This paper presents the rapid and accurate algorithm for fault detection and location estimation in the transmission line. This algorithm uses wavelet transform for fault detection and harmonics elimination and utilizes least square error method for fault impedance estimation. Wavelet transform decomposes fault signals into high frequence component Dl and low frequence component A3. The former is used for fault phase detection and fault types classification and the latter is used for harmonics elimination. After fault detection, an adaptive data window technique using LSE estimates fault impedance. It can find a optimal data window length and estimate fault impedance rapidly, because it changes the length according to the fault disturbance. To prove the performance of the algorithm, the authors test relaying signals obtained from EMTP simulation. Test results show that the proposed algorithm estimates fault location within a half cycle after fault irrelevant to fault types and various fault conditions.
The identification of damping ratios in buildings is a well-known problem and appears to be of important and crucial interest in the safety and serviceability design. When compared to an estimation of the stiffness, i.e. natural frequency, and mass, the damping ratio is the most difficult quantity to determine. Many previous studies have examined the characteristics of damping ratios from ambient vibration, but the measurement time is roughly within 2 hours. In this paper, characteristics of damping ratios and natural frequencies of 4 story RC building were investigated using long-term ambient vibration. Free vibrations were obtained using random decrement technique, and damping ratios were evaluated by the envelop function, continuous wavelet transform, and logarithmic decrement. It was found that although the natural frequencies show little variations with time, the damping ratios show some variations with time and the largest variations found in the damping ratios obtained from the continuous wavelet transform. The damping ratios from the envelop function showed the smallest mean and standard deviation. And the probability distribution of damping ratios seems to follow the logarithmic normal distribution.
본 논문은 의료영상에 강력한 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 기존의 푸리에 형태의 변환은 영상의 전체적 주파수 성분에 대한 정보를 구할 수 있는 반면, 웨이블릿 변환법은 국부적으로 에지와 텍스처 영역을 찾을 수 있다. 그러므로 웨이블릿 변환을 통해 해당 영역을 선택하여 저작권 형태의 워터마크를 삽입한다. 이러한 제안 알고리즘을 단순히 웨이블릿 변환을 이용한 Xia의 워터마킹 기법과 비교하여 실험하였다. 기존 논문에서 사용된 공격법으로 충실도(Fidelity)와 견고성(Robustness)에 대해 실험하였고, 그 결과 HVS 특성을 이용한 제안 알고리즘이 Xia의 기법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 통신에서 비트 전송율을 향상 시킬 수 있는 웨이브릿 편이 변조 시스템을 제안한다. 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에서는 스케일링 함수(scaling function)를 1로, 웨이브릿(wavelet)을 0으로 할당하여 0과 1을 구분하였다. 제안한 방식은 스케일링 함수와 웨이브릿 그리고 이 두 신호를 반전시킨 4개의 반송파를 사용하여 변조한다. 즉, 웨이브릿은 00, 반전된 웨이브릿은 01, 스케일링 함수를 10, 반전된 스케일링 함수를 11로 할당하여 비트 전송률을 2배로 향상시키고자 한다. 복조시에는 4개의 상관기를 이용하여 원래의 2진 데이터(2비트)를 복원하였다. 모의실험 결과 제안한 방식이 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에 비해 전송효율이 2배 향상되었음을 알 수 있다.
