Acoustic emission(AE) technique has been applied to not only mechanical property testing but also on-line monitoring of the entire structure or a limit zone only. Although several AE devices have already been developed for on-line monitoring, the price of these systems is very high and it is difficult for the field to apply yet. In this study, we developed a specially designed PC-based leak detection system using A/D board. In this paper, AE technique has been applied to detect leak for heat exchanger by analyzing the characteristics of signal obtained from leak. It was confirmed that the characteristics of the signal generated by the turbulence of gas in the heat exchanger is narrow band signal having between 130-250kHz. Generally, the amplitude of leak signal is increased as the leak size increasing, but showed no significant change at frequency characteristic. Leak source location can be found by determining for the paint of highest signal amplitude by comparing with several fixed sensors. In this paper, AE results are compared with the PC-based leak detection system using A/D board.
스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.
To verify the system performance of portable AE leak diagnosis system which can measure with moving conditions, AE activities such as RMS voltage level, AE signal trend, leak rate degree according to AE database, FFT spectrum were measured during operation on total 11 valves of the secondary system in nuclear power plant. AE activities were recorded and analyzed from various operating conditions including different temperature, type of valve, pressure difference, valve size and fluid. The results of this field study are utilized to select the type of sensors, the frequency band for filtering and thereby to improve the signal-to-noise ratio for diagnosis for diagnosis or monitoring of valves in operation. As the final result of application study above, portable type leak diagnosis system by AE was developed. The outcome of the study can be definitely applied as a means of the diagnosis or monitoring system for energy saving and prevention of accident for power plant valve. The purpose of this study is to verify availability of the acoustic emission in-situ monitoring method to the internal leak and operating conditions of the major valves at nuclear power plants. In this study, acoustic emission tests are performed when the pressurized temperature water and steam flowed through glove valve(main steam dump valve) and check valve(main steam outlet pump check valve) on the normal size of 12 and 18 ". The valve internal leak monitoring system for practical field was designed. The acoustic emission method was applied to the valves at the site, and the background noise was measured for the abnormal plant condition. To improve the reliability, a judgment of leak on the system was used various factors which are AE parameters, trend analysis, frequency analysis, voltage analysis and amplitude analysis of acoustic signal emitted from the valve operating condition internal leak.
AE는 다른 비파괴 검사방법과 달리 가동 상태에서 구조물의 결함이 발생 및 성장을 검출 할 수 있으며, 연속 검사가 가능하다는 장점으로 인하여 대형 구조물의 안정성 평가에 널리 이용되고 있다. 하지만 AE는 20kHz부터 20MHz 사이에 발생하는 음파를 감지하기 위해 센서를 사용하며, 이 센서의 감도에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 STS 304와 SS400 강재에 인장실험을 실시하여, 강재의 균열 신호를 탐지하고자 한다. 인장실험에는 스테인리스강 및 탄소강 시편을 준비하였고, 감도가 다른 센서를 이용하여 동일한 인장실험을 실시하였다. 그리고 균열이 발생하는 13개의 신호 파라미터에 대해 군집분석을 실시하여 4가지 종류의 군집으로 분류하였다. 또한 기무가설을 이용한 통계분석을 통해 두 시험편이 다르지 않다는 것을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 본 실험에서 얻은 Waveform이 재료의 균열신호라는 신뢰성을 확인할 수 있었다.
This paper presents numerical and experimental results on the use of guided waves for structural health monitoring (SHM) of crack growth during a fatigue test in a thick steel plate used for civil engineering application. Numerical simulation, analytical modeling, and experimental tests are used to prove that piezoelectric wafer active sensor (PWAS) can perform active SHM using guided wave pitch-catch method and passive SHM using acoustic emission (AE). AE simulation was performed with the multi-physic FEM (MP-FEM) approach. The MP-FEM approach permits that the output variables to be expressed directly in electric terms while the two-ways electromechanical conversion is done internally in the MP-FEM formulation. The AE event was simulated as a pulse of defined duration and amplitude. The electrical signal measured at a PWAS receiver was simulated. Experimental tests were performed with PWAS transducers acting as passive receivers of AE signals. An AE source was simulated using 0.5-mm pencil lead breaks. The PWAS transducers were able to pick up AE signal with good strength. Subsequently, PWAS transducers and traditional AE transducer were applied to a 12.7-mm CT specimen subjected to accelerated fatigue testing. Active sensing in pitch catch mode on the CT specimen was applied between the PWAS transducers pairs. Damage indexes were calculated and correlated with actual crack growth. The paper finishes with conclusions and suggestions for further work.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.961-965
