It is intended to retrieve the time history of displacement from measured acceleration signal. In this study, the word retrieving means reconstructing the time history of original displacement signal from already measured acceleration signal not just extracting various information using relevant signal processing techniques. Unlike extracting required information from the signal, there are not many options to apply to retrieve the time history of displacement signal, once the acceleration signal is measured and recorded with given sampling rate. There are two methods, in general, to convert measured acceleration signal into displacement signal. One is directly integrating the acceleration signal in time domain. The other is dividing the Fourier transformed acceleration signal by the scale factor of - $\omega$$^2$and taking the inverse Fourier transform of it. It turned out both the methods produced a significant amount of errors depending on the sampling resolution in time and frequency domain when digitizing the acceleration signals. A simple and effective way to convert the time history of acceleration signal into the time history of displacement signal without significant errors is studied here with the analysis on the errors involved in the conversion process.
In this study, a method predicting the displacement responseof structures from the measured dynamic strain signal is proposed by using a mode decomposition technique. Dynamic loadings including wind and seismic loadings could be exerted to the bridge. In order to examine the bridge stability against these dynamic loadings, the prediction of displacement response is very important to evaluate bridge stability. Because it may be not easy for the displacement response to be acquired directly on site, an indirect method to predict the displacement response is needed. Thus, as an alternative for predicting the displacement response indirectly, the conversion of the measured strain signal into the displacement response is suggested, while the measured strain signal can be obtained using fiber optic Bragg-grating (FBG) sensors. To overcome such a problem, a mode decomposition technique was used in this study. The measured strain signal is decomposed into each modal component by using the empirical mode decomposition(EMD) as one of mode decomposition techniques. Then, the decomposed strain signals on each modal component are transformed into the modal displacement components. And the corresponding mode shapes can be also estimated by using the proper orthogonal decomposition(POD) from the measured strain signal. Thus, total displacement response could be predicted from combining the modal displacement components.
Purpose: To analyze the possible association between magnetic resonance imaging signal intensity of temporomandibular joint disk and posterior attachment, and the type and extent of disk displacement, disk configuration, effusion and clinical signs in patients with internal derangement. Materials and Methods: Magnetic resonance images of the 132 temporomandibular joints of 66 patients with temporomandibular joint displacement were analyzed. The clinical findings were obtained by retrospective review of the patients' records. The type and extent of disk displacement, disk configuration and effusion were evaluated on the proton density MR images. The signal intensity from the anterior band, posterior band and posterior attachment were measured on MR images. The associations between the type and extent of disk displacement, disk configuration, effusion and clinical signs and the MR signal intensity of disk and posterior attachment were statistically analyzed by student's t-test. Results: Of 132 joints, 87 (65.9%) showed anterior disk displacement with reduction (ADR) and 45 (34.1%) showed anterior disk displacement without reduction (ADnR). The signals from posterior attachments were lower in joints with ADnR than those of ADR (p<0.05). The results showed statistically significant (p<0.05) association between the type and extent of disk displacement and disk configuration, and decreased signal intensity of posterior attachment. There were no statistical associations between pain, noise and limited mouth opening, and signal intensity of disk and posterior attachment. Conclusions: The average signal from posterior attachment was lower in joints with ADnR than that of ADR. The type and extent of disk displacement and disk configuration appeared to be correlated with the signal intensity from posterior attachment.
The weld seam tracking sensor is indispensable to improve the flexibility of automatic arc welding systems. Among the position sensing methods available, a laser displacement sensor is one of the most prevailing methods. In this study, a laser displacement sensor was examined on detecting the weld seam of lap joints in sheet metal arc welding. The output signal of the laser displacement sensor may ontain severe fluctuation from the effect of arc light, spatters, fume, etc. So a variety of signal processing methods was applied to smooth the output signal of the sensor. And then the weld joint was determined by using the central difference method. It was revealed that the quadratic mean method plays an important role in detecting the weld seam during welding especially.
In this study, a metering cylinder was constructed, and the velocity obtained from the linear velocity transducer (LVT) of the cylinder piston was used to evaluate the dynamic performance of an electro-hydraulic servovalve. Frequency response experiments involving the spool displacement and piston velocity (LVT signal) were conducted with different input signal amplitudes, hydraulic pipe diameters, and supply pressures. The spool displacement signal accurately reflected the performance of the servovalve. Meanwhile, the -3 dB bandwidth frequency of the LVT signal was similar to the spool displacement signal, except for a small-amplitude input signal, and the $-90^{\circ}$ phase lag bandwidth frequency showed some differences.
