This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.
A Wi-Fi signal network (WSN) system is introduced in this paper. This system consists of several data-transmitting sensor modules and a data-receiving server. Each sensor module and the server contain a unique intranet IP address. A piezoelectric accelerometer with a bandwidth of 12 kHz, a 24-bit analog-digital converter with a sampling rate of 15.625 kS/s, a 32-bit microprocessor unit, and a 1-Mbps Wi-Fi module are used in the data-transmitting sensor module. A 300-Mbps router and a PC are used in the server. The system is verified using an accelerometer calibrator. The voltage output from the sensor is converted into 24-bit digital data and transmitted via the Wi-Fi module. These data are received by a Wi-Fi router connected to a PC. The input frequencies of the accelerometer calibrator (320 Hz, 640 Hz, and 1280 Hz) are used in the data transfer verification. The received data are compared to the data retrieved directly from the analog-to-digital converter used in the sensor module. The comparison shows that the developed system represents the original data considerably well. Theoretically, the system can acquire vibration signals from 600 sensor modules at an accelerometer bandwidth of 15.625 kHz. However, delay exists owing to software processes, multiplexing between sensor modules, and the use of non-real time operating system. Hence, it is recommended that this system may be used to acquire vibration signals with up to 10 kHz, which is approximately 70% of the theoretical maximum speed of the system. The system can be upgraded using parts with higher performance
하이브리드 음향센서 (hybrid acoustic sensor)는 음압 기반의 음향센서 (ECM)와 진동 기반의 가속도 센서(acceleration sensor)가 접목된 구조이다. 이는 음향센서의 저주파 대역 감도와 가속도 센서의 고주파 대역 감도를 결합하여 저주파에서 고주파 대역까지 광범위하게 음향을 포집할 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 음향센서에 사용되는 가속도 센서를 제안하였다. 가속도 센서는 음향신호에 의해 발생되는 고막의 진동을 포집한다. 제안된 가속도 센서의 사이즈는 고막의 해부학적 구조와 음향센서인 ECM의 규격을 고려하여 직경 3.2 mm로 결정하였다. 그리고 하이브리드 음향센서가 고감도 광대역 특성을 가지도록 하기 위해서는 가속도 센서의 공진 주파수는 3.5 kHz 부근에서 생성되는 것을 목표로 하였다. 가속도 센서를 구성하는 진동막은 수학적 모델과 유한요소 해석을 통하여 기하학적 구조를 도출하였다. 이를 바탕으로 화학적 식각공정을 이용하여 진동막을 제작하였다. 그리고 제작된 진동막의 주파수 특성을 확인하기 위하여 외력에 의한 진동 측정 실험을 수행하였고, 실험 결과 진동막의 기계적 공진은 3.4 kHz에서 발생되었다. 그러므로 제안한 가속도 센서는 하이브리드 음향센서에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Chatter vibration is an unwanted phenomenon in metal cutting and it always affects surface finish, tool life machine life and the productivity of machining process. The In-process monitoring & control of chatter vibration is necessarily required to automation system. In this study, we constructed the multi-sensing system using Tool Dynamometer,Accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for the credible detection of chatter vibration. And a new approach using a neural network to process the features of multi-sensor for the recognition of chatter vibration in turning operation is proposed. With the back propagation training process, the neural network memorize and classify the feature difference of multi-sensor signals.
The present paper describes the vibration control experiment of composite plates with bonded piezoelectric sensor and actuator. The system is modeled as two degree-of-freedom system using modal coordinates and the system parameters are obtained from vibration tests. Kalman filter is adopted for extracting modal coordinates from sensor signal, and control algorithms applied to the system are Linear Quadratic Gaussian(LQG) control, Bang-Bang Control (BBC), Negative Velocity Feedback(NVF), Proportional Derivative Control(PDC). From observation of the spillover and control perfomance, it is concluded that a higher order control algorithm such as LQG rather than BBG, NVF, PDC is suitable for efficient simultaneous control of both bending and twisting modes of composite plates.
Reduction Gear Box where from productive site uses the gear with power delivery with high mechanical efficiency of power a deceleration and as the mechanical element union product which has the velocity ratio which is various together is produced with the power occurrence motor and leads gets a high driving force is plentifully used. The above occurs from gear drive issue sound Whine, Noise and Vibration as occurring from the rim process which the gear will bite mainly is delivered with the case etc. gear drive whole which leads the axis and the bearing. The productivity falls with the going straight rate decrease which with like this problem point is caused by with rework the problem point where the cost of production rises under improving boil many kinds analyzed the plan and investigates the resultant acceleration sensor which and a frequency analysis system and was made to apply.
In this paper, a pseudo-sensor-output-feedback(PSOF) control approach is applied to the active and semi-active systems for the vibration suppression of the flexible structures. This approach reduces the modeling error encounted in the output equation formulation and is easy to be implemented in practice. Experimental works are performed for the validation of theoretical predictions with a piezoelectric sensor and actuator bonded on the cantilever beam. The objective of this study is also to compare and analyze between active and semi-active systems. An algorithm based on the sliding mode control theory is developed and analyzed for the robustness to the modeling errors and parameter uncertainties.
Decentralized Dynamic Surface Control(DDSC) for a class of nonlinear system interconnected via sensor network is presented in this paper. While a centralized design approach of DSC was developed in [1], the decentralized approach to deal with complex large-scale systems is proposed under the assumption that interconnected functions among subsystems are known via sensor network. As shown in [2], the separation principle for DDSC will allow us to design an estimation filter independently. Furthermore, the theoretical results are used to design and simulate an active vibration isolator under the assumption that many embedded sensors are distributed and communicate each other via wireless communication.
Optical fiber vibrations sensors (OFVSs) and extrinsic Fabry-Perot interferometer (EFPI) were used in damage monitoring of fiber-metal laminates(FML). The optical fiber vibration sensor and EFPI were applied in order to detect and evaluate the strain, damage and failure of FML. Damages in composites, such as matrix cracks, delamination and fiber breakage may occur as a result of excessive load, fatigue and low-velocity impacts. Tensile and indentation test was performed with the measurement of optical signal and acoustic emission (AE). The signals of the optical fiber vibration sensor due to damages were quantitatively evaluated by wavelet transform. It was found that damage information of comparable in quality to acoustic emission data could be obtained from the optical fiber vibration sensor signals.
Chatter monitoring is also important for realizing an unmanned machining system. while many researches were done on this area, it is still a difficult job to detect very small amplitude amount of chattering. A monitoring system using a capacitive spindle displacement sensor was developed to monitor cutting vibration in turning in this research. The variance of the measured spindle displacement signals using the developed sensor was calculated and utilized to quantify the small vibration in machining. The results were compared with variance obtained using a tool dynamometer. The result showed that the developed system could be utilized in monitoring the subtle changes of cutting vibrations with high sensitivity confidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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