지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.
본 논문에서는 물류 시스템에서 원료의 운송 작업에 필요한 컨베이어 고무벨트의 파손을 감지할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 벨트의 내부에 전기 유도가 가능한 재료를 삽입하여 벨트의 파손이 발생했을 경우 전자 시스템에 의한 벨트의 파손을 감지할 수 있는 시스템을 개발하여 벨트의 파손을 최소화하도록 하였다. 따라서 벨트의 수리비용이나 운송 중인 물류의 재정리 단계의 시간을 줄일 수 있다. 벨트의 파손을 감지하기 위한 방법으로 송신 신호를 벨트 내에 삽입된 코일에 유도하고, 수신 측에서 코일에서 유도되는 전기 현상을 감지하여 벨트의 파손을 감지하도록 하였다.
본 논문에서는 선반가공에서 모터전류 신호를 이용하여 공구 파손을 감지하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 먼저, 다양한 환경 변화에 대한 모터 전류 신호의 특성을 명확하게 파악하기 위해 신뢰성을 갖고 있는 절삭력과 모터전류 사이의 상관관계를 분석하였으며, 이를 기준으로 하여 공구파손시의 모터 전류 신호에 대해 분석하였다. 다양한 가공 실험을 통하여 절삭조건 변화에 따른 절삭력 신호와 주축 모터전류 신호의 정적 성분에 대한 상관관계를 분석하였다. 그 결과 절삭력과 모터전류 사이에 비례관계가 존재한다는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 모터 전류 신호만으로도 공구 파손을 감지 할 수 있을 것으로 판단하였다. 한편, 다양한 공구 파손 실험을 통해 절삭력과 모터전류 신호 사이에도 높은 상관관계가 존재함을 확인하였다. 이러한 공구파손 신호와 일반적인 선반가공의 가공신호를 분류하기 위해 본 논문에서는 새로운 방식의 감지 방법을 제시하였다. 제시한 분류 방법에 대해 여러 차례에 걸친 검증을 통해 공구파손 감지를 위한 모터 전류신호의 감지 신뢰성을 평가하였다.
본 연구에서는 구조의 건전성을 실시간으로 모니터링하기 위해 변형률 및 파손을 동시에 감지할 수 있는 두 가지 형태의 광섬유 센서 시스템을 제안하였다. 구성된 광섬유 센서 시스템은 파손신호 취득에 사용되는 단파장 광원의 형태에 따라 EDFA에 FBG 사용한 것과 Fabry-Perot 필터를 사용한 것으로 나뉘며 EFPI센서를 통해 복합재 시편의 인장실험을 모니터링 하는데 적용되었다. 먼저, 복합재의 초기파손모드에 해당하는 모재균열 신호의 특징을 알기 위해 압전세라믹 센서를 이용하여 시편의 두께와 폭의 변화에 따른 신호특성을 파악하였다. 정량적 파손신호의 특성 분석을 위해 STFT와 Wavelet Transform과 같은 시간 주파수 변환방법을 사용하였으며, 시편의 형상변화에 따라 모재균열 신호의 주파수영역 특성이 변화함을 확인하였다 광섬유 센서로 취득 된 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전세라믹 센서와 변형률게이지의 결과 값과 서로 비교하였다. 광섬유 센서 시스템들을 이용한 장시간동안의 인장실험 결과 변형률의 값은 변형률게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또한 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 시민들의 Life Style 변화에 대응하고 송산그린시티의 미래상을 달성하기 위해 기술과 주거, 산업, 관광레저 등 기능이 상호 효율적으로 융합된 환경친화적 첨단도시를 건설하기 위하여 스마트도시에 적용한 u-상수도 관로파손감지시스템 구축기술에 대하여 기술하기로 한다. 관로파손감지시스템은 송산그린시티 동측지구내 상수도관 상부에 설치되는 스마트예방시트, 관로파손감지기, 관파손감지 소프트웨어, 서버 등으로 구성되며 중앙제어부(관파손감지소프트웨어, 서버)는 화성시 맑은물사업소내에 설치되어 SKT의 WCDMA방식의 무선통신망을 통하여 현장에서 화성시로 데이터를 전송하고 있다. 본 시스템은 굴착공사중 시설물 파손을 예방하고 관로 손상여부를 실시간으로 감지하여 이벤트 발생위치를 관리자에게 알려주여 누수손실을 예방하여 시설물의 수명연장을 도모한다.
