Sensor placement strategy for high quality sensing in machine health monitoring

Gao, Robert X.; Wang, Changting; Sheng, Shuangwen

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자료유형: 학술저널

저자정보: Gao, Robert X. (Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Massachusetts) Wang, Changting (Global Research Center, General Electric Corporation) Sheng, Shuangwen (Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Massachusetts)

저널정보: 테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제1권 제2호

발행연도: 2005.1

수록면: 121 - 140 (20page)

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This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.

#sensor placement strategy #embedded sensor design #shock wave-based sensing #bearing condition monitoring #finite element modeling

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Gao, Robert X.

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주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 7

Wang, Changting

소속기관 Global Research Center, General Electric Corporation

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 0

Sheng, Shuangwen

소속기관 Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Massachusetts

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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