Auto-Pilot System uses heading angle information via the position sensor and the rudder device to control the ship's direction. Most of the control logics are composed of the state estimation and control algorithms assuming that the measurement device and the actuator have no fault except the measurement noise. But such asumptions could bring the danger in real situation. For example, if the heading angle measuring device is out of order the control action based on those false position information could bring serious safety problem. In this study, the control system including improved method for processing the position information is applied to the Auto-Pilot System. To show the difference between general state estimator and F.D.F., BJDFs for the sensor and the actuator failure detection are designed and the performance are tested. And it is shown that bias error in sensor could be detected by state-augmented estimator. So the residual confined in the 2-dimension in the presence of the sensor failure could be unidirectional in output space and bias sensor error is much easier to be detected.
Measurement of dynamic characteristics are widely used to detect defects in mechanical or civil structures. The most common approach is to measure changes in frequency spectrum or mode shapes using accelerometers. An alternative to using mode shapes is using stain modes. Strain is more sensitive to local defects than displacement, and hence stain modes measurement is an efficient in structural health monitoring. This paper deals with dynamic monitoring of a beam structure using strain sensors. Resistive strain gages and FBG strain gages are used and their characteristics are compared. It has been known that resistive strain gages are week to EMI environment and suffers from noise at high frequency range. It has been shown that the FBG sensor is a good alternative that overcomes such difficulties.
Kim, Jung-Chul;Kim, Bong-Chul;Kim, Dea-Kwang;Park, Yeong-Ho;Kim, Chul-Ho
Proceedings of the KSR Conference
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2008.11b
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pp.549-554
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2008
The recent trains are almost being operated by the mechanical propulsion force to drive the gear and wheel with the traction motor. However Magnetic Levitation Vehicle is differently operated. Magnetic Levitation Vehicle is applied with Linear Induction Motor(LIM) that has many advantage like to high capability of going up to slope, low noise, easy to control of speed. So domestic and many advanced countries are interested in Magnetic Levitation Vehicle and they have been studying about it continuously. Thus this paper is studied the LIM test method of static states and guess the optimum driving point by characteristic of static states for LIM. The test items are measurement of thrust force by changed air gap, measurement of thrust force and normal force by changed slip frequency etc.
A novel fiber-optic sensor system is suggested in which fiber Bragg grating sensors are demodulated by a wavelength-sweeping fiber laser source and a spectrometer. The spectrometer consists of a diffraction grating and a 512-pixel photo-diode array. The reflected Bragg wavelength information is transformed into spatial intensity distribution on the photo-diode array. The peak locations linearly correspond to the Bragg wavelengths, regardless of the nonlinearities in the wavelength tuning mechanism of the fiber laser. The high power density of the fiber laser enables obtaining high signal-to-noise ratio outputs. The improved demodulation characteristics were experimentally demonstrated with a fiber Bragg grating sensor array with 5 gratings. The sensor outputs were in much more linear fashion compared with the conventional tunable band-pass filter demodulation. Also it showed advantages in signal processing, due to the high level of photo-diode array signals, over the broadband light source system, especially in measurement of fast varying dynamic physical quantities.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.25
no.4
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pp.327-336
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2021
In this paper, we will introduce the image processing methods for the remote pupillary light reflex measurement using the video taken by a general smartphone camera without a special device such as an infrared camera. We propose an algorithm for estimate the size of the pupil that changes with light using image data analysis without a learning process. In addition, we will introduce the results of visualizing the change in the pupil size by removing noise from the recorded data of the pupil size measured for each frame of the video. We expect that this study will contribute to the construction of an objective indicator for remote pupillary light reflex measurement in the situation where non-face-to-face communication has become common due to COVID-19 and the demand for remote diagnosis is increasing.
In this study, a batch least square estimator that utilizes optical observation data is developed and utilized to determine geostationary orbits (GEO). Through numerical simulations, the effects of error sources, such as clock errors, measurement noise, and the a priori state error, are analyzed. The actual optical tracking data of a GEO satellite, the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), provided by the optical wide-field patrol network (OWL-Net) is used with the developed batch filter for orbit determination. The accuracy of the determined orbit is evaluated by comparison with two-line elements (TLE) and confirmed as proper for the continuous monitoring of GEO objects. Also, the measurement residuals are converged to several arcseconds, corresponding to the OWL-Net performance. Based on these analyses, it is verified that the independent operation of electro-optic space surveillance systems is possible, and the ephemerides of space objects can be obtained.
Yoo, Won Jae;Kim, Heyone;Hwang, Dong-Hwan;So, Hyoungmin;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.8
no.2
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pp.41-47
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2019
Recently, number of intentional jamming has increased significantly. If GNSS jammers are activated, user receivers can be largely influenced due to the vulnerable characteristic of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signal. When the reception power of the jamming signal and that of the navigation signal are similar, the C/A (Coarse Acquisition) chip delay error can occur in the delay locked loop. To evaluate the jamming effect, a new measurement model is formulated based on previous research works. The new model explains how the jamming to signal ratio affects the ranging measurement accuracy and other parameters. To evaluate the validity of the newly formulated model, the experiment results of the previous research works under actual jamming environment are utilized. By evaluating the consistency of the carrier-to-noise ratio (C/N0) and the position error with the actual jamming environment, the validity of the newly formulated model is verified.
Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.5
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pp.124-133
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1994
Many of non-contact measuring systems are used to estimate surface characteristics owing to their advantages of high speed and undanaged test. In this paper, a new measuring system is proposed to acquire image from CCD camera through back light illumination. Lowpass filter is very useful in view of noise removal and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. Laplacian operator is used to detect workpiece edge from binary image. In case of image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient for coordinate of pixel which edge is composed of. In summary, the work is concerned with the development of a new technique for roughness measurement by the image processing in turning.
In this paper, impulse response of giant magnetostrictive material (GMM) is identified by using M-transform. First, the displacement of GMM was measured by using the dual frequency laser interferometer. The noise included in the measured signal was removed by using M-transform. The impulse response of the GMM was identified from the input current of the driving coil and the displacement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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