Emission Sensor(排放传感器)研究综述
Emission Sensor 排放传感器 - Whereas the pest-related sensing techniques include machine-vision-based methods, pest acoustic-emission sensors, and volatile organic compound-based stress monitoring methods. [1] Herein, we report a near-infrared emitting BODIPY-O-glycoside dye as a turn-on emission sensor for serum albumin. [2] The main advantages of such a detector in comparison the conventional β-emission sensors are the possibility of reaching of a higher cumulative radiation dose and the absence of signal delays. [3] In comparison with the dual- or single-emission sensor, the ternary-emission fluorescence MIPs sensor provided a wider color variation covering the green-red-blue window for accurate naked-eye determination of BHb, as well as a lower detection limit down to 7. [4] Emission sensors bank including NOx, SOx, CO and Temp sensors while Accelerometer and Force-resistive sensors for Accident detection are used. [5]而害虫相关传感技术包括基于机器视觉的方法、害虫声发射传感器和基于挥发性有机化合物的压力监测方法。 [1] 在此,我们报告了一种近红外发射 BODIPY-O-糖苷染料作为血清白蛋白的开启发射传感器。 [2] 与传统的 β 发射传感器相比,这种检测器的主要优点是可以达到更高的累积辐射剂量并且没有信号延迟。 [3] 与双发射或单发射传感器相比,三元发射荧光 MIPs 传感器提供了覆盖绿-红-蓝窗口的更广泛的颜色变化,可准确地肉眼测定 BHb,并且检测限低至7. [4] 排放传感器组包括 NOx、SOx、CO 和温度传感器,同时使用加速度计和用于事故检测的力阻传感器。 [5]
Acoustic Emission Sensor 声发射传感器
Features are extracted from accelerometers and an acoustic emission sensor, and based on the results of the visually recorded pitting surface, SVM classification is applied to identify the pitting defect. [1] Breakout initiation was monitored by acoustic emission sensors mounted on the pistons that applied horizontal stresses. [2] All devices are equipped with displacement transducers and acoustic emission sensors, which operate independently from conventional electrical power supply. [3] This work presents an in situ and real-time monitoring method by combining acoustic emission sensor and advanced machine learning algorithms. [4] PIV setup along with piezoelectric acoustic emission sensors as well as LM35 temperature sensors and pitot tubes were applied to characterize the growth of the shear layer as a function of periodic cavitation with a range of steam's operating pressure. [5] An acoustic emission sensor recorded the AE signals during the complete duration of experiments. [6] In order to eliminating effect of measurement error of signal energy of acoustic emission sensor, the non-dimensional factors and frequency statistical features are used. [7] Such information can be gathered through a variety of sensors used in-situ and in-line, ranging from pyrometers to high spatial and/or temporal resolution cameras or acoustic emission sensors. [8] Meanwhile, similar response trends from an acoustic emission sensor prove the monitoring reliability of the GN/CNT film sensors. [9] To detect the damage location, the acoustic emission sensor is fixed on the surface of civil GFRP tube by the external bonding method. [10] We are currently developing an air bearing turbine spindle with a built-in acoustic emission sensor that can detect the contact of the tool tip with the workpiece surface in real time. [11] This notion was driven by the advances in artificial intelligence and improved monitoring sensors, for example, acoustic emission sensors and even other unusual sensors like microphones for more economical and improved data collection and analysis. [12] Subsequently, the artificial neural networks were trained using three different datasets collected from three acoustic emission sensor groups, and the prediction accuracies of three models were evaluated with the seven