This paper describes a method of estimating miniature train location by color vision for development of an intelligent railway system model. In the teal world, to control trains automatically, GPS(Global Positioning System) is indispensable to determine the location of trains. A color vision system was used for estimating the location of trains in an indoor experiment. Two different rectangular color bars were attached to the top of each train as a means of identifying them. Several trains were detected where they were located on the track by color feature, geometric features and moment invariant, and tracked simultaneously. In the experiment the identity, location and direction of each train were estimated and transferred to the control computer using serial communication. Processing speed of up to 8 frames/sec could be achieved, which was enough speed for the real-time train control.
A new diagnastic method for detection and location of faults in a linear time-invariant system is proposed. The fault detection algorithm is formulated in a signal space, while the fault location algorithm with estimation is done in a parameter space. In a way different from the conventional approach, the method of fault location with estimation is studied to apply the new concept to establish the models with an unknown parameter under the assumption of 1-fold fault. According to computer simulation, the proposed diagnostic method is effective as an algorithm for fault diagnosis of industdrial process controllers.
본 논문은 M시퀀스 신호를 이용하여 로켓 추진기관의 케이블 결함 위치 추정 기법에 관한 논문이다. 케이블 내부 결함 위치를 추정하기 위해서 다양한 방법이 연구되어왔는데, 이 중에서 TDR(Time Domain Reflectometry), FDR(Frequency Domain Reflectometry), TFDR(Time-Frequency Domain Reflectometry) 등이 가장 널리 사용되어 왔다. 이 방법들은 케이블 결함 상태를 진단하기 위해 주로 사용되지만 사용자가 시험환경에 접근하여 수행해야하기 때문에 리스크가 매우 크다. 따라서 시험안전을 확보하고 기존의 방법 대비 동등 이상의 성능을 지니는 M시퀀스 신호를 이용한 케이블 결함 위치 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 로켓 추진기관 시험에 사용되고 있는 DAS(Data Acquisition System)를 활용하도록 하고, 주로 물리량 계측에 이용되는 RG-58 케이블을 적용하여 기존의 방법인 TDR, TFDR과 비교하여 성능을 검증하였다. 시험 결과 40 m 이내 근거리 케이블 결함 추정에서는 기존의 방법보다 낮은 오차율을 나타났고, 50 m에서는 기존의 방법과 비슷한 오차율을 확인하였다. 따라서 무기체계에 사용되는 DAS를 활용하고 일반적으로 사용되는 M시퀀스 신호를 응용하여 작업자가 시험환경에 접근하지 않고 안전하게 케이블 결함을 추정할 수 있음을 확인하였다.
지그비는 무선 센서 네트워크 상에 최적화된 무선통신기술이다. 이러한 지그비를 기반으로 위치인식 시스템에 활용되고 있다. 본 논문에서는 ZigBee를 이용한 모바일 정보 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 모바일 단말기용 소프트웨어 개발과 리더기용 소프트웨어로 구분된다. 이를 활용하는 하드웨어 기술은 기 개발된 시스템을 활용하였다.
The torque is an important measure that represents the performance of a particular engine. Furthermore the information of engine torque can be used as a primary feedback parameter in modem engine management system. In this paper, a methodology is proposed for torque estimation of SI-engine. Since the proposed method uses cylinder pressure sensor, the torque can be estimated in a simple manner. The indicated torque is estimated from the peak pressure and its location, and the load torque is observed by the state observer based on the estimated indicated torque. The proposed method is accurate and robust against the variations that affect the torque production such as spark timing, mass air flow and others. This torque estimation method may be an alternative solution to the use of engine torque maps in a modem torque-based engine management system.
Our goal is the development of a system that estimates the location of interested point in a room with accuracy and low cost. Non-contacting position estimating method is widely used in various areas. Among these methods, acoustic signal-based method is the cheapest and provides reasonably accurate estimation as a result of many research efforts. Most of the acoustic-signal-based three-dimensional location estimators such as 3D sonic digitizer are using the ultrasound, and are organized with two procedures; time-of-flight (TOF) estimation and localization estimation. Since the errors in estimating the TOF could be accumulated with that of localization estimate, accuracy of TOF estimate is as...
In this paper, a real time diagnostic algorithm fur estimating the impact location by loose parts is proposed. It is composed of two modules such as the alarm discrimination module (ADM) and the impact-location estimation module(IEM). ADM decides whether the detected signal that triggers the alarm is the impact signal by loose parts or the noise signal. When the decision from ADM is concluded as the impact signal, the beginning time of burst-type signal, which the impact signal has usually such a form in time domain, provides the necessary data fur IEM. IEM by use of the arrival time method estimates the impact location of loose parts. The overall results of the estimated impact location are displayed on a computer monitor by the graphical mode and numerical data composed of the impact point, and thereby a plant operator can recognize easily the status of the impact event. This algorithm can perform the diagnosis process automatically and hence the operator's burden and the possible operator's error due to lack of expert knowledge of impact signals can be reduced remarkably. In order to validate the application of this method, the test experiment with a mock-up (flat board and reactor) system is performed. The experimental results show the efficiency of this algorithm even under high level noise and potential application to Loose Part Monitoring System (LPMS) for improving diagnosis capability in nuclear power plants.
This paper presents the sensor location and step estimation algorithm for personal navigation system (PNS). PNS has the disadvantage in that the position of the sensor must be fixed on a human body. Three-axis acceleration sensor is used to solve the disadvantage and to consider the real situation. We simplify the measurement data by using the band pass filter, witch It has the advantage in the detection of characteristic point. Through the detected characteristic points, it is possible to setup the parameter for the pattern detection. Depending on the sensor location, the parameters have the different type of noise covariance. Particularly, when the position of the sensor is changed, the impulse noise shows up. Considering the noise, we apply the recursive least square algorithm using the variable forgetting factors, which can classify the sensor location based on the estimated parameters. We performed the experiment for the verification of the proposed algorithm in the various environments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is verified.
This paper describes a fault location technique using wavelets in underground transmission power cable system. Estimation of fault location is performed using data smapled at two ends underground system. In the case of 50% fault of total underground transmission line, fault location is calculated using sampled single-end data in underground transmission line. Traveling wave is utilized in capturing the travel time of the transients along the monitored lines between the relay and the fault point. This traveling time information is provided by the wavelet. Simulation was performed using EMTP, ATP Draw and MATLAB. The results of fault location shown in this paper will be evaluated as an effective suggestion for fault location in real underground transmission line.
Fault location estimation is an important element for rapid recovery of power system when fault occur in transmission line. In order to calculate line impedance, most of fault location algorithm uses by measuring relaying waveform using DFT. So if there is a calculation error due to the influence of phasor by DC offset component, due to large vibration by line impedance computation, abnormal and non-operation of fault locator can be issue. It is very important to implement the robust fault location algorithm that is not affected by DC offset component. This paper describes an enhanced fault location algorithm based on the DC offset elimination filter to minimize the effects of DC offset on a long transmission line. The proposed DC offset elimination filter has not need any erstwhile information. The phase angle delay of the proposed DC offset filter did not occurred and the gain error was not found. The enhanced fault location algorithm uses DFT filter as well as the proposed DC offset filter. The behavior of the proposed fault location algorithm using off-line simulation has been verified by data about several fault conditions generated by the ATP simulation program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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