A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 지속적으로 증가하고 있기 때문에 네트워크 트래픽 모니터링 시스템이 모든 패킷을 실시간으로 분석하기는 어렵다. 피어-투피어(P2P), 스트리밍 미디어, 메신저 등과 같이 동적으로 포트 번호를 할당받는 애플리케이션의 사용이 늘어나면서, 사용자들은 이들이 유발하는 트래픽을 분석하기를 원하고 있다. 이 같은 고수준의 분석을 위해서는 각 패킷마다 많은 처리 시간이 필요로 한다. 본 논문에서 부하 차단기를 이용하여 패킷의 수를 제한할 것을 제안한다. 선택된 패킷은 어떤 애플리케이션이 생성한 것인지 식별된 후, 정의된 애플리케이션 계층의 프로토콜에 따라 분석된다.
본 논문에서는 사용자의 발걸음 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 중 가정과 같이 규모가 크지 않은 곳에서 사용자의 위치 추적 및 인식이 가능한 유비플로어 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서 개인화 된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 및 위치 정보가 반드시 필요하다. 기존의 시스템은 이를 위해서 태그등의 센서를 휴대하거나 카메라등의 비접촉 센서를 사용하였다. 그러나 이들은 사용자에게 불편함을 주거나 주변 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 사용자가 걸을 때의 지면 반력을 이용한 플로어-기반의 인증 시스템이 제안되었으나 시스템을 구성하는 센서와 주변 기기가 비싸다는 단점이 있다. 제안된 시스템은 싼 ON/OFF 스위치 센서들을 사용해 일상생활에서 걷는 사용자의 발걸음 패턴을 파악하여 사용자를 인증한다. 성인 남녀 10명을 대상으로 실험하여 평균 $90\%$ 의 인식률을 잃었으며, 사용자는 인증받기 위해 특별한 장치의 착용이나 특정한 행동을 취할 필요가 없다.
This paper describes a new test rig for identification of rotordynamic force coefficients of squeeze film dampers (SFDs) in automotive turbochargers (TCs). Prior studies have mainly concentrated on relatively large-sized SFDs used in aircraft engines, turbocompressors, and turbopumps. The main objective of the current study is to propose a test rig for identification of dynamic force coefficients of small-sized SFDs (a journal diameter of ~11 mm). The current test rig consists of a journal, a SFD cartridge, four support rods, an upper structure, a data acquisition (DAQ) system, and an oil circulation unit. The annular gaps between the journal outer surface and SFD cartridge inner surface create SFD film lands. The damper has two parallel film lands separated by a central groove, having an axial length and depth of 3 mm. Each film land has a length of 4 mm with a $40{\mu}m$ radial clearance. The static load and dynamic impact tests identify the structural characteristics (i.e., stiffness and natural frequency) of the journal and assembled test rig. The measurements show good agreement with predictions. The SFD performance data from this test rig will be used to develop innovative TC rotor systems with improved NVH and reliability characteristics incorporating advanced SFD technology.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 사물 인식을 위한 시스템으로 유통 물류, 의료 보건, 항공 항만 분야 등으로 사용이 확대되고 있다. RFID 시스템은 비접촉식 시스템 환경이고, 동시에 다수의 태그가 인식되므로 태그 인증을 위한 처리 시간의 단축이 중요하다. 그러나 현재까지의 RFID 시스템에 대한 연구는 태그 인증 과정의 보안 취약점 향상을 위한 것이 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 태그 인증 과정에서 보안에도 안전하고 태그 인증 처리시간의 감소를 위한 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 RFID 시스템의 구성요소 중 하나인 데이터베이스에서 태그 ID 검색을 위해 식별 비트를 사용하여 분류된 해당 ID만 검색함으로써 태그 ID 검색 시간을 단축한다. 결과적으로 본 논문의 제안 기법은 데이터베이스의 처리량 및 처리 시간을 감소시켜 태그 ID 인증을 위한 처리시간을 단축하고, 수동형 태그의 에너지 활용도를 향상시키는 것에 의해, RFID 시스템의 성능 향상을 가져온다.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
Moving train load parameters, including train speed, axle spacing, gross train weight and axle weights, are identified based on strain-monitoring data. In this paper, according to influence line theory, the classic moving force identification method is enhanced to handle time-varying velocity of the train. First, the moments that the axles move through a set of fixed points are identified from a series of pulses extracted from the second derivative of the structural strain response. Subsequently, the train speed and axle spacing are identified. In addition, based on the fact that the integral area of the structural strain response is a constant under a unit force at a unit speed, the gross train weight can be obtained from the integral area of the measured strain response. Meanwhile, the corrected second derivative peak values, in which the effect of time-varying velocity is eliminated, are selected to distribute the gross train weight. Hence the axle weights could be identified. Afterwards, numerical simulations are employed to verify the proposed method and investigate the effect of the sampling frequency on the identification accuracy. Eventually, the method is verified using the real-time strain data of a continuous steel truss railway bridge. Results show that train speed, axle spacing and gross train weight can be accurately identified in the time domain. However, only the approximate values of the axle weights could be obtained with the updated method. The identified results can provide reliable reference for determining fatigue deterioration and predicting the remaining service life of railway bridges.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
해양 통신을 위한 VHF 대역 데이터 통신 시스템(VHF Data Exchange System: VDES)은 송수신단의 종류에 따라 서로 다른 주파수 대역을 사용하도록 설계되어 있으며, 육상국으로부터 멀리 떨어진 선박국에게 육상국과 연결성을 보장하기 위해 제안된 ASO-TDMA (Ad-hoc Self-Organizing TDMA) MAC 프로토콜을 이용하여 다중-홉 통신을 수행하는 경우에 주파수 채널간 부하 불균형 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 주파수 채널간 부하 불균형 문제를 해결하기 위해 통계적 기하(stochastic geometry) 모델링을 도입한다. 이를 기반으로 동일 홉 영역에서의 공간적 자원 재사용률을 분석하고, 각 홉 영역 별로 최적의 자원 할당을 통해 채널간의 부하 불균형 문제를 해결하여 자원 활용도를 극대화하는 것을 보인다.
This study investigates the structural characteristics of oil-free, gas beam foil journal bearings (GBFJBs) for use in high speed motors. Mathematical modeling was carried out, and reaction force modeling for static load was performed to predict the structural characteristics of the GBFJB. Mathematical modeling and reaction force modeling for static load are performed to predict the structural characteristics of GBFJBs. The reaction force of the test bearing against static loads was measured during experiments and compared with the predicted results. The measured experimental data reveal the nonlinear stiffness characteristics of the GBFJB against varying displacement and agree well with the predictions. Dynamic load tests using an exciter allow to identify the vibration characteristics of the GBFJB. Test results show that the vibration displacement, dynamic force, and acceleration measured on the test bearing are most dominant at the applied dynamic load (synchronization) frequency. Futhermore, the test results show that the hysteresis area recorded during the dynamic tests increases with the excitation amplitude and frequency, and that the beam stick phenomena occurr at high excitation frequencies. The single degree of freedom (DOF) vibration model aids to identify the stiffness and damping coefficient of the GBFJB, which decrease as the excitation frequency increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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