The stress analysis of the pipeline is required in any kind of plant for its safe operation. For this, the displacement vibration data measured at many locations of the pipeline should be provided. In reality, the installation of the non-contact type displacement sensors such as laser displacement sensors or eddy current type proximity sensors in a narrow and confined region in the vicinity of the pipeline is almost impracticable. In this work, the general purpose piezo-ceramic accelerometers were attached on the measuring points on the pipeline and the acceleration vibration signal was acquired. The measured acceleration signal was low pass filtered and then downsampled. The resulting acceleration signal was transformed into both the time-domain and frequency-domain displacement signal utilizing the fast Fourier transform techniques. All the procedures are presented in detail. It is demonstrated that the measurement of the pipeline acceleration by using contact type accelerometers can be made for the purpose of providing the required displacement data for the stress analysis of the pipeline.
A signal conditioning circuit for capacitive displacement sensors was developed using a high frequency modulation/demodulation method, and its performance was evaluated. Since capacitive displacement sensors can achieve high resolution and linearity, they have been widely used as precision sensors within the range of several hundred micrometers. However, they inherently have a limitation in low frequency range and some nonlinearity characteristics and so a specially designed signal conditioning circuit is needed to handle these properties. The developed signal processing circuit consists of three parts: linearization, modulation/demodulation, and nonlinearity compensation. Each part was constructed discretely using several IC chips and passive elements. An evaluation system for precision displacement sensors was developed using a laser interferometer, a precision stage, and a PID position controller. The signal processing circuit was tested using the evaluation system in the respect of resolution, repeatability, linearity, and so on. From the experimental results, we know that a highly linear voltage output can be obtained successfully, which is proportional to displacement and the nonlinearity of output is less than 0.02% of full range. However, in the future, further investigation is required to reduce noise level and phase delay due to a low-pass filter. The evaluation system also can be applied effectively to calibration and evaluation of precision sensors and stages.
본 연구에서는 모드분해기법을 이용한 변형률신호로부터 변위응답추정 방법을 개발하였다. 일반적으로 교량의 안정성평가는 완공 후에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 가설 중에도 풍하중과 지진하중과 같은 동적하중에 노출되어 있으며, 이런 동적하중에 대한 안정성을 검토하기 위해 교량의 안정성 평가에 있어 중요한 인자인 변위를 추정하는 것이 중요하다. 그러나 건설현장에서의 적절한 변위측정 방법의 부재로 인하여 대형구조물의 전체적인 변위를 측정할 수 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 간접적으로 변위를 추정하는 방법인 변형률로 변위를 추정하는 방법을 제시하였으며, 광섬유 브래그 격자 센서(fiber optic Bragg-grating sensor)를 사용하여 변형률을 계측하였다. 기존에도 FBG센서를 이용한 변위추정 방법이 있었으며 기존의 방법으로는 정적하중에 대한 변위추정은 가능하였으나 고차 모드의 변형률신호와 노이즈의 영향 때문에 동적하중에 대한 변위추정은 많은 오차가 발생하여 정확한 변위추정이 어려웠다. 이런 오차를 줄이는 방법으로 모드분해기법을 사용하였다. 모드분해기법은 변형률신호로부터 proper orthogonal decomposition(POD)을 이용하여 추정한 모드형상과 empirical mode decomposition(EMD)을 이용하여 모드 분해한 변형률신호로 모드별 변위응답을 추정하고, 구조물의 주요 모드에 대한 변위응답을 합하여 전체변위응답을 추정하는 방법이다. 제안한 모드분해기법을 검증하기 위해 실내모형실험을 수행하였다.
This paper proposes a way to measure the displacement of a multi-point by using a pattern recognition from video signal. Generally in measuring displacement, gab sensor, which is a displacement sensor, is used. However, it is difficult to measure displacement by using a common sensor in places where it is unsuitable to attach a sensor, such as high-temperature areas or radioactive places. In this kind of places, non-contact methods should be used to measure displacement and in this study, images of CCD camera were used. When displacement is measure by using camera images, it is possible to measure displacement with a non-contact method. It is simple to install and multi-point displacement measuring device so that it is advantageous to solve problems of spatial constraints.
This paper proposes a way to measure the displacement of a multi-point by using a pattern recognition from video signal. Generally in measuring displacement, gab sensor, which is a displacement sensor, is used. However, it is difficult to measure displacement by using a common sensor in places where it is unsuitable to attach a sensor, such as high-temperature areas or radioactive places. In this kind of places, non-contact methods should be used to measure displacement and in this study, images of CCD camera were used. When multi-point is measure by using a pattern recognition, it is possible to measure displacement with a non-contact method. It is simple to install and multi-point displacement measuring device so that it is advantageous to solve problems of spatial constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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