Vibration analysis is widely used in machinery diagnosis and the wavelet transform has also been implemented in many applications in the condition monitoring of machinery. In contrast to previous applications, this paper examines whether acoustic signal can be used effectively along vibration signal to detect the various local fault, in local fault of gearboxes using the wavelet transform. Moreover, envelop analysis is well known as useful tool for the detection of rolling element bearing fault. In this paper, a acoustic emission (AE) sensor is employed to detect gearbox damage by installing them around bearing housing at driven-end side. Signal processing is conducted by wavelet transform and enveloping to detect her fault all at once gearbox using AE signal.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이러한 실시간 건전성 모니터링을 위해서는 손상 징후를 조기에 발견 가능하여 손상으로 인한 큰 피해가 발생하지 않도록 하는 능력이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서는 신호 맵핑 기법을 이용한 새로운 손상 검출 기법의 제안 및 750 kW 블레이드 부분 시편을 이용한 검증 시험을 다루었다. 검증 시험 결과 신호 맵핑 기법은 시간 도달차 기법과 비교하여 낮은 위치 오차율과 높은 위치 표정 결과를 나타내었다. 신호 맵핑 기법은 기존 기법과 비교하여 센서 부착 위치 선정에서도 유연함을 가지는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.
발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.
The characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditio, tool material, and tool geometry in metal cutting. The relation between AE signal and tool life was investigated experimentally. Experiment is carried out by gear shaping and SCM 420 workpiece. AE RMS voltage were increased according totool wear. It is suggested that maximum value of AE RMS voltage is an effective parameter to monitor tool life.
음향방출법을 이용하여 304 스테인레스 강의 부식 손상 과정을 평가하였다. 스테인레스 강의 가속부식시험을 수행하면서 음향방출신호를 수집할 수 있는 측정 시스템을 구성하였다. 양극분극시험에서 공식부식(pitting corrosion)이 발생하는 시점 이후부터 음향방출(AE)신호가 검출되기 시작함을 확인하였다. 부식 실험 후 시편 표면을 광학현미경으로 관찰하여 다수의 공식부식이 발생하였음을 검증하였다. 부식 시간의 증가에 따른 AE 누적카운트 증가율과 AE 신호 진폭의 변화는 3단계로 구분되는 특징을 보였다. 이러한 AE 신호 발생 특징을 스테인레스 강의 부식 발생 과정의 단계별 변화와 관련하여 고찰하였다. AE 신호를 이용하여 금속 소재의 부식 손상 정도 및 부식 과정의 평가 가능성을 제시하였다.
Fatigue life and crack retardation behavior after penetration were experimentally examined using surface pre-cracked specimens of aluminium alloy 5083. The Wheeler model retardation parameter was used successfully to predict crack growth behavior after penetration. By using a crack propagation rule, the change in crack shape after penetration can be evaluated quantitatively. Advanced, waveform-based acoustic emission (AE) techniques have been successfully used to evaluate signal characteristics obtained form fatigue crack propagation and penetratin behavior in 6061 aluminum plate with surface crack under fatigue stress. Surface defects in the structural members are apt to be origins of fatigue crack growth, which may cause serious failure of the whole structure. The nondestructive analysis on the crack growth and penetration from these defects may, therefore, be one of the most important subjects on the reliability of the leak before break (LBB) design. The goal of the present study is to determine if different sources of the AE could be identified by characteristics of the waveforms produced from the crack growth and penetration. AE signals detected in four stages were found to have different signal per stage. With analysis of waveform and power spectrum in 6061 aluminum alloys with a surface crack, it is found to be capabilities on real-time monitoring for the crack propagation and penetration behavior of various damages and defects in structural members.
The continuous chip generated in cutting process deteriorates workpiece, tool, and machine tool system. It is necessary to treat this continuous chip in ductile material machining condition for stable cutting. This paper deals with the chip control method using acoustic emission(AE) signal in pure copper turning operation. AE raw signals, root mean square(RMS) signals and wavelet transformed signals measured in turning process are introduced to analysis for chip patterns. With analysis of AE signals, it is obtained that the produced chip patterns are correlated with the specified AE signals which are transformed by fuzzy pattern algorithm. By this experimental investigation, the chip patterns can be classified at significant level in pure copper machining process and controlled from continuous chips to reduced-length stable chips.
The use of beamforming method and de-Dopplerization technique was applied in studying the rotating sound sources. Acoustic analysis of a moving sound source required that the measured sound signals be do-Dopplerized and restored as of the original emission signals. Two main issues of the signal reconstruction in time domain are addressed herein: First, to remove Doppler effect from the measured data and to restore the original emission data of the moving source. The difference of the time domain beamforming from the frequency domain beamforming was mentioned. Also, the time domain beamforming method is deployed in the test and the comparisons were made to the frequency domain results. The time domain signal reconstruction was numerically simulated prior to the application. To validate the de-Dopplerization Performance, the rotating Point sources were examined and localized by the use of a phased array of microphone. The application of prop-rotor was conducted in a hovering condition. The results of reconstructing time signals of rotating sources and its locations were shown in the power distribution maps. In the prop-rotor measurements, the acoustic source locations were successfully verified in varying positions for different frequencies of interest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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