Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.2
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pp.140-144
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2003
A navigation sensor system for outdoor AGV(Automatic Guided Vehicle) using AMR(Anisotropic Magnetoresitive) sensors is described. We derive a formula of the position of AMR sensor using the measured magnetic field intensity due to permanent magnet with constant distance. The system consists of sensor board. sensor control board and position processing board. The sensor board measures magnetic field intensity, the sensor control board controls the measurement of six sensors sequentially, and the position processing board computes the accurate position of the permanent magnet using Least Square Method. We arranged six sensors at intervals of 30cm and measured the position of the permanent magnet moving at intervals of 30cm. Experimental results showed that we can get standard deviation of 2mm and error of &\pm&4.5mm at a height of 20cm from the permanent magnet.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.186-192
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2014
This study presents the remote control of a board robot using an IMU sensor based on Bluetooth communication. The board robot is a kind of riding robot controlled throng wireless communication by a user. The user wears the proposed IMU sensor controller, and changes a direction of the robot by the angles of IMU sensor. Bluetooth is used for wireless communication between the board robot and its user. The IMU sensor in the remote controller is used for recognition of a number of actions, which are measured as analog signals. The user actions have five commands ('1'right '2'neutrality '3'left '4'operation '5'stop), which are transmitted from the user to the board robot through Bluetooth communication. Experimental results show that proposed IMU interface can effectively control the board robot.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.1
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pp.64-70
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2017
In the commercial building such as huge enterprise building, more accurate operation of the center-controlled roller blind. We design, in this work, the target disc that its shape is nonlinearly changing and the sensor coils that are differentially arranged. The performance shows less than 1% accuracy when it is implemented in the roller blind.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server. Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer. In main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server Fourth one was device solver. Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer. In main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this Property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server. Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer in main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
This study is for implementation of PC based Motor fault diagnosis system. By using harmonics and current signals of the motor, this system diagnoses the motor condition by accumulated harmonic contribution rate. In this proposed system that was composed of 5 parts. A sensor, connection box, evaluation board, device server, and main computer are those. There were two types of sensor, one was harmonic sensor the other was current sensors. The signal was acquired by sensor, and transferred to evaluation board. Second one is connection box. Because the output type of sensor and input type of evaluation board is different, connection box was necessary. Third one was evaluation board. The signal from the sensor was converted to digital signal in evaluation board. And this signal was transferred to device server. Fourth one was device server Device server transferred the data from evaluation board to main computer. And the last one was other parts controlled by main computer. In main computer, there were communication and diagnosis algorithms. The result was derived by main computer. In the result, there were 12 categories and 5 levels of motor conditions. The proposed system had some advantages comparing with stand alone type commercial motor fault diagnosis system. The first, by using remote access it was easier to get the conditions of motor. The second, there was no need to handle the sensors when users measured the motor signals. By this property, no one was necessary at motor location site. The third, this system was less restricted by times and places than commercial stand alone type diagnosis system. Therefore users can operate this system only using the main computer. Once the sensors are installed at the motor, users doesn't need to move to check up the condition of motors. Moreover, if there is ethernet hub, many motors can be not only diagnosed at once but also decreased its cost.
Jo, Hongki;Park, Jong-Woong;Spencer, B.F. Jr.;Jung, Hyung-Jo
Smart Structures and Systems
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v.11
no.5
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pp.477-496
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2013
Due to their cost-effectiveness and ease of installation, wireless smart sensors (WSS) have received considerable recent attention for structural health monitoring of civil infrastructure. Though various wireless smart sensor networks (WSSN) have been successfully implemented for full-scale structural health monitoring (SHM) applications, monitoring of low-level ambient strain still remains a challenging problem for WSS due to A/D converter (ADC) resolution, inherent circuit noise, and the need for automatic operation. In this paper, the design and validation of high-precision strain sensor board for the Imote2 WSS platform and its application to SHM of a cable-stayed bridge are presented. By accurate and automated balancing of the Wheatstone bridge, signal amplification of up to 2507-times can be obtained, while keeping signal mean close to the center of the ADC span, which allows utilization of the full span of the ADC. For better applicability to SHM for real-world structures, temperature compensation and shunt calibration are also implemented. Moreover, the sensor board has been designed to accommodate a friction-type magnet strain sensor, in addition to traditional foil-type strain gages, facilitating fast and easy deployment. The wireless strain sensor board performance is verified through both laboratory-scale tests and deployment on a full-scale cable-stayed bridge.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.655-662
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2007
This paper presents a disk-type capacitive sensor for simultaneous measurement of five-dimensional motions of a target. The sensor can be manufactured with a printed circuit board (PCB) such that the sensor can be integrated with its electronics in a single PCB board, whereby the manufacturing costs is considerably reduced. The sensor is optimally designed through an error analysis of possible mechanical errors. Furthermore, the sensor can correct the horizontal motion measurement errors due to the sensor installation tilting error. A proto-type PCB sensor, electronics and a test rig were built, and the effectiveness of the developed sensor was proved through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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