In spite of progress in tribological research, machine component failure due to friction and wear has been reported frequently. This failure may lead to secondary damage that can cause huge expense for maintenance and repair. To prevent economic loss, it is important to detect and predict the initial failure point. In this sense, various researchers have been tried to develop Condition Monitoring (CM) method using Acoustic Emission (AE) generated while the materials undergo failure. In this study, effect of particles on friction and wear was investigated using the pin-on-plate friction test and AE signal was recorded with a band-width type AE sensor. The experiments were performed in dry and lubricant conditions using steel and glass as specimens. After the experiment, 3D laser microscope image was captured to evaluate the wear behavior quantitatively. The AE signal was analyzed in time-domain and frequency-domain. The amplitude was compared with the frictional results. The results of this study showed that particle generation accelerate wear, generate high magnitude AE signal and change the frequency characteristics of the signal. Also, lubricant condition test results showed low coefficient of friction, low wear rate, and low magnitude of AE signal compared to the dry condition. It is expected that the results of this study will aid in better assessment of wear in CM technology
Park, June-Ho;Kwon, Tae-Hyuk;Han, Gyeol;Kim, Jin-Seop;Hong, Chang-Ho;Lee, Hang-Lo
방사성폐기물학회지
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제20권3호
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pp.297-306
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2022
The acoustic emission (AE) is proposed as a feasible method for the real-time monitoring of the structural damage evolution in concrete materials that are typically used in the storage of nuclear wastes. However, the characteristics of AE signals emitted from concrete structures subjected to various environmental conditions are poorly identified. Therefore, this study examines the AE characteristics of the concrete structures during uniaxial compression, where the storage temperature and immersion conditions of the concrete specimens varied from 15℃ to 75℃ and from completely dry to water-immersion, respectively. Compared with the dry specimens, the water-immersed specimens exhibited significantly reduced uniaxial compressive strengths by approximately 26%, total AE energy by approximately 90%, and max RA value by approximately 70%. As the treatment temperature increased, the strength and AE parameters, such as AE count, AE energy, and RA value, of the dry specimens increased; however, the temperature effect was only minimal for the immersed specimens. This study suggests that the AE technique can capture the mechanical damage evolution of concrete materials, but their AE characteristics can vary with respect to the storage conditions.
In this paper, we developed the on-line Diagnostic & Monitoring system of distribution transformers using wireless communication. The Diagnostic system consists of the top oil temperature sensing, ambient temperature sensing. load current sensing, acoustic emission peak-value sensing, acoustic emission pulse counter and wireless communication part. The Monitoring system consists of the communication setting, online monitoring and database construction part. The Diagnostic system send the date acquired from the some sensors of the distribution transformers to the host PC. The Monitoring program of the host PC store the data to database. And the Monitoring system estimates the loss of life from the DB. Thus it could be managed the career and the functional lifetime of the transformer more efficiently than existing methodologies.
In this paper, we developed the on-line Data Aquisition System(DAS) of distribution transformers using the hardware and monitoring program. The DAS consists of the top oil temperature sensing part, ambient temperature sensing part, load current sensing part, acoustic emission peak-value sensing part, acoustic emission pulse counter part, micro-processor part and wireless communication part. The Monitoring System consists of the communication setting, online monitoring and database construction part. The DAS send the data acquired from the some sensors of the distribution transformers to the host PC. The monitoring program of the host PC stores the data to database. And the monitoring system estimates the loss of life time for distribution transformer from the DB. Thus, it could be managed the career and the functional lifetime of the transformer more efficiently than existing methodologies.
