In this paper, a folding sensor based on capacitance is proposed. The sensor was developed to sense the length and angle data for the milli-scale actuators without causing any interference to the actuating joints. For the sensing and testing the robotic joint with reducing the cost and complexity aspects of manufacturing, a simple composition was adopted. The sensor comprises a pair of copper tapes, papers, and wires. The complete sensing unit is constructed by bonding the tapes with the papers and soldering the wire to the copper parts. For accuracy, a teensy 4.0 board, which has a 12-bit ADC resolution, is employed. Furthermore, the sensed analog data is not translated into the unit of capacitance for accuracy; however, it is filtered using a low-pass filter and subsequently, a Butter-worth filter. The data obtained demonstrate a periodic waveform, which implies that the data are in good agreement with the hypothesis set prior to the experiments. Compared to other milli-scale sensors, this could be a better option for sensing the length and angle data for milliscale actuators.
In this study, we establish hyper-elastic haptic feedback in a virtual environment using finite element analysis techniques and develop a Force Torque (FT) sensor utilization method for application in tele-operation environments. In general, regarding haptic feedback data, in a tele-operation environment, the user is provided with feedback according to the measured force data when the model is inserted through an FT sensor. Conversely, in a virtual environment, the press-fitting model can be expressed through the spring-damper system rather than an FT sensor to provide feedback. However, unlike rigid and the elastic bodies, the hyper-elastic body represented by a spring-damper system in a virtual environment is a simple impedance model using stiffness and damping coefficients; it is limited in terms of providing actual feedback. Thus, in this study, haptic feedback was implemented using the data obtained from POD-RBF analysis results during hyper-elastic press-fitting experiments. The haptic feedback mechanism developed in this study was verified by comparing the FT sensor feedback data measured and calculated through hyper-elastic press-fitting experiments with spring-damper feedback data. Subsequently, the POD-RBF analysis feedback was compared and evaluated against the feedback mechanism of each environment through the test subject, and the similarities between the POD-RBF analysis feedback and FT sensor data feedback were verified.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
In this paper, we describe a notion of sensor modeling method in multisensor data fusion using fuzzy set theory. Each sensor module is characterized by its fuzzy constraints to specific features of environment. These sensor fuzzy constraints can be imposed on multisensory data to verify their degree of truth and compatibility toward the final decision making. In comparison with other sensor modeling methods, such as probabilistic models or rule-based models, the proposed method is very simple and can be easily implemented in intelligent robot systems.
A novel biomaterial capable of incorporating biotinylated biomolecule has been synthesized. Our strategy is to biotinylate one-dimensional electroactive polymers and use a bridging streptavidin protein on Langmuir-Blodgett (LB) organized films. These copolymers are derivatized with long alkyl chains and biotin moieties to bind, respectively, to the hydrophobic surface and the biotinylated species, through the biotin and streptavidin complexation. We utilize the polymer assembly approach to attach a signal transducing biomolecule biotinylated phycoerythrin (B-PE) into this novel biomaterial by binding the unoccupied biotin binding sites on the bound streptavidin (4 sites total). The pressure-area isotherm of the protein injected monolayer showed area expansion. A characteristic fluorescent emission peak at 576nm was detected from the monolayer transferred onto a solid substrate. These observations demonstrated the promise of the organized thin polymer assemblies for their application to the sensor system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제2권3호
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pp.171-176
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2010
This paper proposes the application of sensor technology to assemble ship blocks efficiently. A sensor-based monitoring system is designed and implemented to improve shipbuilding productivity by reducing the labor cost for the adjustment of adequate positioning between ship blocks during pre-erection or erection stage. For the real-time remote monitoring of relative distances between two ship blocks, sensor nodes are applied to measure the distances between corresponding target points on the blocks. Highly precise positioning data can be transferred to a monitoring server via wireless network, and analyzed to support the decision making which needs to determine the next construction process; further adjustment or seam welding between the ship blocks. The developed system is expected to put to practical use, and increase the productivity during ship blocks assembly.
이 논문에서는 비자성 연선도체의 단면적을 검출하는 솔레노이드 센서의 임피던스 해석이 다루워졌다. 도전체의 전기 자기적 특성들을 검출하기 위하여, 관통형 코일로 비파괴검사 와전류 센서를 선택하였다. Maxwell 방정식을 풀어서 도체봉을 가진 센서의 규격화 임피던스 응답이 모델링되고 그 결과들이 연선에 확장되었다. 연선구조에 미치는 기하학적 성질이 검토되고 수치 해석과 실험결과 또한 주어진다.
This paper proposes the design and performance evaluation of a marine engine fault detection system using a proximity sensor for marine engine. Non-linearity is greatly reduced by using the sensor without increasing the response time by applying the CANopen protocol. The CANopen protocol enables the sensor to send initial values and measurement data. The marine engine fault detection system measures crankshaft deflection and the bottom dead center of the crosshead in real-time, which maintains stability and prevents the serious breakdown of the marine engine by use of an interlocking alarm monitoring system.
Magneto-electro-elastic (MEE) materials under thermal environment exhibits pyroelectric and pyromagnetic coefficients resulting in pyroeffects such as pyroelectric and pyromagnetic. The pyroeffects on the behavior of multiphase MEE sensor bonded on top surface of a mild steel cylindrical shell under thermal environment is presented in this paper. The study aims to investigate how samples having different volume fractions of the multiphase MEE sensor behave due to pyroeffects using semi-analytical finite element method. This is studied at an optimal location on a mild steel cylindrical shell, where the maximum electric and magnetic potentials are induced due to these pyroeffects under different boundary conditions. It is assumed that sensor and shell is perfectively bonded to each other. The maximum pyroeffects on electric and magnetic potentials are observed when volume fraction is $v_f$ = 0.2. Additionally, the boundary conditions significantly influence the pyroeffects on electric and magnetic potentials.
This study has been conducted to monitor the corrosion rate of cathodically protected structure and corrosion inhibited system using multi-line thin-film electrical resistance (TFER) sensor in various environments. The field test data of TFER sensor for the corrosion monitoring of cathodically protected underground pipeline in soil environments and of corrosion inhibited gas heaters were also presented. The sensor was found to be a powerful method to commit the sensitive pick-up of small corrosion rate which can be observed in the cathodically protected and corrosion inhibited systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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