different accuracy metrics. [13] These new sectors will be instrumented with innovative thermal profiles probe, fiber Brag grating sensors and traditional SG and JM for detailed stress-strain monitoring, acoustic emission sensors and high-frequency and low-frequency geophones for ambient seismic noise monitoring and microseismic events detection as well as accelerometers for evaluating the rock mass response in the case of seismic shaking. [14] The acoustic emission signal and the drilling force signal of the different positions of the bit in the process of vibration rock breaking are collected synchronously by the acoustic emission sensor and the piezoelectric force sensor. [15] First, the PD localization was developed utilizing Acoustic Emission Sensor (AES). [16] During testing, bone fracture was identified using measurements from acoustic emission sensors and changes in load cell readings. [17] Under the single pulse test with 300V drain-source voltage (从加速度计和声发射传感器中提取特征,并根据视觉记录的点蚀表面的结果,应用 SVM 分类来识别点蚀缺陷。 [1] 突破开始由安装在施加水平应力的活塞上的声发射传感器监测。 [2] 所有设备都配备了位移传感器和声发射传感器,它们独立于传统电源运行。 [3] 这项工作通过结合声发射传感器和先进的机器学习算法,提出了一种原位实时监测方法。 [4] PIV 设置与压电声发射传感器以及 LM35 温度传感器和皮托管一起被用于表征剪切层的生长,作为周期性空化与一系列蒸汽工作压力的函数。 [5] 声发射传感器在整个实验期间记录了 AE 信号。 [6] 为了消除声发射传感器信号能量测量误差的影响,利用了无量纲因素和频率统计特征。 [7] 此类信息可以通过现场和在线使用的各种传感器收集,范围从高温计到高空间和/或时间分辨率相机或声发射传感器。 [8] 同时,来自声发射传感器的类似响应趋势证明了 GN/CNT 薄膜传感器的监测可靠性。 [9] 为检测损伤位置,声发射传感器采用外贴法固定在民用GFRP管表面。 [10] 我们目前正在开发一种内置声发射传感器的空气轴承涡轮主轴,可以实时检测刀尖与工件表面的接触。 [11] 这一概念是由人工智能的进步和改进的监控传感器推动的,例如声发射传感器,甚至是麦克风等其他不寻常的传感器,用于更经济和改进的数据收集和分析。 [12] 随后,使用从三个声发射传感器组收集的三个不同数据集训练人工神经网络,并使用七个不同的精度指标评估三个模型的预测精度。 [13] 这些新领域将配备创新的热剖面探头、光纤布拉格光栅传感器以及用于详细应力应变监测的传统 SG 和 JM、声发射传感器以及用于环境地震噪声监测和微震事件检测的高频和低频地震检波器,如以及用于评估地震震动情况下岩体响应的加速度计。 [14] 声发射传感器和压电力传感器同步采集振动破岩过程中钻头不同位置的声发射信号和钻进力信号。 [15] 首先,PD 定位是利用声发射传感器 (AES) 开发的。 [16] 在测试期间,使用声发射传感器的测量值和称重传感器读数的变化来识别骨折。 [17] 在 300V 漏源电压的单脉冲测试下 (<inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${V}_{\text {ds}}$ </tex-math></inline-式>),同样的声发射传感器用耦合剂粘贴在MOSFET封装和冷却面上。 [18] 来自电流、振动和声发射传感器的信号经过预处理并用于时域和频域的特征提取,总共得到 152 个特征。 [19] 首先,利用振动传感器和声发射传感器在轴承疲劳寿命试验台上采集轴承寿命信号。 [20] 使用的数据是使用振动和声发射传感器捕获的。 [21] 加速度计、接近探头和声发射传感器被放置在轴承和涡轮机外壳上。 [22] 在这项研究中,通过声发射传感器和分析实验数据,研究了动态加载过程中的损伤,包括基体开裂、纤维断裂和其他损伤(脱粘、纤维拔出和分层)。 [23] 本研究旨在扩展在量化超声波换能器和声发射传感器的正常入射纵波的传输和接收灵敏度方面的最新进展。 [24] 嵌入在岩石试样表面的应变计和声发射传感器也被用来监测隧道在开挖阶段的响应。 [25] 本文采用三种不同类型的声发射传感器检测角接触球轴承的外圈缺陷。 [26] 本文介绍了一种利用声发射传感器检测栅极可关断晶闸管早期损坏的方法并进行了初步测试。 [27] 铝制加载台板的边缘斜切以避免相邻面之间的相互作用,其具有孔和凹槽以引入声发射传感器,从而可以定位裂缝传播的位置。 [28] 包括加速度计、麦克风、电流互感器和声发射传感器在内的传感器安装在主轴、夹具和附近的结构上,以监控铣削过程。 [29] 本文提出了一种逐步整合从振动和声发射传感器获得的分类的方法,以便结合在低频和高频范围内获取的信号的信息。 [30] 此外,使用声发射传感器监测裂纹扩展,并研究圆形蓝宝石棒的分离机制。 [31] 然而,典型的商业设计侧重于广泛的材料,不一定针对高体素分辨率下的高负载能力或将声发射传感器连接到测试样品的可能性进行优化。 [32] 以前的研究应用了多个传感器,例如力传感器、麦克风和声发射传感器,来提取与工具磨损相关的特征。 [33] 在拉伸试验期间,使用声发射传感器监测玻璃纤维和聚碳酸酯之间界面处的剥离应力。 [34] 将 VIS-NIR 光谱方法对热处理木材的分类和表征的性能与使用颜色测量和声发射传感器检测的应力波方法获得的性能进行比较。 [35] 光纤声发射传感器由于其体积小、电流隔离和抗电磁干扰 (EMI) 等特性,在复合材料的无损检测应用中极具吸引力。 [36] 测试活动包括静态和动态实验,采用最先进的监控系统,如嵌入式光纤、声发射传感器和数字图像相关。 [37] 这种系统的一个特点是根据产生用于打开或关闭相应电磁阀的控制动作的级别来处理来自全球定位卫星接收器、惯性单元和声发射传感器的信号。 [38] 声发射传感器阵列的拓扑结构对泄漏定位技术的性能有重要影响。 [39] 该系统由一个创新设计的内置声发射传感器、一个光学测量系统和一个完全透明的压力室组成。 [40] 此外,使用两种类型的声发射传感器记录信号。 [41] 本文介绍了一种利用声发射传感器检测和定位电力变压器绝缘局部放电(PD)的测量技术。 [42] 将该复合材料表面安装在多孔混凝土棒上,并作为声发射传感器 (AE) 进行评估。 [43] 从这个样本中,两个梁柱连接——一个外部和一个内部——通过正确连接在结构上的宽带低频声发射传感器进行连续监测。 [44] 使用力和声发射传感器进行了两组划痕测试以研究磨损行为。 [45] 声发射传感器已用于监测传统和非传统加工过程。 [46] 我们使用声发射传感器检测波形失真,并使用快速傅里叶变换确认产生观察到的反射平面的高次谐波。 [47] 为了监控过程,在 CFRP 工件和切割头上安装了两个声发射传感器。 [48] 通过测功机、加速度计和声发射传感器采集C-250马氏体时效钢磨削过程中产生的物理信息,并从处理后的磨削信号中提取大量时域和频域特征。 [49] 因此,AEW 必须有可能从其源传播到声发射传感器 (AES)。 [50]