This paper proposes a 3-stage (preprocessing, feature extraction, and classification) fault detection and classification algorithm for induction motors. In the first stage, a low-pass filter is used to remove noise components in the fault signal. In the second stage, a discrete cosine transform (DCT) and a statistical method are used to extract features of the fault signal. Finally, a back propagation neural network (BPNN) method is applied to classify the fault signal. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we used one second long normal/abnormal vibration signals of an induction motor sampled at 8kHz. Experimental results showed that the proposed algorithm achieves about 100% accuracy in fault classification, and it provides 50% improved accuracy when compared to the existing fault detection algorithm using a cross-covariance method. In a real-world data acquisition environment, unnecessary noise components are usually included to the real signal. Thus, we conducted an additional simulation to evaluate how well the proposed algorithm classifies the fault signals in a circumstance where a white Gaussian noise is inserted into the fault signals. The simulation results showed that the proposed algorithm achieves over 98% accuracy in fault classification. Moreover, we developed a testbed system including a TI's DSP (digital signal processor) to implement and verify the functionality of the proposed algorithm.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.347-352
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2018
This study proposes seismic response analysis technique of a two-mass rack system which sustains heavy loads with frictional behavioral characteristics. In order to deal with the nonlinear frictional characteristics of the mass on the rack system, the equations of motion of the system has been derived and the appropriate numerical simulation technique has been developed. In order to examine the seismic performance of the proposed system, we consider two parameters that are expected to have great influence on the seismic performance of the system. One is the ratio of the two masses of the load and the rack structure, and the other is the friction coefficient between rack and loaded mass. A number of numerical simulations of the seismic response of structures with various natural frequencies for both parameters have been performed in order to investigate the seismic safety of the rack structures. From the simulated results. it is observed that the maximum displacement of the rack system tends to decrease drastically as the natural frequency of the structure increases regardless of the two parameters of mass ratio and friction coefficient. The proposed study provides important reference data to guarantee the seismic safety of the rack system by considering nonlinear frictional behavior of the loaded mass.
Snow Cover is a form of precipitation that is defined by snow on the surface and is the single largest component of the cryosphere that plays an important role in maintaining the energy balance between the earth's surface and the atmosphere. It affects the regulation of the Earth's surface temperature. However, since snow cover is mainly distributed in area where human access is difficult, snow cover detection using satellites is actively performed, and snow cover detection in forest area is an important process as well as distinguishing between cloud and snow. In this study, we applied the Normalized Difference Snow Index (NDSI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to the geostationary satellites for the snow detection of forest area in existing polar orbit satellites. On the rest of the forest area, the snow cover detection using $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly technique and NDSI was performed. As a result of the indirect validation using the snow cover data and the Visible Infrared Imaging Radiometer (VIIRS) snow cover data, the probability of detection (POD) was 99.95 % and the False Alarm Ratio (FAR) was 16.63 %. We also performed qualitative validation using the Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) RGB image. The result showed that the areas detected by the VIIRS Snow Cover miss pixel are mixed with the area detected by the research false pixel.
When cavitation noise occurs in ship propellers, the level of underwater radiated noise abruptly increases, which can be a critical threat factor as it increases the probability of detection, particularly in the case of naval vessels. Therefore, accurately and promptly assessing cavitation signals is crucial for improving the survivability of submarines. Traditionally, techniques for determining cavitation occurrence have mainly relied on assessing acoustic/vibration levels measured by sensors above a certain threshold, or using the Detection of Envelop Modulation On Noise (DEMON) method. However, technologies related to this rely on a physical understanding of cavitation phenomena and subjective criteria based on user experience, involving multiple procedures, thus necessitating the development of techniques for early automatic recognition of cavitation signals. In this paper, we propose an algorithm that automatically detects cavitation occurrence based on simple statistical features reflecting cavitation characteristics extracted from acoustic signals measured by sensors attached to the hull. The performance of the proposed technique is evaluated depending on the number of sensors and model test conditions. It was confirmed that by sufficiently training the characteristics of cavitation reflected in signals measured by a single sensor, the occurrence of cavitation signals can be determined.
