This paper proposes a new approach utilizing empirical mode decomposition (EMD) reconstruction to process vibration signals of a transformer under DC bias caused by high voltage direction transmission (HVDC), which is the potential cause of additional vibration and noise from transformer. Firstly, the Calculation Method is presented and a 3D model of transformer is simulated to analyze transformer deformation characteristic and the result indicate the main vibration is produced along axial direction of three core limbs. Vibration test system has been built and test points on the core and shell of transformer have been measured. Then, the signal reconstruction method for transformer vibration based on EMD is proposed. Through the EMD decomposition, the corrupted noise can be selectively reconstructed by the certain frequency IMFs and better vibration signals of transformer have been obtained. After EMD reconstruction, the vibrations are compared between transformer in normal work and with DC bias. When DC bias occurs, odd harmonics, vibration of core and shell, behave as a nonlinear increase and the even harmonics keep unchanged with DC current. Experiment results are provided to collaborate our theoretical analysis and to illustrate the effectiveness of the proposed EMD method.
두 개 수신기에 도래한 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그 중에서 두 수신기에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관으로부터 상대적인 지연을 추정하는 Generalized Cross Correlation(GCC) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 그러나 GCC 방법은 단일 주파수 신호를 사용하는 경우에 일반 광대역 신호를 사용하였을 때보다 더 높은 신호 대 잡음비에서부터 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 같은 현상을 개선하기 위해서 협대역 단일 주파수 신호에 대해 GCC를 위한 네 가지 전 처리기를 살펴본다. 시뮬레이션을 통해서 처리기를 사용하였을 때가 전 처리기를 전혀 사용하지 않았을 때보다 100 msec 길이 송신 신호에 대해서 최대 9 dB의 성능 이득을 얻었고, 1 s 길이 송신 신호에 대해서는 최대 4 dB의 성능 이득이 있음을 보인다.
본 연구에서는 최근에 개발된 Hilbert-Huang 변환(HHT) 기법의 교각시스템에서 손상위치추정을 위한 적용성을 분석하였다. HHT기법으로 시계열의 순간주파수를 분석할 수 있음을 이용하여, 손상에 기인한 비선형 거동이 발생하는 때에 순간주파수의 변화를 분석함으로서, 손상부재와 위치를 추정하는 방법이다. 손상을 입은 교각 시스템에 대하여 수치모의실험을 수행하였는데, 이 때에 주파수가 점차로 증가하는 입력하중을 사용하였다. 연구결과로부터, HHT기법이 한정된 갯수의 가속도센서를 이용하여 계측오차가 포함된 조건하에서도 교각에 발생한 손상위치를 적절히 색출할 수 있다는 것을 알 수 있다.
Son, Edwin J.;Chu, Hyoungseok;Kim, Young-Min;Kim, Hwansun;Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Blackburn, Lindy;Hayama, Kazuhiro;Robinet, Florent
천문학회보
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제40권2호
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pp.55.4-56
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2015
The Hilbert-Huang Transform (HHT) is composed of the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Hilbert Spectral Analysis (HSA). The EMD decomposes any time series data into a small number of components called the Intrinsic Mode Functions (IMFs), compared to the Discrete Fourier Transform which decomposes a data into a large number of harmonic functions. Each IMF has varying amplitude and frequency with respect to time, which can be obtained by HSA. The time resolution of the modes in HHT is the same as that of the given time series, while in the Wavelet Transform, Constant Q Transform and Short-Time Fourier Transform, there is a tradeoff between the resolutions in frequency and time. Based on the time-dependent amplitudes of IMFs, we develop an Event Trigger Generator and demonstrate its efficiency by applying it to gravitational-wave data.
This work introduces a fault diagnosis method for transformer based on self-powered radio frequency identification (RFID) sensor tag and improved Hilbert-Huang transform (HHT). Consisted by RFID tag chip, power management circuit, MCU and accelerometer, the developed RFID sensor tag is used to acquire and wirelessly transmit the vibration signal. A customized power management including solar panel, low dropout (LDO) voltage regulator, supercapacitor and corresponding charging circuit is presented to guarantee constant DC power for the sensor tag. An improved band restricted empirical mode decomposition (BREMD) which is optimized by quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed to deal with the raw vibration signal. Compared with traditional methods, this improved BREMD method shows great superiority in reducing mode aliasing. Then, a promising fault diagnosis approach on the basis of Hilbert marginal spectrum variations is brought up. The measured results show that the presented power management circuit can generate 2.5V DC voltage for the rest of the sensor tag. The developed sensor tag can achieve a reliable communication distance of 17.8m in the test environment. Furthermore, the measurement results indicate the promising performance of fault diagnosis for transformer.
Yeo, Sang-Rae;Choi, Heon Ho;Ko, Jae Young;Park, Chansik;Lee, Sang Jeong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.67-74
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2013
In this study, a remote controller was designed using localization technique. The designed remote controller system consists of infrared transmit/receive module for time synchronization, ultrasonic transmit/receive module for measuring the TOA value, and micro-controller for processing the measured data value. For the position estimation method of remote controller, the Savarese method was used which does not have a problem of diverging solution depending on initial value. The noise included in the measured value was removed by separating the signal and noise with the use of EMD method which is the non-stationary signal analysis technique. The designed system was tested by constructing a simulation environment, and the improvement of accuracy and precision for the application of EMD method was examined.
The majority of experiments to characterize the turbulence in the surface layer have been performed in flat, open expanses. In order to characterize the turbulence in built-up terrain, two mobile towers were deployed during Hurricane Ike (2008) in close proximity, but downwind of different terrain conditions: suburban and open. Due to the significant non-stationarity of the data primarily caused by changes in wind direction, empirical mode decomposition was employed to de-trend the signal. Analysis of the data showed that the along-wind mean turbulence intensity of the suburban terrain was 37% higher than that of the open terrain. For the mean vertical turbulence intensity, the increase for the suburban terrain was as high as 74%, which may have important implications in structural engineering. The gust factor of the suburban terrain was also 16% higher than that of the open terrain. Compared to non-hurricane spectral models, the obtained spectra showed significantly higher energy in low frequencies especially for the open terrain.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권6호
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pp.624-640
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2017
In this paper, the slamming coefficients on local members of a jacket structure under plunging breaker are studied based on numerical simulations. A 3D numerical model is used to investigate breaking wave forces on the local members of the jacket structure. A wide range of breaking wave conditions is considered in order to get generalized slamming coefficients on the jacket structure. In order to make quantitative comparison between CFD model and experimental data, Empirical Mode Decomposition (EMD) is employed for obtaining net breaking wave forces from the measured response, and the filtered results are compared with the computed results in order to confirm the accuracy of the numerical model. Based on the validated results, the slamming coefficients on the local members (front and back vertical members, front and back inclined members, and side inclined members) are estimated. The distribution of the slamming coefficients on local members is also discussed.
Identification of vibration parameters from the analysis of the dynamic response of a structure plays a key role in current health monitoring systems. This study evaluates the capabilities of the recently developed Synchrosqueezed Wavelet Transform (SWT) to extract instant frequencies and damping values from the simulated noise-contaminated response of a structure. Two approaches to estimate the modal damping ratio from the results of the SWT are presented. The results obtained are compared to other signal processing methods based on Continuous Wavelet (CWT) and Hilbert-Huang (HHT) transforms. It was found that the time-frequency representation obtained via SWT is sharped than the obtained using just the CWT and it allows a more robust extraction of the individual modal responses than using the HHT. However, the identification of damping ratios is more stable when the CWT coefficients are employed.
Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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