• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.522-523
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• 2014

Analysis of faults in induction motors has become a major field of research due to importance of loss and damage reduction and maximum online performance of motors. There are several methods to analyze the faults in an induction motor from conventional Fourier transform to modern decision-making neural networks. Considering detectability of fault among all methods, a new fault detection solution has been proposed; it is called as frequency-domain Discrete Wavelet Transform (FD-DWT). In this method, the stator current is decomposed through series of low- and high-pass filters and consequently, the fault characteristics are more visible, because additional components have been reduced. The objective of this paper is early detection of input voltage unbalance in induction motor using wavelet transform in frequency domain. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in early detection of faults.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제54권1호
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• pp.105-119
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• 2015

Structural damage detection using modal strain energy (MSE) is one of the most efficient and reliable structural health monitoring techniques. However, some of the existing MSE methods have been validated for special types of structures such as beams or steel truss bridges which demands improving the available methods. The purpose of this study is to improve an efficient modal strain energy method to detect and quantify the damage in complex structures at early stage of formation. In this paper, a modal strain energy method was mathematically developed and then numerically applied to a fixed-end beam and a three-story frame including single and multiple damage scenarios in absence and presence of up to five per cent noise. For each damage scenario, all mode shapes and natural frequencies of intact structures and the first five mode shapes of assumed damaged structures were obtained using STRAND7. The derived mode shapes of each intact and damaged structure at any damage scenario were then separately used in the improved formulation using MATLAB to detect the location and quantify the severity of damage as compared to those obtained from previous method. It was found that the improved method is more accurate, efficient and convergent than its predecessors. The outcomes of this study can be safely and inexpensively used for structural health monitoring to minimize the loss of lives and property by identifying the unforeseen structural damages.

• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.475-486
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• 2023

Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.

• International Journal of Aerospace System Engineering
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• 제2권2호
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• pp.24-28
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• 2015

Composite materials are highly sensitive to the presence of manufacturing and service-related defects that can reach a critical size during service condition and thereby may affect the safety of the structure. When the structure undergoes some kind of damage, its stiffness reduces, in turn the dynamic responses change. In order to avoid safety issues early detection of damage is necessary. The knowledge of the vibration behavior of a structure is necessary and can be used to determine the existence as well as the location and the extent of damage.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.19-27
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• 2002

대형 구조물의 결함 유무 및 결함 발생시의 위치 진단은 이들 구조물의 중대 손상으로 인한 인명 및 경제적 손실 예방에 매우 중요하다. 본 논문에서는 보유추 구조물에 결함이 존재할 경우 구조물의 모드 형상에 특이점으로 반영된다는 것에 착안하여, 결함으로 인한 보유추 구조물 고유진동형의 특이점을 고유진동형을 한번 웨이블렛 변환한 후 이의 상세 성분만을 역 웨이블렛 변환으로 복구한 값의 크기를 이용해서 찾는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 적용한 결함진단 방법의 타당성과 유용성은 두께 변화 또는 균열을 갖는 양단 자유 보에 대한 수치해석과 실험 및 균열을 갖는 선체 거더에 대한 수치해석을 수행하여 검토하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권4호
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• pp.330-335
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• 2013

결함을 조기에 발견하기 위한 실시간 모니터링 시스템은 적외선 열화상 기술을 중점으로 구성된다. 본 연구의 중점은 비파괴 적외선 열화상 기법을 사용하여 볼베어링의 손상 검출 및 온도 특성 분석이다. 본 논문에서는 신뢰성 평가를 위한 적외선 실험 데이터와 기존의 주파수 데이터를 비교했다. 실험을 통해 베어링의 온도 특성에 따라 다양한 손상 상황을 분석했다. 본 논문의 실험의 결과로부터 적외선 열화상 기법은 실시간으로 동작 상태에 하중을 받는 볼베어링의 손상 탐지를 위한 매우 유용한 기법임이 확인되었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.571-578
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• 2018

노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권4호
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• pp.398-413
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• 2011

철도 레일의 주기적인 탐상은 레일 결함으로 인해 발생할 수 있는 철도 중대사고를 미연에 방지할 수 있는, 철도 안전 유지의 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 현재 철도 레일 탐상에 적용되고 있거나, 적용을 위해 연구 중인 비파괴탐상 기법들에 관해 기술하였다. 레일에 발생하는 결함 유형에 대해 우선 언급하였고, 레일 탐상에 가장 많이 적용되고 있는 압전형 탐촉자 기반의 초음파탐상 기술에 대해 정리하였다. 접촉식 초음파 레일 탐상 기술에 대한 대안으로서 연구 중이거나 시험 중인 비파괴탐상 기법들에 대해 기술하고, 각 기법 별로 레일의 표면 및 내부 결함 검출 가능 여부에 대해 살펴보았으며 여러 탐상 기법들에 대한 비교를 통해 향후 레일 탐상 기술 개발에 활용하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.

• 경영정보학연구
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• 제12권2호
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• pp.89-104
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• 2010

최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.