Byoung-Il Choi;Dong-Ha Lee;Jin-Woo Jung;Si-Hyun Park
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.5
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pp.1-9
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2024
Recently, the TBM tunnel construction method has been in the spotlight as tunnel excavation under urban areas such as the Metropolitan Rapid Transit (GTX) has been actively carried out. Although the construction cost of the TBM tunnel is high, it is relatively free from noise and vibration compared to the NATM tunnel method, so it is well known to be a suitable construction method for application to the lower part of urban areas. In particular, when the stratum passes through the shallow section, it can have a great impact on existing upper structures and obstacles, so accurate numerical analysis considering various variables is required when designing the TBM tunnel. Unlike other tunnel construction methods, TBM tunnels build linings by assembling factory-made segments. Unlike NATM tunnels, segment lining has connections between segments, so how to the connection status between segments is reflected can have a significant impact on securing the reliability of analysis results. Therefore, in this paper, a segment joint model(Janssen Model) was applied to the lining for seismic analysis of the TBM tunnel, and the tunnel's behavioral characteristics were analyzed after numerical analysis using nonlinear models according to urban railway seismic design standards.
Fly ash was composed of the unburned carbon and mineral particles. The former was able to attach on the bubbles, while the latter was not. Therefore, it was possible to separate the unburned carbon and the mineral from fly ash using the froth flotation process. This study was carried out to evaluate the separation efficiency as a function of the ny ash particle properties in the column flotation. Separation efficiency was analyzed for various size fraction of -38 fm,38~125 fm and 1125 W, and for various fly ash samples containing 7, 11, and 20 wt% unburned carbon. For the size fractions of -38 fm containing 7 wt% unburned carbon, separation efficiency was 86ft, whereas separation efficiency was found to be 74% for the size fraction of +125$\mu\textrm{m}$ containing 20 wt% unburned carbon. The results indicated that separation efficiency increased with the decrease in the particle size and the unburned carbon content of the fly ash.
Recently, there have been various lifeline installations constructed in the underground space of urban area due to the effective use of land. For newly installed lifelines or the management of the installed lifelines, many construction activities of excavation and backfilling are observed. Around these area, there are possibilities of collapse or excessive settlement due to the leaking of the pipe or unsatisfactory compaction of backfill material. Besides, construction costs can be saved since the on-site soils are used. The application of this liquidity filling material is not only to the lifeline installation but also to underpin the foundation under the vibrating machinery. On the evaluation of the applicability of this method to this circumstance, the strength should be investigated against the static load from the machine load as well as the vibration load from the activation of the machine. In this study, the applicability of the liquidity fill material on the foundation under the vibrating machinery is assessed via uniaxial compression and resonant column tests. The liquidity filling material consisting of the on-site soils with loess and kaolinite are tested to investigate the static and dynamic characteristics. Furthermore, the applicability of the reclaimed ash categorized as an industrial waste is evaluated for the recycle of the waste to the construction materials. The experimental results show that the shear modulus and 7 day uniaxial strength of the liquidity filling material mixed with reclaimed ash show higher than those with the on-site soils. However, the damping ratio does not show any tendency on the mixed materials.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.6
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pp.152-161
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2023
In general, large-capacity hydrogen storage vessels, typically in the form of vertical cylindrical vessels, are constructed using steel materials. These vessels are anchored to foundation slabs that are specially designed to suit the environmental conditions. This anchoring method involves pre-installed anchors on top of the concrete foundation slab. However, it's important to note that such a design can result in concentrated stresses at the anchoring points when external forces, such as seismic events, are at play. This may lead to potential structural damage due to anchor and concrete damage. For this reason, in this study, it selected an vertical hydrogen storage vessel based on site observations and created a 3D finite element model. Artificial seismic motions made following the procedures specified in ICC-ES AC 156, as well as domestic recorded earthquakes with a magnitude greater than 5.0, were applied to analyze the structural behavior and performance of the target structures. Conducting experiments on a structure built to actual scale would be ideal, but due to practical constraints, it proved challenging to execute. Therefore, it opted for an analytical approach to assess the safety of the target structure. Regarding the structural response characteristics, the acceleration induced by seismic motion was observed to amplify by approximately ten times compared to the input seismic motions. Additionally, there was a tendency for a decrease in amplification as the response acceleration was transmitted to the point where the centre of gravity is located. For the vulnerable components, specifically the sub-system (support columns and anchorages), the stress levels were found to satisfy the allowable stress criteria. However, the concrete's tensile strength exhibited only about a 5% margin of safety compared to the allowable stress. This indicates the need for mitigation strategies in addressing these concerns. Based on the research findings presented in this paper, it is anticipated that predictable load information for the design of storage vessels required for future shaking table tests will be provided.
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