In this study, the setting times of concrete was evaluated using the electro-mechanical (EMI) behavior of piezoelectric sensor embedded in the concrete. Penetration resistance test was also performed to compare with EMI sensing technique. As a result, the setting times of concrete can be measured more effectively than penetration resistance test through the EMI sensing technique using the piezoelectric sensor.
Structural Health Monitoring (SHM) is the science and technology of monitoring and assessing the condition of aerospace, civil and mechanical infrastructures using a sensing system integrated into the structure. Impedance-based SHM measures impedance of a structure using a PZT (Lead Zirconate Titanate) patch. This paper presents a low-power wireless autonomous and active SHM node called Autonomous SHM Sensor 2 (ASN-2), which is based on the impedance method. In this study, we incorporated three methods to save power. First, entire data processing is performed on-board, which minimizes radio transmission time. Considering that the radio of a wireless sensor node consumes the highest power among all modules, reduction of the transmission time saves substantial power. Second, a rectangular pulse train is used to excite a PZT patch instead of a sinusoidal wave. This eliminates a digital-to-analog converter and reduces the memory space. Third, ASN-2 senses the phase of the response signal instead of the magnitude. Sensing the phase of the signal eliminates an analog-to-digital converter and Fast Fourier Transform operation, which not only saves power, but also enables us to use a low-end low-power processor. Our SHM sensor node ASN-2 is implemented using a TI MSP430 microcontroller evaluation board. A cluster of ASN-2 nodes forms a wireless network. Each node wakes up at a predetermined interval, such as once in four hours, performs an SHM operation, reports the result to the central node wirelessly, and returns to sleep. The power consumption of our ASN-2 is 0.15 mW during the inactive mode and 18 mW during the active mode. Each SHM operation takes about 13 seconds to consume 236 mJ. When our ASN-2 operates once in every four hours, it is estimated to run for about 2.5 years with two AAA-size batteries ignoring the internal battery leakage.
We present a precision instrument amplifier (IA) designed for bio-potential acquisition. The proposed IA employs a capacitively coupled instrument amplifier (CCIA) structure to achieve a rail-to-rail input common-mode range and low gain error. A positive feedback loop is applied to boost the input impedance. Also, DC servo loop (DSL) with pseudo resistors is adopted to suppress electrode offset for bio-potential sensing. The proposed amplifier was designed in a $0.18{\mu}m$ CMOS technology with 1.8V supply voltage. Simulation results show the integrated noise of $1.276{\mu}Vrms$ in a frequency range from 0.01 Hz to 1 KHz, 65dB SNR, 118dB CMRR, and $58M{\Omega}$ input impedance respectively. The total current of IA is $38{\mu}A$. It occupies $740{\mu}m$ by $1300{\mu}m$ including the passive on-chip low pass filter.
This paper presents the feasibility of using electromechanical impedance based active sensing technique for nondestructive strength gain monitoring of early-age concrete by employing piezoelectric lead-zirconate-titanate (PZT) patches on concrete surface. The strength development of early age concrete is actively monitored by performing a series of experiments on concrete specimens under moist curing condition. The electrical admittance signatures are acquired for five different curing ages and compared with each other. The resonant frequency shifts of PZT patches with increasing days is observed which is on account of additional stiffening due to strength gain of concrete during curing and level of stiffening being related to strength obtained from compression tests on companion cylinder specimens. The proposed approach is found to be suitable for monitoring the development of compressive strength in early-age concrete. It is also observed in this study that root mean square deviation (RMSD) in admittance signatures of the PZT patches can also be used as an indicator of concrete strength development.
