Proper pretest planning is a vital component of any successful vibration test on engineering structures. The most important issue in dynamic testing of many engineering structures is arriving at the number and optimal placement of sensors. The sensors must be placed on the structure in such a way that all the important dynamic behaviour of a structural system is captured during the course of the test with sufficient accuracy so that the information can be effectively utilised for structural parameter identification or health monitoring. Several optimal sensor placement (OSP) techniques are proposed in the literature and each of these methods have been evaluated with respect to a specific problem encountered in various engineering disciplines like aerospace, civil, mechanical engineering, etc. In the present work, we propose to perform a detailed characteristic evaluation of some selective popular OSP techniques with respect to their application to practical civil engineering problems. Numerical experiments carried out in the paper on various practical civil engineering structures indicate that effective independence (EFI) method is more consistent when compared to all other sensor placement techniques.
신호 처리 분야에서 정현파는 단순한 하나의 파형이라는 점을 넘어서 그 속에는 여러 가지 정보를 내포하고 있는 경우가 많다. 그러나 신호를 수집하는 센서의 개수가 제한됨에 따라 얻을 수 있는 정현파 표본값이 유한하며, 또한 센서에 의해 검출된 잡음의 영향 등으로 인하여 정현파의 추정 주파수에 대한 해상도가 매우 열악하게 되는 경우가 많다. 본 연구에서는 이와 같이 잡음에 의해 손상되었을 뿐 아니라, 표본 개수가 적음으로써 매우 열악해진 주파수 추정 해상도를 크게 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
Nowadays, the two microphone method is accepted as the standard as specified in ASTM E1050-90 for measuring in-duct acoustic properties. However, research results on using the least square method with multiple measurement points and broadband excitation have been reported for enhancing the frequency response of the two microphone method. In this paper, the effects of varying the relative measurement positions on errors in the estimation of the acoustic quantities is studied for the multiple microphone method. Both of the theoretical and experimental results show that, among every possible sensor positioning configurations, the equidistant positioning of sensors yields the smallest error within the effective measurement frequency range. In addition, it is noted that the measurement accuracy can be increased and the effective frequency range can be widened by increasing the number of equidistant sensors. Measurement examples are shown and the results support the findings.
Recently, number of navigation system using GPS and other complementary sensors has been developed to offer high-position accuracy. In this paper, an integration of GPS and Dead-Reckoning, which consists of a fiber optical gyroscope and two high-precision wheel-motor encoders for a unmanned navigation system, is presented. The main objective of this integrated GPS/DR unmanned navigation system is to provide accurate position and heading navigation data continuously for autonomous mobile robot. We propose a method for increasing the accuracy of the estimated position of the mobile robot by its DR sensors, high-precision wheel-motor encoders and a fiber optical gyroscope. We used Kalman filter theory to combine GPS and DR measurements. The performance of GPS/DR navigation system is evaluated.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1001-1004
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1993
The Multisensor Fusion Problem (MFP) deals with the methodologies involved in effectively combining together homogeneous or non-homegeneous information obtained from multiple redundant or disparate sensors in order to perform a task more accurately, efficiently, and reliably. The inherent uncertainties in the sensory information are represented using Fuzzy Numbers, -numbers, and the Uncertainty-Reductive Fusion Technique (URFT) is introduced to combine the multiple sensory information into one consensus -number. The MFP is formulated from the Information Theory perspective where sensors are viewed as information sources with a fixed output alphabet and systems are modeled as a network of information processing and processing and propagating channels. The performance of the URFT is compared with other fusion techniques in solving the 3-Sensor Problem.
In this paper, a novel and effective damage diagnosis algorithm is proposed to detect and estimate damage using two stages least squares support vector machine (LS-SVM) and limited number of attached sensors on structures. In the first stage, LS-SVM1 is used to predict the unmeasured mode shapes data based on limited measured modal data and in the second stage, LS-SVM2 is used to predicting the damage location and severity using the complete modal data from the first-stage LS-SVM1. The presented methods are applied to a three story irregular frame and cantilever plate. To investigate the noise effects and modeling errors, two uncertainty levels have been considered. Moreover, the performance of the proposed methods has been verified through using experimental modal data of a mass-stiffness system. The obtained damage identification results show the suitable performance of the proposed damage identification method for structures in spite of different uncertainty levels.
The number of people who are suffering from chronic sleep disorder has been growing dramatically in modern era. In order to diagonse the sleep disorder, sleep doctors perform polysomnography: Patients sleep with attaching several vital sign sensors on their body, and doctors monitor the patients in order to find the exact reason of the sleep disorder. Typical polysmonography makes patients sleep with several sensors on their bodies, which prevents the patients from making a comfortable sleep. Furthermore, it is impossible to have a long-term monitoring since the measurements should be done in sleep hosiptal within a few hours. In order to tackle these problems in the typical polysomnography, we envision the development of a non-contact long-term home polysomnography system using UWB radar and related technologies such as multi-modal signal processing.
Recently, self-driving research has been actively studied in various institutions. Accurate recognition is important because information about surrounding objects is needed for safe autonomous driving. This study mainly deals with the signal processing of LiDAR among sensors for object recognition. LiDAR is a sensor that is widely used for high recognition accuracy. First, we clustered and tracked objects by predicting relative position and speed of objects. The characteristic points of all objects were extracted using point cloud data of each objects through proposed algorithm. The Classification between vehicle and pedestrians is estimated using number of characteristic points and distances among characteristic points. The algorithm for classifying cars and pedestrians was implemented and verified using test vehicle equipped with LiDAR sensors. The accuracy of proposed object classification algorithm was about 97%. The classification accuracy was improved by about 13.5% compared with deep learning based algorithm.
This paper develops a control approach to generic formation tasks of multiple mobile robots with inaccurate sensor information. Inaccurate sensor information means that all the robots have only local sensors which cannot accurately measure absolute distances and directions of objects. The control logic is developed considering generic situations in order to adapt to increasing number of robots which participate in the formation. Petri nets are used for modeling and design of the control logic, which can visualize the control models and make it easy to check the states of each robot. Physically homogenous mobile robots are designed and built to evaluate the developed logic. Each robot is equipped with eighteen infrared sensors and a UHF transceiver module. The developed control ...
In this paper the recent research and application activities on smart structure technologies for civil infra structures in Korea are briefly introduced. The developments of structural health monitoring systems and effective retrofit/maintenance methodologies for infra structures have become active in Korea since the middle of 1990's, as the number of the deteriorated infra structures, mostly built on the rapidly industrialized period of 1970's, has increased very rapidly. Discussions are made on smart sensors, non destructive technologies, monitoring and assessment methods and systems for civil infra structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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