음향방출 기법은 작동중인 상태에서 기계 설비를 비파괴 검사할 수 있는 기법이며, 균열성장 같은 장애의 신뢰성 있는 감시를 위해서 순간적인 균열신호뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 균열성장을 검출하기 위해 널리 사용되는 물리적 파괴 3단계는 음향방출 현상이 시간에 따라 서로 겹치는 문제점이 있어 정확한 균열성장 시간을 추정하기 어렵다. 제안한 패턴인식 기법은 오경보와 미탐지를 최소화하기 위해서 음향방출 동특성을 입력으로 사용하고, 균열성장 시간을 정확히 추정하기 위해 시간에 따른 클러스터링 기법을 사용한다. 실험결과는 제안한 패턴인식 기법이 압력의 변화에 의한 음향방출의 변화의 강인함 때문에 실용화에 효율적임을 보여준다.
The study investigated the behavior of plain and fibered Ultra-High Performance Concrete (UHPC) beams under varying loading conditions using integrated analysis of the flexure and acoustic emission tests. The loading rate of testing is -0.25 -2 mm/min. It is observed that on increasing loading rate, flexural strength increases, and toughness decreases. The acoustic emission testing revealed that higher loading rates accelerate crack propagation. Fiber effect and matrix cracking are identified as significant contributors to the release of acoustic emission energy, with fiber rupture/failure and matrix cracking showing rate-dependent behavior. Crack classification analysis indicated that the rise angle (RA) value decreased under quasi-static loading. The average frequency (AF) value increased with the loading rate, but this trend reversed under rate-dependent conditions. K-means analysis identified distinct clusters of crack types with unique frequency and duration characteristics at different loading rates. Furthermore, the historic index and signal strength decreased with increasing loading rate after peak capacity, while the severity index increased in the post-peak zone, indicating more severe damage. The sudden rise in the historic index and cumulative signal strength indicates the possibility of several occurrences, such as the emergence of a significant crack, shifts in cracking modes, abrupt failure, or notable fiber debonding/pull-out. Moreover, there is a distinct rise in the number of AE knees corresponding to the increase in loading rate. The crack mapping from acoustic emission testing aligned with observed failure patterns, validating its use in structural health monitoring.
한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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pp.273-274
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2002
In order to evaluate the flying characteristics of slider, the acoustic emission (AE) as well as friction signals are typically utilized. In this work the frequency spectrum analysis is performed using the AE signal obtained during the head/disk interaction such as load/unload mechanism using ramp, impact situation in the presence of a bump on disk surface and other contact phenomena including particle interaction. It was shown that the influence of impact can be characterized effectively in the AE frequency spectrum. As a result of this work, frequency spectrum analysis will be utilized with better understanding for studying the head/disk interface (HDI) characteristics and monitoring the particle interaction in HDI effectively.
Automatic monitoring of cutting process is one of the most important technologies for increasing the stability and the reliability of unmanned manufacturing system. In this study, basic methods which use the acoustic emission (AE) signals and cutting forces were proposed to monitor flank wear (width of flank wear) quantiatively. First, in order to detect flank wear, it was investigated that the influence of cutting conditions, that is, cutting velocity, feed and depth of cut, on AE signals (${AE_rms}$) and cutting forces. Furthermore, the relation between flank wear and the measured signals (${AE_rms}$, cutting force) was discussed.
This paper is to investigate a crack for plasma sprayed MCrAlY coated material by acoustic emission method in 4-point bending test. The CoNiCrAlY is coated on Inconel-718 by vacuum plasma spray process. Micro-hardness measurement was conducted by means of Micro Vickers-hardness indentor. The porosity of coating layer was measured using a SEM and Image Analyzer. AE monitoring system is composed of PICO type sensor, a wide band preamplifier(40dB), a PC and AE DSP(16/32 PAC) board. The AE count, Hit and energy of coating specimens is measured according to coating thickness.
In this study, the leak detection technique of pressure vessel by using acoustic emission(AE) signal is suggested experimentally. The leak of pressure vessel is located at the welding line due to welding defects. we measured the AE signal using Rl5I sensor, and examined the AE parameters in leak condition. It is investigated that the mean value of AE signal is dependent on leak source location. So the absolute mean value of AE signal is adopted as dominant AE parameter. We proposed leak detection algorithm using AE signal mean value for monitoring the leak source location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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