Ionic polymer-metal composite(IPMC) consists of an ion conductive membrane plated by metallic electrodes on both surfaces. When it bends, a voltage is generated between two electrodes. Since IPMC is flexible and thin, it can be easily mounted on the various surfaces of a body. The present study investigates a sensor system using IPMC to effectively detect the bending angles applied on IPMC sensor. The paper evaluates several R and C circuit models that describe the physical composition of IPMC and selects the best model for the detection of angles. The circuit models implemented with a charge model describe the relationship between input bending angles and output voltages. The identification of R and C values was performed by minimizing the error between the real output voltages and the simulated output voltages from the circuit models of IPMC sensor. Then the output signal of a sensor was fed into the inverse model of the identified model to reproduce the bending angles. In order to support the validation of the model, the output voltages from an arbitrary bending motion were also applied to the selected inverse model, which successfully reproduced the arbitrary bending motion.
This study was carried out to develop a small-sized biosensor based on surface plasmon resonance (SPR) for the rapid identification of insecticide residues for food safety. The SPR biosensor module consists of a single 770 nm-light emitting diodes (LED) light source, several optical lenses for transferring light, a hemisphere sensor chip, photo detector, A/D converter, power source, and software for signal processing using a computer. Except for the computer, the size and weight of the sensor module are 150 (L)$\times$70 (W)$\times$120 (H) mm and 828 g, respectively. Validation and application procedures were designed to assess refractive index analysis, affinity properties, sensitivity, linearity, limits of detection, and robustness which includes an analysis of baseline stability and reproducibility of ligand immobilization using carbamate (carbofuran and carbaryl) and organophosphate (cadusafos, ethoprofos, and chlorpyrifos) insecticide residues. With direct binding analysis, insecticide residues were detected at less than the minimum 0.01 ppm and analyzed in less than 100 sec with a good linear relationship. Based on these results, we find that the binding interaction with active target groups in enzymes using the miniaturized SPR biosensor could detect low concentrations which satisfy the maximum residue limits for pesticide tolerance in Korea, Japan, and the USA.
Garvey, Jamie;Garvey, Dustin;Seibert, Rebecca;Hines, J. Wesley
Nuclear Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.133-142
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2007
The Electric Power Research Institute (EPRI) demonstrated a method for monitoring the performance of instrument channels in Topical Report (TR) 104965, 'On-Line Monitoring of Instrument Channel Performance.' This paper presents the results of several models originally developed by EPRI to monitor three nuclear plant sensor sets: Pressurizer Level, Reactor Protection System (RPS) Loop A, and Reactor Coolant System (RCS) Loop A Steam Generator (SG) Level. The sensor sets investigated include one redundant sensor model and two non-redundant sensor models. Each model employs an Auto-Associative Kernel Regression (AAKR) model architecture to predict correct sensor behavior. Performance of each of the developed models is evaluated using four metrics: accuracy, auto-sensitivity, cross-sensitivity, and newly developed Error Uncertainty Limit Monitoring (EULM) detectability. The uncertainty estimate for each model is also calculated through two methods: analytic formulas and Monte Carlo estimation. The uncertainty estimates are verified by calculating confidence interval coverages to assure that 95% of the measured data fall within the confidence intervals. The model performance evaluation identified the Pressurizer Level model as acceptable for on-line monitoring (OLM) implementation. The other two models, RPS Loop A and RCS Loop A SG Level, highlight two common problems that occur in model development and evaluation, namely faulty data and poor signal selection
This study was conducted in order to develop a finger exoskeleton system using ionic polymer metal composites (IPMCs) as the actuator and sensor in a hybrid structure. To use the IPMC as an actuator producing large force, a first order transfer function was obtained using results from a block force for DC excitation that applied to two IPMCs of 20mm-width, 50mm-length, and 2.4mm thickness together. After which the validation of 200gf control with anti-windup PI controller was confirmed. A 5mm-width, 50mm-length, 0.6mm-thickness of IPMC was also modeled as a sensor for tip displacement. As a result, the IPMC sensor could been utilized as a trigger role for the actuator. Finally, an IPMC sensor and actuator were installed on the joint of a single DOF exoskeleton in the hybrid structure, and test for the control of 40gf of block force and predefined sequence of motion was performed.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
Recent interest in the use of wireless sensor networks for structural health monitoring (SHM) is mainly due to their low implementation costs and potential to measure the responses of a structure at unprecedented spatial resolution. Approaches capable of detecting damage using distributed processing must be developed in parallel with this technology to significantly reduce the power consumption and communication bandwidth requirements of the sensor platforms. In this investigation, a damage detection system based on a distributed processing approach is proposed and experimentally validated using a wireless sensor network deployed on two laboratory structures. In this distributed approach, on-board processing capabilities of the wireless sensor are exploited to significantly reduce the communication load and power consumption. The Damage Location Assurance Criterion (DLAC) is used for localizing damage. Processing of the raw data is conducted at the sensor level, and a reduced data set is transmitted to the base station for decision-making. The results indicate that this distributed implementation can be used to successfully detect and localize regions of damage in a structure. To further support the experimental results obtained, the capabilities of the proposed system were tested through a series of numerical simulations with an expanded set of damage scenarios.
