Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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제22권2호
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.
Dodds, John S.;Meyers, Frederick N.;Loh, Kenneth J.
Smart Structures and Systems
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제12권1호
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pp.55-71
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2013
Structural health monitoring (SHM) is vital for detecting the onset of damage and for preventing catastrophic failure of civil infrastructure systems. In particular, piezoelectric transducers have the ability to excite and actively interrogate structures (e.g., using surface waves) while measuring their response for sensing and damage detection. In fact, piezoelectric transducers such as lead zirconate titanate (PZT) and poly(vinylidene fluoride) (PVDF) have been used for various laboratory/field tests and possess significant advantages as compared to visual inspection and vibration-based methods, to name a few. However, PZTs are inherently brittle, and PVDF films do not possess high piezoelectricity, thereby limiting each of these devices to certain specific applications. The objective of this study is to design, characterize, and validate piezoelectric nanocomposites consisting of zinc oxide (ZnO) nanoparticles assembled in a PVDF copolymer matrix for sensing and SHM applications. These films provide greater mechanical flexibility as compared to PZTs, yet possess enhanced piezoelectricity as compared to pristine PVDF copolymers. This study started with spin coating dispersed ZnO- and PVDF-TrFE-based solutions to fabricate the piezoelectric nanocomposites. The concentration of ZnO nanoparticles was varied from 0 to 20 wt.% (in 5 % increments) to determine their influence on bulk film piezoelectricity. Second, their electric polarization responses were obtained for quantifying thin film remnant polarization, which is directly correlated to piezoelectricity. Based on these results, the films were poled (at 50 $MV-m^{-1}$) to permanently align their electrical domains and to enhance their bulk film piezoelectricity. Then, a series of hammer impact tests were conducted, and the voltage generated by poled ZnO-based thin films was compared to commercially poled PVDF copolymer thin films. The hammer impact tests showed comparable results between the prototype and commercial samples, and increasing ZnO content provided enhanced piezoelectric performance. Lastly, the films were further validated for sensing using different energy levels of hammer impact, different distances between the impact locations and the film electrodes, and cantilever free vibration testing for dynamic strain sensing.
High precision sensing is very important in various technologies. Especially, it is more important when it were applied to nano/micro meter level's sensing like AFM, storage, etc. And capacitive sensing is widely used method. To improve the measurement efficiency, many signal conditioners were studied and one of them was surface acoustic wave (SAW) device. SAW device is very widely used as a high frequency bandwidth filter. Due to the reflective characteristic of high frequency, the response of SAW device contains both propagative and reflective signal at the external impedance. In this paper, we used SAW device as signal conditioner of capacitive sensor. And high precision gap measurement was executed using capacitive load. Reference signal was reflective SAW response and the magnitude at the center frequency of SAW device by the change of impedance was checked. Finally, the attainable gap resolution was determined.
We introduced a small-sized automatic model helicopter for using in the remote sensing. The feature of our helicopter system is that the helicopter system is realized using commercialized radio-controlled model helicopter, whose payload is 1.5 kg. Therefore, our system has may benefits when apply our system to practical tasks. The compactness and light-weight of our system is realized by the introduction of our original technique to suppress the vibration noise using a slimy material as well as the introduction of latest sensors and semiconductor products. Submerging the acceleration sensor into a slimy material, moise ratio is highly improved. In this paper, we show an experimental results for the effect of our orignal technique to remove the vibration noise of helicopter. The result of hovering flying test shows the effectiveness of our system.
Experimental studies on vibration control of a composite beam with a piezoelectric actuator and an extrinsic Fabry-Perot interferometer (EFPI) have been performed using a neural network controller and an LQG controller. Vibration control performance was investigated in the nonlinear sensing range according to the vibration amplitudes. Using a neuro-controller, adaptive vibration control experiment has been performed for the structure with frequency variations, and its performance is compared with that of an LQG controller. The vibration control results show that the neuro-controller has good performance and robustness with respect to the system parameter variations.
구조물의 모니터링과 손상 및 진동예측에 많은 센서들이 사용되고 있으며, 압전소자 및 변형게이지는 재료 및 구조물의 손상에 사용되고 있다. 그러나 진동에 대한 실험은 미진한 실정이다. 압전소자는 구조물의 변형되었을 때 로드셀의 경우에서처럼 작용되는 외력을 전기적인 신호로 바꾸어주는 센서이다. 이를 이용하여, 철근 콘크리트 판에서 진동예측을 압전소자의 전압변화로 사용하였다. 본 연구는 판에서 압전소자를 사용하여 진동을 예측하기 위한 기초적 연구이다.
Two-phase BLDC(brushless DC) motor has larger torque ripple than three-phase BLDC motor because of its unique skeleton-type structure. An electronic switching mechanism to change the current-direction of the BLDC motor can be a source of vibration as well as unbalanced rotor weight. A proper switching timing which makes less vibrations was considered by changing the position of sensing element around the center of rotation. Also, the current of the motor was measured for the calculation of the motor efficiency. From the vibration test results and with the consideration of the motor efficiency, an optimal switching position of the Hall sensor was found.
The monitoring of the chatter vibration is necessarily required to do automatic manufacturing system. To this study, we constructed a sensing system using tool dynamometer in order to the chatter vibration on cutting process. And a approach to a neural network using the feature of principal cutting force signals is proposed. with the error back propagation training process, the neural network memorized and classified the feature of principal cutting force signals. As a result, it is shown by neural network that the chatter vibration can be monitored effectively.
The bending vibration and thermal flutter instability of spacecraft booms modeled as circular thin-walled beams of closed cross-section and subjected to thermal radiation loading is investigated in this paper. Thermally induced vibration response characteristics of a composite thin walled beam exhibiting the circumferantially uniform system(CUS) configuration are exploited in connection with the structural flapwise bending-lagwise bending coupling resulting from directional properties of fiber reinforced composite materials and from ply stacking sequence. The numerical simulations display deflection time-history as a function of the ply-angle of fibers of the composite materials, damping factor, incident angle of solar heat flux, as well as the boundary of the thermal flutter instability domain. The adaptive control are provided by a system of piezoelectric devices whose sensing and actuating functions are combined and that an bonded or embedded into the host structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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