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1998
The rapid development of small-scale (1-10 MJ) Superconducting Magnetic Energy Storage Systems (SMES) can be explained by real perspective of practical implementation of these devices in electro power nets. However the serious problem of all high mechanically stressed superconducting coils-problem of training and degradation (decreasing) of operating current still exists. Moreover for SMES systems this problems is more dangerous because of pulsed origin of mechanical stresses-one of the major sources of local heat disturbances in superconducting coils. We investigated acoustic emission (AE) phenomenon on model and 0.5 MJ SMES coils taking into account close correlation of AE and local heat disturbances. Two-coils 0.5 MJ SMES system was developed, manufactured and tested at Russian Research Center in the frames of cooperation with Korean Electrical Engineering Company (KEPCO) [1]. The two-coil SMES operates with the stored energy transmitted between coils in the course of a single cycle with 2 seconds energy transfer time. Maximum operating current 1.55 kA corresponds to 0.5 MF in each coil. The Nb-Ti-based conductor was designed and used for SMES manufacturing. It represents transposed cable made of Nb-Ti strands in copper matrix, several cooper strands and several stainless steel strands. The coils are wound onto fiberglass cylindrical bobbins. To make AE event information more useful a real time instrumentation system was used. Two main measured and computer processed AE parameters were considered: the energy of AE events (E) and the accumulated energy of AE events (E ). Influence of current value in 0.5 MJ coils on E and E was studied. The sensors were installed onto the bobbin and the external surface of magnets. Three levels of initial current were examined: 600A, 1000A, 2450 A. An extraordinary strong dependence of the current level on E and E was observed. The specific features of AE from model coils, operated in sinusoidal vibration current changing mode were investigated. Three current frequency modes were examined: 0.012 Hz, 0.03 Hz and 0.12 Hz. In all modes maximum amplitude 1200 A was realized.
본 논문은 두 편으로 구성된 스마트 능동 레이어(smart active layer, SAL) 센서 개발에 관한 첫 번째 논문으로, 구조 내에 발생하는 균열 및 손상에 의한 탄성파 검출을 위한 SAL 센서의 이론 및 개념을 연구하였다. 본 SAL 센서의 개발을 위해, 첫째, 탄성파의 기본 이론을 고찰하였고, 둘째, 이론적 토대 위에 단일 압전 disc의 유한요소해석법(finite element analysis, FEA)을 이용하여 탄성파 검출 센서로서의 가능성을 검증하였고, 셋째, 몇 종류의 압전 disc 센서와 상용 음향방출(acoustic emission, AE) 센서를 연필심 파괴시험을 통해 상호 성능을 비교하여 실험적으로 그 가능성을 확인하였다. 또한 수 개의 센서를 일정한 거리로 분포시켜서 구조물 결함의 효과적 검출 및 위치 표정이 가능한 스마트능동레이어 센서의 개념연구를 수행하였다.
Conventional piezoelectric lead-zirconate-titanate (PZT) senor has high sensitivity, but it is very brittle. Recently polymer films such as polyvinylidene fluoride (PVDF) and poly(vinylidene fluoridetrifluoroethylene) (P(VDF-TrFE)) copolymer have been used as a sensor. The advantages of polymer sensor are the flexibility and mechanical toughness. Simple process and possible several shapes are also additional advantages. Polymer sensor can be directly embedded in a structure. In this study, nondestructive damage sensitivity of single basalt fiber/epoxy composites was investigated with sensor type and thermal damage using AE and oscilloscope. And AE waveform for epoxy matrix with various damage types was compared to each other. The damage sensitivity of two polymer sensors was rather lower than that of PZT sensor. The damage sensitivity of PVDF sensor did not decrease until thermal damage temperature at $80^{\circ}C$ and they decreased significantly at $110^{\circ}C$ However, the damage sensitivity of P(VDF-TrFE) sensor at $110^{\circ}C$ was almost same in no damage sensor. For both top and side impacts, the difference in arrival time increased with increasing internal and surface damage density of epoxy matrix.
이 논문에는 길이가 50m인 프리스트레스트 콘크리트 박스거더를 이용한 1차원, 2차원 음원위치 산정을 위한 실험연구 내용을 수록하였다. 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 타격하여 충격음파를 발생시켰으며 PSC박스거더 복부판에 평균 9.34m 간격으로 부착한 AE센서를 통해 충격 음파를 감지하였다. 공용중인 PSC박스거더 교량에 발생할 수 있는 잡음을 고려하여 음파의 도달시간을 음파의 세기가 0Volt, 0.5Volt, 그리고 1.0Volt일 때를 기준으로 산정하였다. 음파의 도달시간들에 대한 측정결과를 토대로 충격음파의 음원위치를 최소제곱법을 이용해 산정하였다. 실험결과를 토대로 2차원 음원위치 산정시 오차를 최소화하기 위해 필요한 음향센서 간격과 음향센서의 네트워크에 대해 고찰하였다.
사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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