data cleaning using the Kalman filter method (KF) was conducted first for monitoring data from each sensor. The inclination data from the four tilt sensors of the same monitoring section have been associated to synchronize in time. Secondly, the finite element method (FEM) model was established to physically correlate the external forces with various structural responses of the shield tunnel, including the measured inclination. Response surface method (RSM) was adopted to express the relationship between external forces and the structural responses. Then, the external forces were updated based on the in situ monitoring data from tilt sensors using the extended Kalman filter method (EKF). Finally, mechanics parameters of the tunnel lining were estimated based on the updated data to make an integrated safety assessment. An application example of the proposed method was presented for an urban tunnel during a nearby deep excavation with multiple source monitoring plans. The change of tunnel convergence, bolt stress and segment internal forces can also be calculated based on the real time deformation monitoring of the shield tunnel. The proposed method was verified by predicting the data using the other three sensors in the same section. The correlation among different monitoring data has been discussed before the conclusion was drawn.
The DSD(Direct Stream Digital) encoder, which is a standard for SACD(Super Audio Compact Disc) proposed by Sony and philips, use 1 bit representation with a sampling frequency of 2.8224 MHz (64 $\times$ 44.1 kHz). For multi-rate PCM (Pulse Code Modulation) input like as 48/96/192 kHz, a external sample-rate converter is necessary to the DSD encoder. This paper has been proposed a digital filter structure composed of sample-rate converter and interpolation filter for the DSD encoder with multi-rate (48/96/192 kHz) PCM input. without a external sample-rate converter.
Durability of product is an important technical parameter of a current interception device (CID) filter. This parameter is influenced by several factors, such as: environment condition, external force, shape of device, heat and so on. In this study, the effect of the geometry of the device on durability was carried out. The effect of shape on durability of device is presented by force-carrying capacity that a device can sustain a maximum external force. Studied parameters of the CID filter's geometry include clearance, thickness, and corner radius. Fracture criterion of Cockcroft and Latham was also used to predict the maximum force-carrying capacity of device.
A new type of microbial fuel cell (MFC) with anaerobic membrane filter was designed to produce bioelectricity and to treat domestic sewage at relatively high organic loading rate (OLR) of $6.25kgCOD/m^3/day$ and short hydraulic retention time (HRT) of 1.9 h. A following aeration system was applied to ensure effluent water quality in continuous operation. Glucose was supplemented to increase the influent concentration of domestic sewage. Influent substrate of 95% was removed via the MFC and following aeration system and the corresponding maximum power density was $25.6mW/m^3$. External resistor of $200{\Omega}$ and air-cathode system contributed better MFC performance comparing to $2000{\Omega}$ and dissolved oxygen as a catholyte.
In this paper, the application of robust fuel gauge algorithm in the external environment to general fuel gauge system is proposed. The proposed fuel gauge system is composed of two modules which are Moving Average Filter (MAF) and Inclination Filter (IF). They are used to show correctly the amount of fuel in the external environment which are curve road, slope or acceleration/deceleration driving. In parallel, verification and validation processes using Software In the Loop Simulation (SILS) in personal computer and Hardware In the Loop Simulation (HILS) similar to actual vehicle environments are established. Through this research, it turned out to be possible to operation of gauge become correct of external environment.
System identification and damage detection for structural health monitoring have received considerable attention. Various time domain analysis methodologies based on measured vibration data of structures have been proposed. Among them, recursive least-squares estimation of structural parameters which is also known as parametric Kalman filter (PKF) approach has been studied. However, the conventional PKF requires that all the external excitations (inputs) be available. On the other hand, structural uncertainties are inevitable for civil infrastructures, it is necessary to develop approaches for probabilistic damage detection of structures. In this paper, a parametric Kalman filter with unknown inputs (PKF-UI) is proposed for the simultaneous identification of structural parameters and the unmeasured external inputs. Analytical recursive formulations of the proposed PKF-UI are derived based on the conventional PKF. Two scenarios of linear observation equations and nonlinear observation equations are discussed, respectively. Such a straightforward derivation of PKF-UI is not available in the literature. Then, the proposed PKF-UI is utilized for probabilistic damage detection of structures by considering the uncertainties of structural parameters. Structural damage index and the damage probability are derived from the statistical values of the identified structural parameters of intact and damaged structure. Some numerical examples are used to validate the proposed method.
Lee, Jae Gu;Kim, Jin;Lee, Seon Woo;Ko, Young Woong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1162-1179
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2017
In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.
We propose a decentralized state estimation method in the multisensor state estimation problem. The proposed method bounds teh maximum energy gain from uknown external disturbances to the estimation errors in the suboptimal case. And we formulate aternative H/sip .inf./ filter gain equatiions with teh idea that the suboptimal H.$^{\infty}$ filter is the special form of Kalman filter filter whose state equations are defined in indefinite inner product spaces. Using alternative filter gain equations we design the decentralized $H^{\infty}$ state estimator which is composed of local filters and central fusion filter that are suboptimal in the $H^{\infty}$ sense. In addition, the proposed update equations between global and local data can reduce unnecessary calculation burden efficently.y.
Radome aberration error causes degradation of miss distance as well as stability of high maneuver missile system with RF seeker. A study about radome compensation method is important in this kind of missile system design. Several kinds of methods showed good compensation performance in their paper. Proposed adaptive Particle filter estimates line of sight rate excluding the radome induced error. This paper shows effectiveness of adaptive Particle filter as compensation method of radome aberration error. Robust performance of this filter depends on external aiding measurement, target acceleration. Tuning of system error covariance can make this filter unsensitive against the error of target acceleration information. This paper demonstrates practical usage of adaptive Particle filter for reducing miss distance and increasing stability against disturbance of radome aberration error through performance analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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