This paper investigates the soundness of porcelain insulators associated with the acoustic emission (AE) technique. The AE technique is a popular non-destructive method that measures and analyzes the burst energy that occurs mainly when a crack occurs in a high-frequency region. Typical AE methods require continuous monitoring with frequent sensor calibration. However, in this study, the AE technique excites a porcelain insulator using only an impact hammer, and it applies a high-pass filter to the signal frequency range measured only in the AE sensor by comparing the AE and the acceleration sensors. Next, the extracted time-domain signal is analyzed for the damage assessment. In normal signals, the duration is about 2ms, the area of the envelope is about 1,000, and the number of counts is about 20. In the damage signal, the duration exceeds 5ms, the area of the envelope is about 2,000, and the number of counts exceeds 40. In addition, various characteristics in the time and frequency domain for normal and damage cases are analyzed using the short-time Fourier transform (STFT). Based on the results of the STFT analysis, the maximum energy of a normal specimen is less than 0.02, while in the case of the damage specimen, it exceeds 0.02. The extracted high-frequency components can present dynamic behavior of crack regions and eigenmodes of the isolated insulator parts, but the presence, size, and distribution of cracks can be predicted indirectly. In this regard, the characteristics of the surface crack region were derived in this study.
In order to analysis contact mechanism of head/ disk interface on hard disk drive, many techniques of analysis have been developed. Acoustic Emission sensor can be used for detect elastic energy of contact at head/disk interface. This work presents a good understanding of slider characteristics in frequency domain. The results show that torsional and bending mode of slider are dominant in head/disk contact.
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.
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.
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.
Fiber-reinforced composite materials with carbon, glass, and aramid fibers are widely applied to industrial field structures due to their excellent properties. However, carbon fibers are vulnerable to external impacts, whereas aramid fibers degrade when exposed to water. This study evaluated carbon/aramid fiber composites degraded and damaged by high-temperature saline environments using acoustic emission (AE). The test specimen was molded using an autoclave and immersed in seawater at 70 ℃ for 224 days. In order to imitate the damage, a 3-mm-diameter hole was drilled using a diamond drill. Additionally, the specimen with the perforation was repaired by patch attachment processing. Three-point bending was used to conduct the flexural experiment, and an AE sensor with a 150-kHz resonance frequency was attached to evaluate the damage and the effect of patch attachment. AE accumulative counts obtained at the maximum load were 69.2, 67.1, and 91.2 for a high-temperature seawater deteriorated condition, a hole specimen, and a repaired patch specimen, respectively. Furthermore, the maximum amplitude of AE was detected at low values of 28 dB, 31.3 dB, and 30.3 dB.
In configuring an automated polishing system, a monitoring scheme to estimate the surface roughness is necessary. In this study, a precision polishing process, magnetic abrasive finishing (MAF), along with an in-process monitoring setup was investigated. A magnetic tooling is connected to a CNC machining to polish the surface of stavax(S136) die steel workpieces. During finishing experiments, both AE signals and force signals were sampled and analysed. The finishing results show that MAF has nano scale finishing capability (upto 8nm in surface roughness) and the sensor signals have strong correlations with the parameters such as gap between the tool and workpiece, feed rate and abrasive size. In addition, the signals were utilized as the input parameters of artificial neural networks to predict generated surface roughness. Among the three networks constructed -AE rms input, force input, AE+force input- the ANN with sensor fusion (AE+force) produced most stable results. From above, it has been shown that the proposed sensor fusion scheme is appropriate for the monitoring and prediction of the nano scale precision finishing process.
In order to achieve the autimation and untended system of manufacturing process, it is necessary that the monitoring system check up the disorder of machine tool or the conditions of tool wear for the maximum use of cutting tool. In the metal cutting Process, AE signal is detected by AE sensor, then amplified and transmitted to an Locan-AT. The experiment was performed to SM25C and STS304 steels at uniform feedrate, cutting speed and depth of cut, The results of experimental data apparently showed emission intensity vary due to increasing of tool wear at the 165kHz, 200kHz in the SM25C and 140kHz, 165kHz, 200kHz, in the STS304 respectively Therefore, it is possible to predict the tool wear. This study is intended to suggest the way to the automation and untended system of machine tool through the system monitoring tool wear by using AE signal.
In this paper, using a wide-band AE sensor with the frequency range from 100[kHz] to 1.5[kHz], the frequency spectra of AE signals generated from the corona discharges of the needle-plane gap and from the partial discharges of an epoxy void were analyzed to determine the proper ultrasonic sensor with optimum frequency range according to the patterns of corona discharges. We also examined the propagation characteristics of AE signals in oil and the relationship between the magnitude of corona discharge and the magnitude of AE signals in peak-to-peak value under the application of 60[Hz] ac high-voltage. From these results, the main frequency spectra of AE signals emitted from the corona discharges of the needle-plane gap were about 130[kHz] by the fast fourier transform, but the main frequency spectra appeared to be 230[kHz] in the partial discharges of an epoxy void. The magnitude of AE signals was proportional to the magnitude of corona discharge and discharge current pulse with increasing the applied voltages.
본 연구에서는 음향 방출 기법을 사용하여 강연선(7-wire strand)의 손상을 감지하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 강연선은 주로 교량에 추가적인 인장력을 제공하기 위해 널리 사용되는 건설 자재이다. 프리스트레스 교량 또는 사장교가 대표적인 경우이다. 그러나 교량 노화가 급격히 진행되면서 강연선 부식 문제가 대두되고 있다. 이러한 이유로 케이블 점검을 위한 다양한 비파괴 방법이 연구되고 있고 현장 적용이 시도되고 있다. 비파괴 방법 ??중 하나인 음향 방출 기법은 케이블 손상 및 파단을 감지하는 효과적인 기술로 알려져 있다. 본 연구에서는 음향 방출 기법의 교량에 대한 적용 가능성을 평가하기 위해 강연선의 손상에 따른 음향 방출 신호 특성을 인장 실험을 분석 하고, 현장 적용을 위한 최적 센서 주파수 타입을 선정하였다. 결과적으로, 음향 방출 기법을 활용하여 향후 교량 케이블의 부식 파단 및 파단 징후를 감지 할 수 있다고 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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