Condition monitoring(CM) is a method based on non-destructive test(NDT). So, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days because of high sensitivity than common accelerometers and detectable low energy vibration signals. And crack is considered one of severe fault in the rotating machine. Therefore, in this paper, study on early detection using AE has been accomplished for the crack of the low-speed shaft. There is a seeded initial crack on the shaft then the AE signal had been measured with low-speed rotation as the applied load condition. The signal detected from crack in rotating machine was detected by the AE transducer then the trend of crack growth had found out by using some of feature values such as peak value, skewness, kurtosis, crest factor, frequency center value(FC), variance frequency value(VF) and so on.
전극들과 절연재료 사이의 결합과 고분자 절연체 내부에서 여러 가지 결함에 의한 부분 방전이 발생함으로 일어날 수 있는 절연 재료의 트리 열화를 파괴 예지할 목적으로 하였다. 부분 방전에 기인한 트리잉은 절연 재료의 파괴를 일으킬 수 있는 중요한 원인 가운데 하나다. 최근에는 절연 파괴 예지와 절연 재료의 열화 진단을 하는 방법이 중요하게 되었다. 연구 목적은 자동 계측 시스템을 사용하여 인가전압 11[kV], 인공적인 침상보이드(1.5[mm])을 지닌 고분자 절연체 내부에서 음향 방출시스템과 프랙탈 차원을 사용하여 트리 현상을 관찰하였다. 따라서 본 논문에는 최소자승법에 의한 회귀분석을 사용하여 위상각-음향방출 펄스크기-열화시간 양상과 위상각-음향방출 펄스수-열화시간과 프랙탈 차원의 관계를 통하여 파괴가 발생하기 전의 파괴 예지법으로 사용하였다.
This bio-acoustic study was aimed at classifying the different porcine wasting diseases through sound analysis with emphasis given to differences in the acoustic footprints of coughs in porcine circo virus type 2 (PCV2), porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) virus and Mycoplasma hyopneumoniae (MH) - infected pigs from a normal cough. A total of 36 pigs (Yorkshire${\times}$Landrace${\times}$Duroc) with average weight ranging between 25-30 kg were studied, and blood samples of the suspected infected pigs were collected and subjected to serological analysis to determine PCV2, PRRS and MH. Sounds emitted by coughing pigs were recorded individually for 30 minutes depending on cough attacks by a digital camcorder placed within a meter distance from the animal. Recorded signals were digitalized in a PC using the Cool Edit Program, classified through labeling method, and analyzed by one-way analysis of variance and discriminant analysis. Input features after classification showed that normal cough had the highest pitch level compared to other infectious diseases (p<0.002) but not statistically different from PRRS and MH. PCV2 differed statistically (p<0.002) from the normal cough and PRRS but not from MH. MH had the highest intensity and all coughs differed statistically from each other (p<0.0001). PCV2 was statistically different from others (p<0.0001) in formants 1, 2, 3 and 4. There was no statistical difference in duration between different porcine diseases and the normal cough (p>0.6863). Mechanisms of cough sound creation in the airway could be used to explain these observed acoustic differences and these findings indicated that the existence of acoustically different cough patterns depend on causes or the animals' respiratory system conditions. Conclusively, differences in the status of lungs results in different cough sounds. Finally, this study could be useful in supporting an early detection method based on the on-line cough counter algorithm for the initial diagnosis of sick animals in breeding farms.
Background and Objectives : Dysphonia may be secondary to many different type of benign vocal cord lesions such as vocal polyp, vocal nodule, Reinke's edema, and intracordal cyst. Diagnosis and treatment of intracordal cysts are more difficult than other benign vocal cord lesions. But postoperative voice analysis of intracordal cyst have rarely been reported in the literature. The purpose of this study is to analyze aerodynamic and acoustic results and videostroboscopic findings before and after laryngomicrosurgery. Materials and Methods : We reviewed the pre and post-operative voice analysis results and videostroboscopic findings of 15 surgically treated patients of intracordal cysts at Severance hospital from Jun. 1997 to Nov. 1999 retrospectively. They were diagnosed with videostroboscopic findings, surgical findings, and pathologic reports. Their pre and post-operative speech were analyzed with MDVP(Multi Dimension Voice Analysis Program) of CSL(Computerized Speech Lab) and Aerophone II. Their pre and post-operative mucosal wave of true vocal cord was analyzed with videostroboscopy. In order to compare this results with normal group, 10 of normal persons were evaluated with same methods. Results : After the operation, mucosal wave of true vocal cord was improved in all patients. Postoperative acoustic and aerodynamic results were improved in almost parameters, but they did not reach the normal value. Conclusions : Videostroboscopy was essential in diagnosing intracordal cysts. By comparing the acoustic and aerodynamic results and video-stroboscopic findings before and after the laryngomicrosurgery, postoperative vocal function was defined more accurately and objectively. Almost parameters may be useful in assessing the quantitative changes in vocal quality before and after the laryngomicrosurgery.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
본 연구에서는 고체로켓 모터의 연소 불안정성을 예측하고 분석 할 수 있는 해석도구의 개발을 위해 음향에너지의 분석과 선형 안정성 해석을 수행하였다. 음향 해석의 경우 상용 프로그램인 COMSOL을 이용하여 단면적이 일정한 실린더 형상의 연소실 음향 해석 및 모드 해를 도출하였다. Culick에 의해 정립된 고체추진 로켓의 선형 안정성 해석에 기초하여 연소 불안정성을 진단하였으며 압력결합, 노즐감쇠, 입자감쇠의 안정성 요소(stability alpha) 외에 유동방향변환(flow turning) 요소와 점성감쇠(viscous loss) 요소를 추가하여 연료 표면 근처의 유동 및 점성효과를 포함하는 연소 불안정의 경향을 파악하였다. 또한 입자의 크기에 따른 주파수 영역별 연소 불안정 감쇠 특성을 파악하였다.
본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.
Alfaidi, Aseel;Alshahrani, Abdullah;Aljohani, Maha
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.195-207
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2022
COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.
Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is characterized by sleep-induced obstruction of the upper airway that results in cessation of airflow. Obstruction can occur at a number of points in the airway, but frequently in the oropharynx. A diagnostic evaluation includes cephalometry, computed tomography, magnetic resonance imaging, acoustic reflection technique, polysomnography and fibroptic endoscopy. Cephalometric measurements of the patients with obstructive sleep apnea have revealed that posterior airway anatomy has strong relations with the symptoms of them. A lateral cephalogram is routinely obtained in the radiologic evaluation of sleep apnea patients. The purpose of this study is to provide a the lateral cephalometric korean norms for the diagnosis and treatment of the patients with obstructive sleep apnea by analyzing the abnormal occlusion of Korean adults.
This paper discribes an improved technique for locating partial discharge sites within operating transformers by ultrasonic method which utilizes the different travel times of the electrical and ultrasonic signals produced by partial discharges to determine the location of the sources. The technique was to develope the measurement system based on the enhancement of the acoustic emission signals using signal square, circuit to improve the detectable sensitivity and reliability. Also an ultrasonic pulse generator was designed and made to transmit periodically pulses equivalent to pratial discharges and to check the good performance of the system, echo effects and self-diagnosis. Through the laboratory work, it was confirmed that the system and the generator can be used satisfactorily for diagnosing power transformers and for studying echo effects and self-diagnosis of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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