Park, Dae-Won;Jo, Hyang-Eun;Kim, Sun-Jae;Kil, Gyung-Suk
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1468-1473
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2013
This paper dealt with the propagation characteristics of acoustic signals produced by partial discharges and the positioning of PD origin in insulation oil to develop insulation diagnostic techniques of oil-immerged transformers. Electrode systems such as needle to plane, plane to plane, and particle electrodes were fabricated to simulate some defects of power transformers. In addition, the frequency spectrum and propagation characteristics of acoustic signals with partial discharge (PD) in insulation oil were analyzed. Although there were differences based on the type of defect, the frequency spectra of the acoustic signals measured by wide and narrow band acoustic emission (AE) sensors were distributed in the range of 50 kHz-400 kHz. Therefore, a narrowband AE sensor is suitable for the diagnosis of oil-immersed power transformers. We could find the position of the PD source with an error margin of 10% in the experiments by calculating the position of the PD occurrence using the time difference of arrival measured by five AE sensors.
This paper dealt with the propagation characteristics of acoustic signal in insulation oil for the purpose of improving the reliability of AE (acoustic emission) method used for condition monitoring of oil-immersed transformers. A discharge source was placed in insulation oil and AE sensors ($f_c$ :140 kHz) were attached on the oil tank to study the changes of velocity and propagation path with the depth and distance. The average velocity was 1,436 m/s and the velocity decreased with the increase of depth from the oil surface to 430 mm. The propagation paths were classified into three sections by the shortest reflection path of the detected signal. The minimum distinguishable distance in each section was 70 mm. It was also verified that PD (partial discharge) with a magnitude over than 500 pC can be detected by the AE sensors.
Acoustic emission (AE) monitoring was conducted for mortar specimens under three types of static loading patterns (cubic-splitting, direct-shear and pull-out). Each of the applied loading patterns was expected to produce a particular fracture process. Subsequently, the AEs generated by various fracture or damage processes carried specific information on temporal micro-crack behaviors of concrete for post analysis, which was represented in the form of detected AE signal characteristics. Among various available characteristics of acquired AE signals, frequency content was of great interest. In this study, cement-based piezoelectric sensor (as AE transducer) and home-programmed DEcLIN monitoring system were utilized for AE monitoring on mortar. The cement-based piezoelectric sensor demonstrated enhanced sensitivity and broad frequency domain response range after being embedded into mortar specimens. This broad band characteristic of cement-based piezoelectric sensor in frequency domain response benefited the analysis of frequency content of AE. Various evaluation methods were introduced and employed to clarify the variation characteristics of AE frequency content in each test. It was found that the variation behaviors of AE frequency content exhibited a close relationship with the applied loading processes during the tests.
This paper discusses the applicability of Acoustic Emission (AE) to assess the damage in reinforced concrete (RC) structures subjected to complex dynamic loadings such as those induced by earthquakes. The AE signals recorded during this type of event can be complicated due to the arbitrary and random nature of seismicity and the fact that the signals are highly contaminated by many spurious sources of noise. This paper demonstrates that by properly filtering the AE signals, a very good correlation can be found between AE and damage on the RC structure. The basic experimental data used for this research are the results of fourteen seismic simulations conducted with a shake table on an RC slab supported on four steel columns. The AE signals were recorded by several low-frequency piezoelectric sensors located on the bottom surface of the slab. The evolution of damage under increasing values of peak acceleration applied to the shake table was monitored in terms of AE and dissipated plastic strain energy. A strong correlation was found between the energy dissipated by the concrete through plastic deformations and the AE energy calculated after properly filtering the signals. For this reason, a procedure is proposed to analyze the AE measured in a RC structure during a seismic event so that it can be used for damage assessment.
Small cracks or chips of a product appear very frequently in the course of continuous production of an automatic press process system. These phenomena became the cause of not only defective product but also damage of a press mold. In order to solve this problem AE(Acoustic emission) system was introduced. AE system was expected to be very effective to real time detection of the defective product and for the prevention of the damage in the press molds In this study, for the pick and analysis of AE signals generated from the press process, AE sensors/pre-amplifier/analysis and processing board were used as frequently found in the other similar cases. For the analysis and processing the AE signals picked in real time from the normal or the detective products, specialized software called AE-win(software for processing AE signal from Physical Acoustics Corporation) was used. As a result of this work it was conformed that intensity and shape of the various AE signals differ depending on the weight of the press and thickness of sheet and process type.
In this study, the well-known non-destructive acoustic emission (AE) and electrical resistivity methods were employed to predict quantitative damage in the silo structure of the Wolsong Low and Intermediate Level Radioactive Waste Disposal Center (WLDC), Gyeongju, South Korea. Brazilian tensile test was conducted with a fully saturated specimen with a composition identical to that of the WLDC silo concrete. Bi-axial strain gauges, AE sensors, and electrodes were attached to the surface of the specimen to monitor changes. Both the AE hit and electrical resistance values helped in the anticipation of imminent specimen failure, which was further confirmed using a strain gauge. The quantitative damage (or damage variable) was defined according to the AE hits and electrical resistance and analyzed with stress ratio variations. Approximately 75% of the damage occurred when the stress ratio exceeded 0.5. Quantitative damage from AE hits and electrical resistance showed a good correlation (R = 0.988, RMSE = 0.044). This implies that AE and electrical resistivity can be complementarily used for damage assessment of the structure. In future, damage to dry and heated specimens will be examined using AE hits and electrical resistance, and the results will be compared with those from this study.
Leak detection testing for the pipeline system was performed by the acoustic emission method. It was found that the detected signal spectrum was influenced by the frequency response of sensors and pressure changes. AE parameters and frequency spectrum distributions were used to analyze the leak signals. The slope rise time of AE parameters were the important factors for distinguishing leak signals. The amplitude of leak signal was more affected by the changes of leak, rate and pressure than those of leak type.
Burr sensing for burr size measurement and deburring process control is one of the essential elements in an automated deburring procedure. This paper presents the implementation of capacitance sensing and acoustic emission (AE) to deburring. The first application is the "on-line" measurement of burrs using a capacitance sensor. A non-contact capacitance gauging sensor is attached to an ultra precision milling machine which was used as a positioning system. The setup is used to measure burr profiles along machined workpiece edges. The proposed scheme is shown to be accurate, easy to setup, and with minor modifications, readily applicable to automatic deburring processes. As the second example, AE signals were sampled and analyzed for the sensor feedback of a precision deburring process - laser deburring -. The results, such as the sensitivity of AE signals to burr shapes and edge detection capability show a clear correlation between physical process parameters and the AE signals. A subsequent control strategy for deburring automation is also briefly discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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