Radio frequency identification (RFID) sensor tag provides several advantages including battery-less operation and low cost, which are suitable for long-term monitoring. This paper presents a self-powered RFID temperature sensor tag for online temperature monitoring in substation. The proposed sensor tag is used to measure and process the temperature of high voltage equipments in substation, and then wireless deliver the data. The proposed temperature sensor employs a novel phased-locked loop (PLL)-based architecture and can convert the temperature sensor in frequency domain without a reference clock, which can significantly improve the temperature accuracy. A two-stage rectifier adopts a series of auxiliary floating rectifier to boost its gate voltage for higher power conversion efficiency. The sensor tag chip was fabricated in TSMC $0.18{\mu}m$ 1P6M CMOS process. The measurement results show that the proposed temperature sensor tag achieve a resolution of $0.15^{\circ}C$/LSB and a temperature error of $-0.6/0.7^{\circ}C$ within the range from $-30^{\circ}C$ to $70^{\circ}C$. The proposed sensor tag achieves maximum communication distance of 11.8 m.
Natanovich, Gafo Yuri;Pavlovich, Kashitsyn Leonid;Aleksandrovich, Sosnovsky Igor
한국분말야금학회:학술대회논문집
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한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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pp.985-986
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2006
Principal peculiarities of technology for applying coatings of metallic powders on internal surfaces of hollow cylindrical parts by centrifugal method with induction heating from internal surface of part are examined. It is shown that most effective checking and regulating method of sintered powder layer is monitoring the high-frequency current generator power upon contactless pickup indications of external surface temperature of rotating part.
In the present work, investigations by high frequency resonance technique for diagnosis of defect frequencies of linear motion unit are reported. Raw vibration signature of the moving parts at different speeds of operation has been demodulated. Envelope detected spectrum is analyzed to evaluate various defect frequencies and their energy levels. Experimentally evaluated frequencies are compared with theoretically determined defect frequencies. These frequency values and their energy levels are used to monitor intrinsic condition of linear motion unit as well as to establish severity of existing/developed defects on the LM guide and inside the LM block. Relative comparisons of linear motion units of the same type are made at various operating speeds under identical conditions of operation on the basis of identified defect frequencies and severity of defects.
The wear process of end mill is so complicated process that a more reliable technique is required for the monitoring and controlling the tool life and its performance. This research presents a new tool wear monitoring method based on the sound signal generated on the machining. The experiment carried out continuous-side-milling for 4 cases using the high-speed-steel end mill under wet condition. The sound pressure was measured at 0.5m from the cutting zone by a dynamic microphone, and was analyzed at frequency domain. As the cutter impacts the workpiece surface, a situation of farced vibration arises in which the dominant forcing frequency is equal to the tooth passing frequency of the cutter. The tooth passing frequency appears as a harmonics form, and end mill flank wear is related with the first harmonic. It is possible to detect end . mill flank wear. This paper proposed the new method of the end mill wear detection.
Haque, Mohammad E.;Zain, Mohammad F.M.;Hannan, Mohammad A.;Rahman, Mohammad H.
Smart Structures and Systems
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제16권4호
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pp.607-621
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2015
Wireless sensor technology has been opened up numerous opportunities to advanced health and maintenance monitoring of civil infrastructure. Compare to the traditional tactics, it offers a better way of providing relevant information regarding the condition of building structure health at a lower price. Numerous domestic buildings, especially longer-span buildings have a low frequency response and challenging to measure using deployed numbers of sensors. The way the sensor nodes are connected plays an important role in providing the signals with required strengths. Out of many topologies, the dense and sparse topologies wireless sensor network were extensively used in sensor network applications for collecting health information. However, it is still unclear which topology is better for obtaining health information in terms of greatest components, node's size and degree. Theoretical and computational issues arising in the selection of the optimum topology sensor network for estimating coverage area with sensor placement in building structural monitoring are addressed. This work is an attempt to fill this gap in high-rise building structural health monitoring application. The result shows that, the sparse topology sensor network provides better performance compared with the dense topology network and would be a good choice for monitoring high-rise building structural health damage.
As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
Vibration-based structural health monitoring is used to ensure the safety of structures by installing sensors in structures. The peak picking method, one of the applications of vibration-based structural health monitoring, is a method that analyze the dynamic characteristics of a structure using the peaks of the frequency response function. However, the results may vary depending on the person predicting the peak point; further, the method does not predict the exact peak point in the presence of noise. To overcome the limitations of the existing peak picking methods, this study proposes a new method to automate the modal analysis process by utilizing long short-term memory, a type of recurrent neural network. The method proposed in this study uses the time series data of the frequency response function directly as the input of the LSTM network. In addition, the proposed method improved the accuracy by using the phase as well as amplitude information of the frequency response function. Simulation experiments and lab-scale model experiments are performed to verify the performance of the LSTM network developed in this study. The result reported a modal assurance criterion of 0.8107, and it is expected that the dynamic characteristics of a civil structure can be predicted with high accuracy using data without experts.
The variation of dissolved oxygen (DO) was monitored with high frequency by an automatic data-logging sensor in a eutrophic urban stream (the Anyang Stream) located in a metropolitan area of Seoul, South Korea. In general, DO showed the diel variation of increase in daytime and decrease at night, implying that primary production is a major mechanism of oxygen supply in this ecosystem. The fluctuation of oxygen was determined by rainfall. DO depletion was most obvious after a rainfall resulting in an anoxic condition for a day, which is thought to be caused by scouring of periphyton and organic ooze at the stream bottom. Seasonally DO was higher in winter and frequently depleted in warm seasons. DO depletion was often at a dangerous level for fish survival. Fish survey showed that little fish was living at the study site and oxygen depletion may be the major stress factor for aquatic animals. From the results it can be suggested that a high frequency monitoring of oxygen should be established for the proper assessment of aquatic habitats and better management strategy.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
원자로의 출력신호를 감시하는 노외중성자속감시계통의 열화상태를 점검하기 위해서는 원자로에서 방출되는 중성자 펄스를 감지하여 처리하는 전자카드에서 주파수형태로 감지하여 전압으로 변환한 후 대수 형태의 직류전압 값을 얻는 방법을 이용한다. 실제로 원전에서 적용하는 방법으로서는 주파수 카운터와 flip-flop 조합으로 이 과정을 수행하거나, 또는 다이오드펌프와 캐패시터의 조합을 이용하는 방법을 쓰며, 아직도 이 방법이 일반적으로 쓰이고 있다. 이 방법들은 높은 주파수에서는 신뢰성이 높으나 낮은 주파수에는 오차가 크고 측정시간도 오래 걸린다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고출력대의 고주파수 범위뿐만 아니라 중위출력 범위 주파수대, 그리고 극히 저출력 범위에 속해 있는 취약주파수대인 0.21 Hz~2 kHz 범위의 낮은 주파수대에 이르는 광범위한 주파수를 대수직류전압으로 신뢰성 높게 변환시킬 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 선택회로의 신뢰성을 확인하기 위하여 원전에서 사용되는 실제의 데이터값을 적용하여 테스트하였으며, 그 결과를 분석하여 선택회로의 정당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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