At present, it is possible to manufacture electrodes down to several micrometers (~ ㎛) using inkjet printing technology owing to the development of precision ejection heads. Inkjet printing technology is also used in the manufacturing of bio-sensors, electronic sensors, and flexible displays. To reduce the difference between the electrode design/simulation performance and actual printing pattern performance, it is necessary to analyze and optimize the processable area of the ink material, which is a fluid. In this study, process optimization was conducted to manufacture an IDE pattern and fabricate an impedance sensor. A total of 25 IDE patterns were produced, with five for each lamination process. Electrode line width and height changes were measured by stacking the designed IDE pattern with a nanoparticle-based conductive ink multilayer. Furthermore, the optimal process area for securing a performance close to the design result was analyzed through impedance and capacitance. It was observed that the increase in the height of stack layer 4 was the lowest at 4.106%, and the increase in capacitance was measured to be the highest at 44.08%. The proposed stacking process pattern, which is optimized in terms of uniformity, reproducibility, and performance, can be efficiently applied to bio-applications such as biomaterial sensing with an impedance sensor.
A novel approach for integrating active sensing data interrogation algorithms for structural health monitoring (SHM) applications is presented. These algorithms cover Lamb wave propagation, impedance methods, and sensor diagnostics. Contrary to most active-sensing SHM techniques, which utilize only a single signal processing method for damage identification, a suite of signal processing algorithms are employed and grouped into one package to improve the damage detection capability. A MATLAB-based user interface, referred to as HOPS, was created, which allows the analyst to configure the data acquisition system and display the results from each damage identification algorithm for side-by-side comparison. By grouping a suite of algorithms into one package, this study contributes to and enhances the visibility and interpretation of the active-sensing methods related to damage identification. This paper will discuss the detailed descriptions of the damage identification techniques employed in this software and outline future issues to realize the full potential of this software.
A highly sensitive magnetic sensor using the Giant MagnetoImpedance effect has been developed. The sensor performance is studied and estimated. The sensor circuitry consists of a square wave generator (driving source), a sensing element in a form of composite wire of a 25 $\mu$m copper core electrodeposited with a thin layer of soft magnetic material ($Ni_{80}Fe_{20}$), and two amplifier stages for improving the gain, switching mechanism, scaler circuit, an AC power source driving the permeability of the magnetic coating layer of the sensing element into a dynamic state, and a signal pickup LC circuit formed by a pickup coil and an capacitor. Experimental studies on sensor have been carried out to investigate the key parameters in relation to the sensor sensitivity and resolution. The results showed that for high sensitivity and resolution, the frequency and magnitude of the ac driving current through the sensing element each has an optimum value, the resonance frequency of the signal pickup LC circuit should be equal to or twice as the driving frequency on the sensing element, and the anisotropy of the magnetic coating layer of the sensing wire element should be longitudinal.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 N.1 모듈형 UPS 시스템의 병렬운전을 위해 기존에 사용된 부하분담용 신호선을 제거하고 독립적인 운전을 수행하는 새로운 형태의 wirelss 병렬제어 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 제어시스템은 기존 방식이 갖는 센싱 노이즈나 상호간섭에 의한 문제를 제거할 수 있다. 또한 wireless방식의 단점을 보완하기 위해 인버터간 불평형요소 제거 알고리즘을 적용하여 무효전력편차의 발생을 최소화하는 구조를 가지며, 시스템의 불안정한과도특성을 완충하는 가상의 임피던스를 삽입하여 과도순환전류를 저감하는 방식이 적용되었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
Wide-area monitoring of tree-related high impedance fault (THIF) efficiently contributes to increase reliability of large-scaled network, since the failure to early location of them may results in critical lines tripping and consequently large blackouts. In the first place, this wide-area monitoring of THIF requires managing the placement of sensors across large power grid network according to THIF detection objective. For this purpose, current paper presents a framework in which sensors are distributed according to a predetermined risk map. The proposed risk map determines the possibility of THIF occurrence on every branch in a power network, based on electrical conductivity of trees and their positions to power lines which extracted from spectral data. The obtained possibility value can be considered as a weight coefficient assigned to each branch in sensor placement problem. The next step after sensors deployment is to on-line monitor based on moving data window. In this on-line process, the received data window is evaluated for obtaining a correlation between low frequency and high frequency components of signal. If obtained correlation follows a specified pattern, received signal is considered as a THIF. Thereafter, if several faulted section candidates are found by deployed sensors, the most likely location is chosen from the list of candidates based on predetermined THIF risk map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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