급격한 과도하중이나 충격 등에 의해서 발생만 복합적층 내부의 손상은 항공기 구조물과 같이 안전성이 중요시되는 구조의 신뢰성을 저하시키며 또한 큰 위험 요인이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 구조의 건전성을 모니터링하고 파손여부를 실시간으로 감지하기 위해 단파장 레이저와 광대역광원을 동시에 적용한 광섬유 센서를 이용하여 변형률 및 파손을 실시간으로 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였다 이때 서로 다른 파장대의 두 장원은 파장분할다중 송신기를 이용하여 하나의 광섬유 센서에 적용되었다 파손신호의 특징을 정량적으로 구분하기 위해 STFT와 Wavelet Transform 과 같은 시간 주파수 분석법을 사용하였으며, 광섬유 센서로 취득 긴 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전 세라믹 센서와 스트레인게이지의 값과 서로로 비교하였다. 장시간동안 파손과 동시에 측정된 변형률의 값은 스트레인게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또만 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 공구의 큰 파손에서 부터 공구의 기하학적 형태가 크게 변하지 않는 작은 파손등 파손의 크기와 파손부위에 따른 신호의 형태를 조사하고자 한다. 그 방법으로서 가공재료로서는 SM45C강(steel)과 열처리한 SM45C강을 이용하였다. 공구파손에 따른 AE신호와 절삭력신호의 변화를 분석하기 위하여, AE신호의 경우는 RMS값을 택하고 그 진폭의 갑작스런 변화와 평균 레벨의 변화를 이용하여 파손의 순간 을 감지하였고, 절삭력의 경우에는 절삭력의 주분력, 이송분력 그리고 배분력의 변화 형태를 이용하여 공구의 이상상태를 알 수 있었으며, 이 두 신호의 변화를 동시에 관 찰함으로써 임의의 가공조건에서 공구의 파손을 감지할 수 있는 알고리즘 개발의 기준 을 마련할 수 있었다.
일반적으로 구름 베어링 시스템에 비해 발전용 터어빈이나 내연기관 엔진과 같은 저어널 베어링을 가진 시스템은 상대적으로 대형 설비이거나 더 가혹한 운전조건에서 가동되는 경우가 많다. 이런 회전기계류에서의 베어링의 파손은 설비의 운전 중단 및 관련 설비의 파손까지도 초래할 수 있게 된다. 따라서 이로 인한 보수에 소비되는 시간 및 경제적인 손실등을 피하기 위해서는 저어널 베어링의 조기파손 감지의,역할은 매우 중요하게 된다. 본 연구에서는 음향방출 기술을 이용하여 베어링에서 발생할 수 있는 파손의 조기검출을 위해 실험실용으로 직접 제작한 저어널 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 비정상 조건을 만들어 가며 실험을 행하였다. 베어링 손상 및 피로의 주 요인으로서는 윤활유 부족, 윤활층에의 이물질의 혼입, 조립 불량 등이 대표적인 원인으로서 알려져 있으며 이에 근거하여 실험 조건을 윤활유에의 이물질 혼입, 윤활유 부족, 그리고 축과 베어링간의 금속간 접촉등의 인위적인 형태로 구성하여 실험하였다. 그 결과로서 음향방출 기술이 저어널 베어링의 조기파손 감지에 매우 효과적인 도구라는 것을 입증하였다.
The objective of this research is to develop real-time failure detection techniques for damage assessment of composite materials using optical fiber sensors. Signals from matrix cracking or fiber fracture in composite laminates are treated by signal processing unit in real-time. This paper describes the implementation of time-frequency analysis such as the Short Time Fourier Transform(STFT) to determine the time of occurrence of failure. In order to verify the performance of the optical fiber sensor for stress wave detection, we performed pencil break test with EFPI sensor and compared it with that of PZT. The EFPI sensor was embedded in composite beam to sense the failure signals and a tensile test was performed. The signals of the fiber optic sensor when damage occurred were characterized using STFT and wavelet transform. Failure detection system detected the moment of failure accurately and showed good sensitivity with the infinitesimal failure signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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