SeaYoung, Park;Dai Yeol, Yun;Chi-Gon, Hwang;Daesung, Lee
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.259-264
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2022
In wireless sensor networks, sensor nodes are often deployed in large numbers in places that are difficult for humans to access. However, the energy of the sensor node is limited. Therefore, one of the most important considerations when designing routing protocols in wireless sensor networks is minimizing the energy consumption of each sensor node. When the energy of a wireless sensor node is exhausted, the node can no longer be used. Various protocols are being designed to minimize energy consumption and maintain long-term network life. Therefore, we proposed KOCED, an optimal cluster K-means algorithm that considers the distances between cluster centers, nodes, and residual energies. I would like to perform a performance evaluation on the KOCED protocol. This is a study for energy efficiency and validation. The purpose of this study is to present performance evaluation factors by comparing the K-means algorithm and the K-medoids algorithm, one of the recently introduced machine learning techniques, with the KOCED protocol.
In this paper we present an implantable pressure sensor to measure real-time blood pressure by monitoring mechanical movement of artery. Sensor is composed of inductors (L) and capacitors (C) which are formed by microfabrication and direct bonding on two biocompatible substrates (quartz). When electrical potential is applied to the sensor, the inductors and capacitors generates a LC resonance circuit and produce characteristic resonant frequencies. Real-time variation of the resonant frequency is monitored by an external measurement system using inductive coupling. Structural and electrical simulation was performed by Computer Aided Engineering (CAE) programs, ANSYS and HFSS, to optimize geometry of sensor. Ultrafast laser (femto-second) cutting and MEMS process were executed as sensor fabrication methods with consideration of brittleness of the substrate and small radial artery size. After whole fabrication processes, we got sensors of $3mm{\times}15mm{\times}0.5mm$. Resonant frequency of the sensor was around 90 MHz at atmosphere (760 mmHg), and the sensor has good linearity without any hysteresis. Longterm (5 years) stability of the sensor was verified by thermal acceleration testing with Arrhenius model. Moreover, in-vitro cytotoxicity test was done to show biocompatiblity of the sensor and validation of real-time blood pressure measurement was verified with animal test by implant of the sensor. By integration with development of external interrogation system, the proposed sensor system will be a promising method to measure real-time blood pressure.
본 연구에서는 한강 상 교량인 올림픽대교를 대상으로 첨단 무선센서를 구조물 주요 부재에 설치하고 본 센서를 통해 취득되는 데이터를 활용하여 실시간 구조 건전도 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 본 시스템은 유비쿼터스 센서 네트워크(USN, Ubiquitous Sensor Network)기술을 적용하여 림픽대교 주요 구조 부재 모니터링을 위한 센서 및 데이터 로깅 시스템으로 구성되어 운영된다. 본 연구에서는 1축 가속도계, 3축가속도계, 온도계, 경사계, 풍향풍속계 5종의 무선 센서를 총 10개 설치하였으며, 센서의 전원은 태양광 자가 전원공급 시스템으로 하였다. 데이터는 시스템 구축완료 후 9월1일부터 9월 7일까지의 일주일간의 데이터를 활용하여, 기존에 설치되어 있던 유선시스템으로부터 취득된 데이터와 비교분석하였으며, 이를 통행 USN 기반의 교량 계측시스템에 대한 실용성을 검증하였다.
In this paper, a pseudo-sensor-output-feedback(PSOF) control approach is applied to the active and semi-active systems for the vibration suppression of the flexible structures. This approach reduces the modeling error encounted in the output equation formulation and is easy to be implemented in practice. Experimental works are performed for the validation of theoretical predictions with a piezoelectric sensor and actuator bonded on the cantilever beam. The objective of this study is also to compare and analyze between active and semi-active systems. An algorithm based on the sliding mode control theory is developed and analyzed for the robustness to the modeling errors and parameter uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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