For the long-term structural health monitoring of civil structures, the effect of ambient temperature variation has been regarded as one of the critical issues. In this study, a principal component analysis (PCA)-based algorithm is proposed to filter out temperature effects on electromechanical impedance (EMI) monitoring of prestressed tendon anchorages. Firstly, the EMI monitoring via a piezoelectric interface device is described for prestress-loss detection in the tendon anchorage system. Secondly, the PCA-based temperature filtering algorithm tailored to the EMI monitoring of the prestressed tendon anchorage is outlined. The proposed algorithm utilizes the damage-sensitive features obtained from sub-ranges of the EMI data to establish the PCA-based filter model. Finally, the feasibility of the PCA-based algorithm is experimentally evaluated by distinguishing temperature changes from prestress-loss events in a prestressed concrete girder. The accuracy of the prestress-loss detection results is discussed with respect to the EMI features before and after the temperature filtering.
Wang, Xidong;Pereira, Emiliano;Diaz, Ivan M.;Garcia-Palacios, Jaime H.
Smart Structures and Systems
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v.22
no.1
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pp.95-103
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2018
Active vibration control via inertial mass actuators has been shown as an effective tool to significantly reduce human-induced vertical vibrations, allowing structures to satisfy vibration serviceability limits. However, a lot of practical obstacles have to be solved before experimental implementations. This has motivated simple control techniques, such as direct velocity feedback control (DVFC), which is implemented in practice by integrating the signal of an accelerometer with a band-pass filter working as a lossy integrator. This work provides practical guidelines for the tuning of DVFC considering the damping performance, inertial mass actuator limitations, such as stroke and force saturation, as well as the stability margins of the closed-loop system. Experimental results on a full scale steel-concrete composite structure (behaves similar to a footbridge) with adjustable span are reported to illustrate the main conclusions of this work.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.13
no.1
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pp.39-55
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1995
There has been an enormous emergence of imaging systems dedicated to hardcopy and softcopy color-appearance comparisons. Pre-press industry use the CRT as a soft proofing device to preview and aid with color corrections and changes before producing the final printed image. Color DTP system is required an accurate image-matching between CRT-image and printed image. In other to develop the color DTP,CRT calibration and CRT color transform to CIE color system are necessary. In this paper, we described a method CRT color transform to CIELab color system using RGB image raw data. Experimental results show that described method is useful valid of color image matching.
High-precision autonomous localization technique is essential for future Mars rovers. This paper addresses an innovative integrated localization algorithm using a multiple information fusion approach. Firstly, the output of IMU is employed to construct the two-dimensional (2-D) dynamics equation of Mars rover. Secondly, radio beacon measurement and terrain image matching are considered as external measurements and included into the navigation filter to correct the inertial basis and drift. Then, extended Kalman filtering (EKF) algorithm is designed to estimate the position state of Mars rovers and suppress the measurement noise. Finally, the localization algorithm proposed in this paper is validated by computer simulation with different parameter sets.
The longitudinal velocity (forward speed) having significant importance in proper running of railway wheelset on track, depends greatly upon the adhesion ratio and creep analysis by implementation of suitable dynamic system on contamination. The wet track condition causes slip and slide of vehicle on railway tracking, whereas high speed may also increase slip and skidding to severe wear and deterioration of mechanical parts. The basic aim of this research is to design appropriate model aimed estimator that can be used to control railway vehicle forward velocity to avoid slip. For the filtration of disturbance procured during running of vehicle, the kalman filter is applied to estimate the actual signal on preferered samples of creep co-efficient for observing the applied attitude of noise. Thus error level is detected on higher and lower co-efficient of creep to analyze adhesion to avoid slip and sliding. The skidding is usually occurred due to higher forward speed owing to procured disturbance. This paper guides to minimize the noise and error based upon creep coefficient.
This paper presents an improved version of the Hilbert-Huang transform (HHT) for the modal evaluation of structural systems or signals. In this improved HHT, a well-designed bandpass filter is used as preprocessing to separate and determine each mode of the signal for solving the inherent modemixing problem in HHT (i.e., empirical mode decomposition, EMD, associated with the Hilbert transform). A screening process is then applied to remove undesired intrinsic mode functions (IMFs) derived from the EMD of the signal's mode. A "best" IMF is selected in each screening process that utilizes the orthogonalization coefficient between the signal's mode and its IMFs. Through mode-by-mode signal filtering, parameters such as the modal frequency can be evaluated accurately when compared to the theoretical value. Time history of the identified modal frequency is available. Numerical results prove the efficiency of the proposed approach, showing relative errors 1.40%, 2.06%, and 1.46%, respectively, for the test cases of a benchmark structure in the lab, a simulated time-varying structural system, and of a linear superimposed cosine waves.
