Dynamic characteristics of a vertically coupled structure used for micro gyroscopes, is studied. The coupled motion between the reference and sensing vibrations causes the zero-point output which means non-zero sensing vibration without angular velocity. This structural coupling deteriorates sensing performance and dynamic stability. We theoretically analyze dynamic characteristics associated the coupling phenomenon. Effects of reference frequency and coupling factor on the rotational direction and amplitude of elliptic oscillation are studied. A method to predict the existence of curve veering or crossing in frequency trajectories is introduced for the application to the design of micro gyroscopes with a vertically decoupled structure.
Permanent-magnet (PM) synchronous motors consist of PM rotors and ferromagnetic stators. When the rotor displaces from the center position, the air-gap magnetic field distorts, which result in unbalanced magnetic pull (UMP). In order to control the UMP and thereby reduce the vibration of a PM motor, it is necessary to measure the radial position of the rotor. In this paper, we propose a sensing method that utilizes linear Hall devices which replace the discrete Hall switches used for commutation. The results show the feasibility of the proposed sensing method.
The effect of structural uncertainties or measurement errors on damage detection results makes the robustness become one of the most important features during identification. Due to the wide use of vibration signatures on damage detection, the development of vibration-based techniques has attracted a great interest. In this work, a review on vibration-based robust detection techniques is presented, in which the robustness is considerably improved through modeling error compensation, environmental variation reduction, denoising, or proper sensing system design. It is hoped that this study can give help on structural health monitoring or damage mitigation control.
In this paper, we developed a fiber optic interferometer system based on frequency-swept laser. This frequency-swept laser with an external-cavity structure can generate a high coherent light with a linewidth of 132 kHz at 1552 nm. It also shows a superior swept linearity of R2 = 0.99995 under repetition rate of 200 kHz due to absence of mechanical moving parts in the laser cavity. By using a piezoelectric fiber optic stretcher, various vibration experiments were implemented, such as 0.5 to 2.0 kHz vibration signals with intervals of 0.5 kHz, with a sampling rate of 7 kHz. Real-time peak tracking can be successfully recovered according to the applied vibration frequency with high linearity of R2 = 0.99983.
Distributed fiber-optic acoustic·vibration sensing technology is becoming increasingly popular in many industrial and academic areas such as in securing large edifices, exploring underground seismic activity, monitoring oil well/reservoir, etc. Long-range perimeter intrusion detection exemplifies an application that not only detects intrusion, but also pinpoints where it happens and recognizes kinds of threats made along the perimeter where a single fiber cable was installed. In this study, we developed a distributed fiber-optic sensing device that measures a distributed acoustic·vibration signature (pattern) for intrusion detection. In addition, we demontrate the proposed deep learning algorithm and how it classifies various intrusion events. We evaluated the sensing device and deep learning algorithm in a practical testbed setup. The evaluation results confirm that the developed system is a promising intrusion detection system for long-distance and seamless recognition requirements.
본 연구에서 광섬유 브래그 격자 센서를 이용한 보행 진동 측정에 관한 연구를 수행하였다. 보행 진동 측정 시스템의 민감도를 향상시키기 위하여 FBG Seismic sensor 부를 재설계하였다. 성인남성의 평균 걷는 주기 1.5~2.5 Hz를 설계목표인 외부가진 값으로 가정하고, FBG Seismic sensor 부의 1차 모드 고유진동수 값을 외부 가진 주파수 부근 값인 3.5 Hz를 갖도록 CATIA와 ABAQUS를 이용하여 설계하고 제작함으로써 기존의 보행 진동 측정 시스템과 대비하여 민감도를 약 15배 향상 시킬 수 있었고, 침입 감지 분야 적용에 적합함을 확인하였다.
The paper deals with the real time sensing of a chatter vibration in grinding machine line of automobile bearings using machine black box. The chatter vibration plays bad role in machining quality such as high roughness as well as tool life and machine failure. In this paper, the vibration signals of the automobile hub bearing in the grinding process are shown in the time domain and frequency domain. Through the vibrational signals, chatter vibration badness is detected using machine black box. Therefore, machine black box can be applied to the real time detection of the grinding process in engineering fields.
In this paper, a hybrid sensor is proposed that has two capabilities: the first is to sense longitudinal or flexural transient vibration signals selectively which are transmitted along the target shaft, and the second to measure the rotating speed of the shaft. All measurements are made in a non-contact manner since this sensor uses magnetostriction as its measuring principle. The signal selection between two vibration modes requires only electrical switching operations and the switching between these two sensing capabilities-vibrations and rotational speed-are accomplished by a very simple mechanical operation. To verify the capabilities of the proposed sensor, a prototype sensor is fabricated and the experiments are made. The results show this sensor can embody two sensing capabilities in one sensor configuration.
Pipelines play an important role in urban water supply and drainage, oil and gas transmission, etc. This paper presents a technique for pattern recognition of fiber optic vibration signals collected by a distributed vibration sensing (DVS) system using a deep learning residual network (ResNet). The optical fiber is laid on the pipeline, and the signal is collected by the DVS system and converted into a 64 × 64 single-channel grayscale image. The grayscale image is input into the ResNet to extract features, and finally the K-nearest-neighbors (KNN) algorithm is used to achieve the classification and recognition of pipeline damage.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability of distinguish materials. We have developed new signal processing method that have distinguish different materials. We made the two type of smart sensors for experiment. The first type of smart sensor is H2 type. The second type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. And then we developed estimation method of sensing ability of smart sensors. The first method(Sensing Ability Index) is developed for H2 smart sensor. The second method($R_{SAI}$ Index) is developed for HH smart sensor. We estimated sensing ability of smart sensor with new SAI and $R_{SAI}$ method. This paper describes our primary study for a new method of estimate sensing ability of smart sensor, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensor according to frequency and displacement changing with new SAI and $R_{SAI}$ method. Experiment and analysis are executed for proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensors. Second, we develop new SAI and $R_{SAI}$ methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of smart sensor are evaluated through new SAI and $R_{SAI}$ method relatively. We can use the new SAI and $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object(auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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