Many precedent investigations hate been made for the reliable assessment of the insulation state of large power apparatus for which partial discharge detection is one of tile plausible way. In this work, experimental investigations have been carried out to make the comparison on the PD(partial discharge) pattern analysis related to the five different types of artificial defects such as SFMP (Single Free Moving Particle), MFMP (Multi Free Moving Particle), Void, CFP (Conductor-Fixed Protrusion), EP (Enclosure Protrusion). For each PD pattern, PD detection has been done by tee different types of PD sensors such as HFCT(High Frequency Current Transformer), AE(Acoustic Emission) and UHF(Ultra High Frequency). And, in addition, frequency spectrum by the UHF sensor has been also made for each defect respectively. As a result, it is observed that the possibility of obtaining PD pattern based on PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) in connection with the defects tinder investigation is dependant on the type of the sensor while the spectrum analysis is always successful to be achieved for every defect. Therefore, it could be suggested that the nature of PD source can be identified more distinctively when the conventional PRPDA is combined with spectrum analysis.
An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.
A series of Brazilian tests under diameter compression for disc specimens was carried out to investigate the strength and failure behavior by using acoustic emission (AE) and photography monitoring technique. On the basis of experimental results, load-displacement curves, AE counts, real-time crack evolution process, failure modes and strength property of granite specimens containing two pre-existing holes were analyzed in detail. Two typical types of load-displacement curves are identified, i.e., sudden instability (type I) and progressive failure (type II). In accordance with the two types of load-displacement curves, the AE events also have different responses. The present experiments on disc specimens containing two pre-existing holes under Brazilian test reveal four distinct failure modes, including diametrical splitting failure mode (mode I), one crack coalescence failure mode (mode II), two crack coalescences failure mode (mode III) and no crack coalescence failure mode (mode IV). Compared with intact granite specimen, the disc specimen containing two holes fails with lower strength, which is closely related to the bridge angle. The failure strength of pre-holed specimen first decreases and then increases with the bridge angle. Finally, a preliminary interpretation was proposed to explain the strength evolution law of granite specimen containing two holes based on the microscopic observation of fracture plane.
최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.
In this research, a vision system for detecting breakages of small-diameter taps, which are rarely detected by the indirect in-process monitoring methods such as acoustic emission, cutting torque and motor current, was developed. Two HMI (Human Machine Interface) programs to embed the developed vision system into a Siemens open architecture controller, 840D, were developed. They are placed in sub-windows of the main window of the 840D and can be activated or deactivated either by a softkey on the operating panel or the M code in the NC part program. In the event that any type of tool breakage is detected, the HMI program issues a command for an automatic tool change or sends an alarm signal to the NC kernel. An evaluation test in a high-speed tapping machine showed that the developed vision system was successful in detecting breakages of small-diameter taps up to M1.
인공적인 슬릿을 형성한 모르타르와 노치를 형성한 화강암 시편이 이 연구를 위해 사용되었다. 전위이론을 토대로 방사형식에 의한 미소균열의 파괴 메커니즘이 변환기에 탐지된 종파의 초동, 모니터링을 위한 변환기의 위치와 최소자승법 적용에 의해 결정된 파괴원 위치 사이의 공간적인 분포에 의해 평가되었다. 해석결과 전위면의 방위는 육안으로 관찰된 시편의 균열방향과 비교적 잘 일치하였다. 이 연구의 궁극적인 목적은 암석재료내 미소균열의 파괴 메커니즘에 관한 기본적인 정보를 제공하는데 있다.
Yang, Xiaohan;Ren, Ting;Tan, Lihai;Remennikov, Alex
Geomechanics and Engineering
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제24권3호
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pp.205-213
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2021
Water infusion has long been taken as an effective way to eliminate coal burst risk as coal properties can be loosen and soften by water infusion. However, not all industrial trials of water infusion for coal burst prevention have been necessarily effective in all situations as the effectiveness of this method can be affected by water infusion time, coal properties and the parameters of water injection. Hence, some fundamental issues including the effects of water infusion time on burst propensity and energy evolution need to be further discussed. In this paper, four groups of coal specimens with 0 day, 5 days, 10 days, and 15 days water saturation time are tested under uniaxial compression load with the application of AE monitoring. To comprehensively compare the burst behavior of coal specimens under different water saturation time, stress-strain curves, AE counts, fragmentation characteristics and burst propensity of these groups are analyzed. It was found by this research that sufficient water saturation can mitigate the burst behavior of coal samples while insufficient water infusion might cannot reach the burst mitigation aims.
5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
본 논문은 두 편으로 구성된 스마트능동레이어 (smart active layer, SAL) 센서 개발에 관한 두 번째 것이다. 이미 첫 번째 논문에서 언급되었지만, 구조물 건전성 감시 (structural health monitoring, SHM)는 구조물 안전 감시의 비용과 편리성을 개선하기 위한 방법으로서, 산업현장에서 그 응용이 점차 증가하는 새로운 기술이며, 최근 실제 응용을 하기 위한 스마트 센서의 개발 및 연구가 매우 활발하다. 본 논문에서는 첫 번째 논문에 기술된 SAL 센서의 이론 및 개념 연구에 이어서 실제 제작 및 적용연구에 관해 기술한다. 본 연구에서는 탄성파 감지를 위한 스마트 압전 센서 SAL을 개발하였는데, 압전 소자, 전자기파 차폐층 (EMI shielding lave.) 및 보호 층(protection layer)으로 구성되었다. 보호층에 일정 간격으로 분포된 압전 센서가 부착되고, 이들을 전기적으로 연결하는 회로층이 위치하고 있다. 모두 4종류의 SAL 센서가 설계, 제작 및 시험되었으며 이에 대해 상세히 기술하고 있다. 본 연구를 통해 SAL 센서는 SHM의 수행과 탄성파에 의한 손상 위치를 표정하는데 적용 가능할 것으로 예상된다.
대부분의 철강산업 기계 등에 설치되어 사용되는 선회베어링은 교체를 위한 정확한 정비계획이 필요하기 때문에 저속회전체의 선회베어링에 대한 진동 상태감시가 매우 중요하게 되었다. 지금까지 음향방출(AE)법이 저속베어링의 상태감시에 가장 많이 사용되는 기술이고 몇몇의 경우는 진동을 사용한다. 음향방출을 사용하는 일반적인 이유는 저속에서 구름요소와 결함위치 사이의 충격에 의하여 발생되는 신호가 약하고 때때로 노이즈나 다른 간섭 주파수에 결함신호가 묻혀 검출이 어렵기 때문이다. 따라서 쉽게 특정 결함에 대한 결함주파수의 동정을 위하여 몇몇 연구자들은 충격에너지를 증가시키기 위하여 인위적으로 미리 정해진 길이, 넓이와 깊이의 결함을 베어링의 내, 외부 레이스에 인가하기도 한다. 이 논문에서는 15 rpm에서 운전하는 저속 선회베어링의 진동신호에 EMD와 EEMD를 적용하였고 논문에서 사용한 진동결함 신호는 국내 산업체에서 공급받은 것이다. 이 논문에서는 베어링결함 주파수 동정을 위하여 EEMD를 사용하여 결함신호의 FFT처리 결과를 입증하고 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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