A conditional probability based approach known as Particle Filter Method (PFM) is a powerful tool for system parameter identification. In this paper, PFM has been applied to identify the vehicle parameters based on response statistics of the bridge. The flexibility of vehicle model has been considered in the formulation of bridge-vehicle interaction dynamics. The random unevenness of bridge has been idealized as non homogeneous random process in space. The simulated response has been contaminated with artificial noise to reflect the field condition. The performance of the identification system has been examined for various measurement location, vehicle velocity, bridge surface roughness factor, noise level and assumption of prior probability density. Identified vehicle parameters are found reasonably accurate and reconstructed interactive force time history with identified parameters closely matches with the simulated results. The study also reveals that crude assumption of prior probability density function does not end up with an incorrect estimate of parameters except requiring longer time for the iterative process to converge.
This study develops an extended inverse input estimation algorithm with intelligent adaptive fuzzy weighting to effectively estimate the unknown input wind load of nonlinear structural systems. This algorithm combines the extended Kalman filter and recursive least squares estimator with intelligent adaptive fuzzy weighting. This study investigated the unknown input wind load applied on a tower structural system. Nonlinear characteristics will exist in various structural systems. The nonlinear characteristics are particularly more obvious when applying larger input wind load. Numerical simulation cases involving different input wind load types are studied in this paper. The simulation results verify the nonlinear characteristics of the structural system. This algorithm is effective in estimating unknown input wind loads.
In this article, a smart multifunctional optical system-on-a-chip (SOC) sensor platform is presented and its application for fiber Bragg grating (FBG) sensor interrogation in optical sensor networks is investigated. The smart SOC sensor platform consists of a superluminescent diode as a broadband source, a tunable microelectromechanical system (MEMS) based Fabry-P$\acute{e}$rot filter, photodetectors, and an integrated microcontroller for data acquisition, processing, and communication. Integrated with a wireless sensor network (WSN) module in a compact package, a smart optical sensor node is developed. The smart multifunctional sensor platform has the capability of interrogating different types of optical fiber sensors, including Fabry-P$\acute{e}$rot sensors and Bragg grating sensors. As a case study, the smart optical sensor platform is demonstrated to interrogate multiplexed FBG strain sensors. A time domain signal processing method is used to obtain the Bragg wavelength shift of two FBG strain sensors through sweeping the MEMS tunable Fabry-P$\acute{e}$rot filter. A tuning range of 46 nm and a tuning speed of 10 Hz are achieved. The smart optical sensor platform will open doors to many applications that require high performance optical WSNs.
Dubey, Awanish C.;Subramanian, V. Anantha;Kumar, V. Jagadeesh
Ocean Systems Engineering
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v.9
no.4
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pp.391-407
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2019
Tracking the location (position) of a surface or underwater marine vehicle is important as part of guidance and navigation. While the Global Positioning System (GPS) works well in an open sea environment but its use is limited whenever testing scaled-down models of such vehicles in the laboratory environment. This paper presents the design, development and implementation of a low energy ultrasonic augmented single beacon-based localization technique suitable for such requirements. The strategy consists of applying Extended Kalman Filter (EKF) to achieve location tracking from basic dynamic distance measurements of the moving model from a fixed beacon, while on-board motion sensor measures heading angle and velocity. Iterative application of the Extended Kalman Filter yields x and y co-ordinate positions of the moving model. Tests performed on a free-running ship model in a wave basin facility of dimension 30 m by 30 m by 3 m water depth validate the proposed model. The test results show quick convergence with an error of few centimeters in the estimated position of the ship model. The proposed technique has application in the real field scenario by replacing the ultrasonic sensor with industrial grade long range acoustic modem. As compared with the existing systems such as LBL, SBL, USBL and others localization techniques, the proposed technique can save deployment cost and also cut the cost on number of acoustic modems involved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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