This paper presents an acoustic emission(AE) technique using ultrasonic sensors to diagonize power transformers. Conventional methods detect and measure the electrical signal of the partial discharge(PD) of transformers in operation. The proposed techniques measures the acoustic signal generated by the partial discharge, and counts the number of the waveforms above a threshold to diagonize transformers. Experiments showed that the proposed method improved diagonosis capability over the conventional PD method.
최근 음향방출(Acoustic Emission, AE) 센서를 이용하여 지하 암반 내 구조물의 손상을 평가하는 기법이 활발하게 사용되고 있다. 암반 손상 시 발생되는 미소파괴음은 시간 및 주파수 영역에서 다양한 음향방출 특성인자로 분석된다. 암반 내 초기 균열 발생부터 최종 파괴까지의 특징을 파악하기 위해서는 외부응력 수준과 암반 강도에 따른 음향방출 특성인자 발생 양상을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경암과 연암 강도를 가진 화강암 시편을 이용하여 일축 압축시험을 수행하여, 암석 시편 파괴 시 발생하는 음향방출 특성인자를 분석하였다. 실험결과, 응력 비율이 증가할수록 이벤트 횟수, 실효값, 최대 진폭, 절대 에너지가 경암 시편에서 연암 시편 보다 높은 경향을 보였다. 또한, 주파수 관련 특성인자는 응력 비율 증가나 시편의 물성특성에 대해 민감도가 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 암석 시편 파괴에 따른 음향방출 특성인자 분석 결과, 실효값(RMS)이 가장 민감한 인자로 평가되었다. 본 연구의 결과는 음향방출 기반 모니터링 수행 시 암반 손상 정도 평가를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Acoustic emission signals due to leak from circular holes of 0.4, 1, 2 and 4mm diameter and rectangular slits of different geometry having the same cross section as 4mm diameter hole was studied both analytically and experimentally. Acoustic emission signals from a wide-band type transducer were transformed to digital signals through a digital oscilloscope, and $V_{rms}$ and frequency spectrum were obtained by processing digital signals. Relationships between acoustic parameters and fluid mechanical parameters were derived analytically. A quadrapole aerodynamic model was applied in the analysis of leak from the circular holes and $V_{rms}$ was found to be proportional to the root square of leak rate through the circular hole. A modified model based on dipole source mechanism and laminar equivalent diameter was applied in the analysis of leak signals from the rectangular slits. In the case of constant pressure, $V_{rms}$ increased as the laminar equivalent diameter of slit decreased. In the case of constant laminar equivalent diameter, however the result was similar to that for leak from the circular hole. The frequency spectra of leak signals shows the same frequency characteristics irrespective of the pressure difference.rence.
Conventional Fourier analysis can give only limited information about the dynamic characteristics of nonstationary signals. Instead, time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal in detail. Several time-frequency analysis methods are compared for a typical acoustic emission burst generated during the impact between a ferrite ceramic and aluminum plate. This AE burst is inherently nonstationary and random containing many frequency contents, which leads to severe interference between cross terms in bilinear convolution type distributions. The smoothing and reassignment processes can improve the readability and resolution of the results. Spectrogram and scalogram of the AE burst are obtained and compared to get the characteristics information. Renyi entropies are computed for various bilinear time-frequency transforms to evaluate the randomness. These bilinear transforms are reassigned by using the improved algorithm in discrete computation.
AE(acoustic emission) sensor has been used for a state monitoring and observation during a ultra-precision machining because AE signal, which has high frequency range, is sensitive enough. In case of ceramic fabrication, a monitoring of machining state is important because of its hard and brittle nature. A machining characteristic of ceramic is susceptibly different in accordance with variable machining conditions. In this study, Yttria($Y_2O_3$) ceramic was fabricated using the ultra-precision lapping process with in-process electrolytic dressing(IED) method. And the surface machining characteristic and AE sensor signal were compared and analyzed.
This study shows how the change of helix angle of different helix angle end mill affects machining accurracy. It was verified that cutting force are remarkably low when endmill has helix angle of different helix angle 250, 310, 370 and AE signal have less reationshap with the change of helix angle. Moreover, as the number of rotations are increases, the AE signal increased with the proportion to the number but cutting force are inversely proportional to the rotation.
Detection of gas leak from a tube is a very important issue in the quality control of machines such as the heat exchanger of an air-conditioner, because leakage of operating gas directly reduces the performance of machines. The acoustic emission (AE) method is a common way to detect leak of gas, however its application under the environment of mechanical vibration is restricted since most AE detectors are very sensitive to external vibration noise. In order to overcome this problem, we propose a method based on the mode analysis of the Lamb wave. In this method, the dominant Lamb mode and its frequency are found first, and then a proper band-pass filter is used to retain only this frequency component. In this way, we could improve the SNR (signal-to-noise ratio) of AE signal generated by gas leak from the tube even under vibratory environment.
An experimental study to investigate the unconventional chip formation called triangulation of chip in cutting with a SPRT (self-propelled rotary tool) is performed using acoustic emission (AE) signal analysis. In doing that, a quantitative model of the AE RMS signal in triangulation with a SPRT is first developed. The predicted results from this model show good correlation between the AE RMS signal and the general characteristics of triangular chip formation. Then, effects of various process parameters such as cutting conditions (cutting speed, depth of cut, oblique angle and normal rake angle) and the work material properties on the chip formation in cutting with a SPRT are explored. Special attention is paid to the work material properties which are found to have significant effects on triangulation.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.
In this study, the characteristics of signals such as acoustic emission, vibration amplitude and noise level which are derived from the abnormal condition of compressor are investigated. The normal condition, vane stick sound and roller defect condition are chosen to analyze the signal in each cases. From the feature extraction of each signals, the dominant parameters of each signals which can identify the abnormal condition are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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