본 논문에서는 음향 센서 시스템에서 다중 센서를 이용한 실시간 고장 진단 및 데이터 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다. 다중 센서 알고리즘은 하나의 물리량 계측을 위해 여러 개의 센서를 동시에 사용하는 방식을 사용하며 효율적으로 센서의 고장을 감지하여 신뢰성 있는 데이터를 출력할 수 있는 방법이다. 이를 음향 센서 시스템에 적용하기 위해 등가 소음레벨 $L_{eq}$를 이용한 실시간 고장 진단 및 오류 데이터 처리 알고리즘을 제안하고, 이를 검증하기 위한 실험 장치와 프로그램을 제작하고 실험하였다. 그 결과 다중 센서 알고리즘은 음향 센서 시스템에도 잘 적용되어 일부 센서의 고장 시에도 정확한 데이터 처리가 가능함을 보였다.
In shooting training, an impact point identification system that uses the impact wave of the bullet to check the impact point in the target plate has been recently used. Acoustic sensors used in these systems must be able to detect shock waves of high sound pressure levels and be both waterproof and dustproof for rainy weather and dusty environments, respectively. In this study, membranes with excellent waterproof, dustproof, and sound transmitting characteristics were selected through a characteristics test; a protection cap was installed to install the selected materials. After coupling the produced protection cap to the acoustic sensor housing, the sensitivity and phase characteristics of the acoustic sensor were checked. Through the waterproof and dustproof test, the performances of its sensitivity and phase characteristics were confirmed. Finally, the normal shockwave of a 5.56 mm diameter bullet was measured using a shockwave detection signal collecting plate equipped with a prototype of the acoustic sensor at a 100 m firing range.
Throughout CGL (Continuous Galvanizing Line) in steel works, zinc-coated steel sheets are produced which are used where long-running corrosion resistivity is required. During the galvanizing process, top dross is created and floated on the zinc pot. Because the dross leaves ill patterns on the coated sheets, a robot system is developed to automatically collect and remove the top dross. It consists of a robot and its carriage system, a pot level sensor, a system controller, and special robot tools. For the first time the level of zinc pot must be measured and fed back to the robot controller to avoid submersion of the robot hand into the hot zinc pot. In this paper, acoustic distance sensor is tested as a candidate for the pot level sensor in the view point of hot environment. Some considerations on the use of the acoustic distance sensor will be denoted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권4호
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pp.344-365
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2009
The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.
The defects making partial discharge(PD) in a C-GIS(Cubicle Insulated Switchgear) initiate acoustic wave which can be detected using acoustic emission sensor placed outside or inside the C-GIS enclosure. In this paper, partial discharge property for 2 locations for AE sensor and 3 locations for defects in C-GIS are presented and PD waveforms were analyzed by PRPDA(Partial Resolved Partial Discharge Analysis). As a result, using post amplifier having gain of 10,000 and band pass filter having $20kHz{\sim}300kHz$, resolution of waveforms AE sensor signal by detected was good. Noise level was about 80 mV.
Event detection in wireless sensor networks is a key requirement in many applications. Acoustic sensors are one of the most frequently used sensors for event detection in sensor networks, but they are sensitive and difficult to handle because they vary greatly depending on the environment and target characteristics of the sensor field. In this paper, we propose a learning-based improvement of CFAR algorithm for increasing node-level event detection performance in acoustic sensor networks, and verify the effectiveness of the designed algorithm by comparing and evaluating the event detection performance with other algorithms. Our experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm by increasing the detection accuracy by more than 45.16% by significantly reducing false positives by 7.97 times while slightly increasing the false negative compared to the existing algorithm.
Recently, machining process monitoring technique based on AE(acoustic emission) signal is used widely and becomes very important technique in machining process for improving the efficiency and the confidence of the systems. In this study, we fabricated a cheap acoustic emission sensor and monitoring system and estimated the properties of them through comparing with commercial AE sensor systems. In addition, we evaluated the performance of the fabricated sensor in polishing process. Futhermore, we are scheduled to develop the multi-point polishing process monitoring system through fabrication of the more AE sensors and complement of the monitoring system.
N. Nithiyanandam;C. Mahesh;S.P. Raja;S. Jeyapriyanga;T. Selva Banu Priya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1706-1727
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2023
Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.
유한요소법을 이용하여 압전 수중음향센서의 모델링 및 음향특성을 해석하였다. 압전 수중음향센서의 해석에서 기본적인 압전-탄성 구조물과 유체-구조물의 연성해석을 위한 유한요소 정식화를 하였으며 무한영역의 음향유체를 처리하기 위하여 IWEE (Infinite Wave Envelop Element)를 도입하였다. Tonpilz형 수중음향센서를 수중 산란체로 볼 경우 입사파가 산란체의 표면을 가진할 때 산란체로부터 발생되는 산란파는 IWEE로 인하여 무한 유체영역에서의 산란파의 감소특성을 갖게 되어 무한영역을 유한영역으로 나눈 인위적인 경계에서 반사가 일어나지 않게 되므로 산란파의 음압을 정확히 구할 수 있었다. 또한, 이러한 산란해석을 바탕으로 입사파에 대한 음향센서 내부의 전기적 응답특성인 RVS (Receiving Voltage Signal)를 구하였다. 이러한 일련의 연구 과정들은 소나 시스템을 정확히 해석하고 음향특성을 예측하는데 큰 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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