국내 시판제품으로 서울시내에서 구입한 산업용 윤활유, 이륜구동 윤활유, 선박용 윤활유, 자동차용 윤활유(엔진오일, 수동 변속기 기어유, 자동변속기 오일) 등 80종(기유 4종 포함)의 새 윤활유들(80 classes)과 8종의 경유 차량과 16종의 휘발유 차량에 각각 3종씩의 경유와 휘발유 전용 엔진 오일로 교환하여 차량별 및 주행거리별로 각각 채취한 사용 엔진 오일 86종을 GC/MS로 분석한 TIC로 데이터베이스를 만들고, 새 윤활유와 사용 엔진오일들의 동일성 추적과 차량별 분류를 위하여 차원 축소와 베이지안 방식의 분류 모형을 개발하였다. 새 윤활유의 분류는 웨이블렛 적합방법과 주성분 분석방법으로 차원 축소하여 베이지안 방식의 분류 모형을 적용한 결과 각각 97.5%와 96.7%의 정분류율을 보여 차원 축소는 웨이블렛 적합방법이 더 좋은 결과를 나타냈다. 그리고 새 윤활유의 분류에서 선택된 웨이블렛 적합방법의 차원 축소와 베이지안 방식의 분류 모형에 의한 사용 엔진 오일의 차량별 분류(총 24 classes)는 86.4%의 정분류율을 보였고, 경유 차량인지 휘발유 차량인지를 구분하는 차량 연료 타입별 분류(총 2 classes)는 99.6%의 정분류율을 나타내었고, 사용 엔진 오일 브랜드별 분류(총 6 classes)는 97.3%의 정분류율을 나타내었다.
구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.
PD(Partial Discharge) signal emitted from PD sources has their intrinsic features in the region of time and frequency. STFT(Short Time Fourier Transform) shows time-frequency distribution at the same time. 2-Dimensional matrices(33${\times}$77) from STFT for PD pulse signals are a good feature vectors and can be decreased in dimension by wavelet 2D data compression technique. Decreased feature vectors(13${\times}$24) were used as inputs of Back-propagation ANN(Artificial Neural Network) for discrimination of Multi-PD sources(air discharge sources(3), surface discharge(1)). They are a good feature vectors for discriminating Multi-PD sources.
Mode II delamination propagation is an important damage mode in laminated composites and this paper aims to investigate the behavior of this damage in laminated composite materials using acoustic emission (AE) technique. Three different lay-ups of glass/epoxy composites were subjected to mode II delamination propagation and generated AE signals were recorded. In order to investigate the propagation of delamination behavior of these specimens, AE signals were analyzed using Wavelet Packet Transforms (WPT) and Fast Fourier Transform (FFT). In addition, conventional AE analyses were used to enhance understanding of the propagation of delamination damage. The results indicate that different fracture mechanisms were the main cause of the AE signals. The dominant mechanisms in all the specimens were matrix cracking, fiber/matrix debonding and fiber breakage, with varying percentage of the damage mechanisms for each lay-up. Scanning Electron Microscopy (SEM) observations were in accordance to the AE results.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권5호
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pp.330-339
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2015
Power quality (PQ) problems are becoming a big issue, since delicate complex electronic devices are widely used. We present a new denoising technique using discrete wavelet transform (DWT), where a modified correlation thresholding is used in order to reliably detect the PQ disturbances. We consider various PQ disturbances on the basis of IEEE-1159 standard over noisy environments, including voltage swell, voltage sag, transient, harmonics, interrupt, and their combinations. These event signals are decomposed using DWT for the detection of disturbances. We then evaluate the PQ disturbance detection ratio of the proposed denoising scheme over Gaussian noise channels. Simulation results also show that the proposed scheme has an improved signal-to-noise ratio (SNR) over existing scheme.
The mechanical properties of composite materials may degrade severely in the presence of damage. Especially, the high-velocity impact such as bird strike, a hailstorm, and a small piece of tire or stone during high taxing, can cause sever damage to the structures and sub-system in spite of a very small mass. However, it is not easy to detect the damage in composite plates using a single technique or any conventional methods. In this paper, the PYDF(polyvinylidene fluoride) film sensors and strain gages were used for monitoring impact damage initiation and propagation in composite laminates. The WT(wavelet transform) and STFT(short time Fourier transform) are used to decompose the sensor signals. A ultrasonic C-scan and a digital microscope are also used to examine the extent of the damage in each case. This research demonstrate how various sensing techniques, PVDF sensor in particular, can be used to characterize high-velocity impact damage in advanced composites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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