The use of a room-temperature gamma spectrometer is an issue in environmental radiation monitoring. To monitor radionuclides released around a nuclear power plant, suitable instruments giving fast and reliable information are required. High-pressure xenon (HPXe) chambers have range of resolution and efficiency equivalent to those of other medium resolution detectors such as those using NaI(Tl), CdZnTe, and $LaBr_3:Ce$. An HPXe chamber could be a cost-effective alternative, assuming temperature stability and reliability. The CEA LIST actively studied and developed HPXe-based technology applied for environmental monitoring. Xenon purification and conditioning was performed. The design of a 4-L HPXe detector was performed to minimize the detector capacitance and the required power supply. Simulations were done with the MCNPX2.7 particle transport code to estimate the intrinsic efficiency of the HPXe detector. A behavioral study dealing with ballistic deficits and electronic noise will be utilized to provide perspective for further analysis.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
Establishing the realtime remote monitoring system of the moving test train is the important issue for the railway systems that provide comfort travel to the passengers. But it is not easy to transmit train's test data to remote site because the train runs tunnels. In this paper, we introduce the realtime monitoring system using wireless communication system which is installed in the test train. This system can provide both correct positions of unstable track and train's running status such as speed, kilopost and acceleration.
Establishing the remote monitoring system of the moving test train is the important issue for the railway systems that provide comfort travel to the passengers. But it is not easy to transmit train's test data to remote site because the train runs tunnels. This paper represent the development results of Hanvit 350 remote monitoring system using wireless data communication system which is installed in the test train. This system can provide both correct positions of unstable track and train's running status such as speed, kilopost and acceleration.
Passenger safety is a primary concern of railway system but, it has been urgent issue that dozens of people are killed every year when they fall off from train platforms. Recently, advancements in IT have enabled applying vision sensors to railway environments, such as CCTV and various camera sensors. The objective of this work is to propose technical and system requirements for establishing intelligent monitoring system using camera equipments in urban transit system. We suppose the system is to determine automatically and in real-time whether anyone or anything is in monitoring area. To achieve the goal, we analyze recent image processing technologies for detection and recognition, and suggest possible direction of system development for applying urban transit system. According to the results, we expect the proposed system requirements will playa key role for establishing highly intelligent monitoring system in railway.
This paper addresses the issue of reliability and performance in wireless sensor networks (WSN) based structural health monitoring (SHM), particularly with decentralized damage identification techniques. Two decentralized damage identification algorithms, namely, the autoregressive (AR) model based damage index and the Wiener filter method are developed for structural damage detection. The ambient and impact testing have been carried out on the steel beam structure in the laboratory. Seven wireless sensors are installed evenly along the steel beam and seven wired sensor are also installed on the beam to monitor the dynamic responses as comparison. The results showed that wireless measurements performed very much similar to wired measurements in detecting and localizing damages in the steel beam. Therefore, apart from the usual advantages of cost effectiveness, manageability, modularity etc., wireless sensors can be considered a possible substitute for wired sensors in SHM systems.
Horizontal displacement of high-rise building is an essential index for assessing the structural performance and safety. In this paper, a novel inclinometer-based method is proposed to address this issue and an algorithm based on three spline interpolation principle is presented to estimate the horizontal displacement of high-rise buildings. In this method, the whole structure is divided into different elements by different measured points. The story drift angle curve of each element is modeled as a three spline curve. The horizontal displacement can be estimated after integration of the story drift angle curve. A numerical example is designed to verify the proposed method and the result shows this method can effectively estimate the horizontal displacement with high accuracy. After that, this method is applied to a practical slender structure - Shanghai Tower. Nature frequencies identification and deformation monitoring are conducted from the signal of inclinometers. It is concluded that inclinometer-based technology can not only be used for spectrum analysis and modal identification, but also for monitoring deformation of the whole structure. This inclinometer-based technology provides a novel method for future structural health monitoring.
최근 민감한 전자부하의 사용증대에 기인하여 전직의 안정도와 신뢰도에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 전력풀질문제가 근래에 있어 일반적인 중요한 과제로 대두되었다. 이러한 전력품질문제를 진단하기 위하여 실효치나 FFT 등의 기법을 이용한 많은 알고리즘이 연구되어 왔으나 모든 전력품질문제를 진단하기에는 아직도 미진한 상황이다. 본 논문은 이산 웨이블릿을 응용한 전력품질문제의 진단 방법을 제안하고 웨이블릿의 이론에 대한 기본적인 설명과 함께 제안된 이론의 타당성을 입증하기 위하여 실제 전력품질문제 진단시스템을 설계하고 실험결과를 제시하였다.
National Research Lab Project 'Optimal Data Fusion of Geophysical and Geodetic Measurements for Geological Hazards Monitoring and Prediction' supported by Korea Ministry of Science and Technology is briefly described. The research focused on the geohazard analysis with geophysical and geodetic instruments such as superconducting gravimeter, seismometer, magnetometer, GPS, and Synthetic Aperture Radar. The aim of the NRL research is to verify the causes of geological hazards through optimal fusion of various observational data in three phases: surface data fusion using geodetic measurements; subsurface data fusion using geophysical measurements; and, finally fusion of both geodetic and geophysical data. The NRL hosted a special session 'Geohazard Monitoring with Space and Geophysical Technology' during the International Symposium on Remote Sensing in 2004 to discuss the current topics, challenges and possible directions in the geohazard research. Here, we briefly describe the special session papers and their relationships to the theme of the special session. The fusion of satellite and ground geophysical and geodetic data gives us new insight on the monitoring and prediction of the geological hazard.
Ultrasonic metal welding has been widely used for joining lithium-ion battery tabs. Weld quality monitoring has been an important issue in lithium-ion battery manufacturing. This study focuses on the weld quality monitoring in ultrasonic metal welding with the longitudinal-torsional vibration mode horn developed newly. As the quality of ultrasonic welding depends on welding parameters like pressure, time, and amplitude, the suitable values of these parameters were selected for experimentation. The welds were tested via tensile testing machine and weld strengths were investigated. The dataset collected for performance test was used to train the multi-layer perceptron neural network. The three layer neural network was used for the study and the optimum number of neurons in the first and second hidden layers were selected based on performances of each models. The best models were selected for the horn and then tested to see their performances on an unseen dataset. The neural network models for the longitudinal-torsional mode horn attained test accuracy of 90%. This result implies that proposed models has potential for the weld quality monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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