본 연구는 경주 중·저준위 지하 처분환경에서의 사일로 콘크리트의 음향방출(AE) 신호 감쇠계수(α)를 결정하기 위해 신호감쇠 실험을 수행하였다. 활용된 시료들은 경주 중·저준위 처분장 사일로에 사용된 콘크리트 배합비로 제작하였으며 28일간 수중 양생 후 처분환경에 맞도록 온도 및 포화유무에 따라 추가적으로 노출시켰다. 처분조건 별 각 3개씩의 공시체에 대하여 신호전달거리에 따른 AE 신호를 측정한 결과, 초기구간에서는 포화콘크리트의 AE 진폭과 절대에너지가 건조콘크리트의 경우보다 더 높게 나타났지만, α는 포화콘크리트의 경우가 더 높게 산정되었다. 또한, 포화유무와 상관없이 온도가 증가함에 따라 α는 감소하는 경향을 보였다. α는 온도조건보다는 포화유무에 따른 영향이 큰 것으로 분석되었으며, 이는 콘크리트 처분구조물의 감쇠신호 측정 시 포화여부를 고려한 판단이 중요하다는 것을 의미한다. 처분환경에서의 콘크리트 α는 균열이 발생한 위치에서의 실제 AE 특성 파라미터 값을 추정함으로써 경주 중·저준위 처분환경에서 사일로 콘크리트의 건전성을 예측하고 센서의 최적 배치를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 신호 대 잡음비가 낮은 미소파괴음 신호에 대한 진원 위치표정 결과의 정확성 향상을 위하여 가변창문함수를 이용한 P파 도달시간 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 P파 도달시간 결정알고리즘과 함께 신호 대 잡음비(SNR)가 각기 다른 가상의 미소파괴음 신호에 적용하여 정확성을 검토하였다. 실험결과 기존 P파 도달시간 결정알고리즘은 SNR이 낮아질수록 결과의 정확성이 낮아지며 특히 SNR이 2.14에서는 모든 알고리즘에서 오류가 발생하였다. 반면에, 제안된 알고리즘은 신호의 분산을 고려한 가변창문함수를 신호에 적용하기 때문에 신호의 주파수특성과 신호의 증폭을 동시에 고려하였다. 따라서 SNR 2.14 이하의 신호에서도 제시된 알고리즘은 정확한 결과를 제시하였다.
A structural health monitoring(SHM) technique for locating impact position in a composite plate is presented in this paper. The technique employs a single sensor and spatial focusing properties of time reversal(TR) and inverse filtering(IF). We first examine the focusing effect of back-propagated signal at the impact position and its surroundings through simulation. Impact experiments are then carried out and the localization images are found using the TR and IF signal processing, respectively. Both techniques provide accurate impact location results. Compared to existing techniques for locating impact or acoustic emission source, the proposed methods have the benefits of using a single sensor and not requiring knowledge of material properties and geometry of structures. Furthermore, it does not depend on a particular mode of dispersive Lamb waves that is frequently used in the SHM of plate-like structures.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type 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 high frequency current signal per 3-electrode type (needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode.). Also. these coefficients are used to identify Signal of internal partial discharge in transformer. As a result. from compare of high frequency current signal amplitude and average value. we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise. In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode > Needle-Plane electrode. As Improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
Recently, the advanced industries using micro parts are rapidly growing. Micro endmilling is one of the prominent technology that has wide spectrum of application field ranging from macro to micro parts. Also, the method of micro-grooving using micro endmilling is used widely owing to many merit, but has problems of precision and quality of products due to tool wear and tool fracture. This study deals with condition monitoring using acoustic emission(AE) signal in the micro-grooving. First, the feature extraction of AE signal directly related to machining process is executed. Then, the distinctive micro endmill state according to the each tool condition is classified by using the fuzzy C-means algorithm, which is one of the methods to recognize data patterns. These result is effective monitoring method of micro endmill state by the AE sensing techniques which can be expected to be applicable to micro machining processes in the future.
In this paper, the measured electrical resistance method is proposed to analyze the ramp-tab contact during the load/unload (L/UL) process. Since this method supplies the voltage change due to the resistance change, we can easily and conveniently identify the ramp-tab contact from the acoustic emission (AE) signal. At first, we carefully deposit the conductive material on the surface of the conventional ramp by sputtering method. The ratio frequency (RF) magnetron co-sputtering system is applied to accomplish the deposited double-layers on the ramp surface. One layer is the stainless steel for the conductive layer and the other is the titanium layer for the cohesive function between the ramp surface and the stainless steel layer. In order to guarantee the stiffness and damping properties of the original ramp, the deposited conductive layer is intended to have very thin thickness. After integration the proposed ramp device into the L/UL system and networking the electrical resistance circuit, the L/UL performance is experimentally evaluated by comparing the measured electrical resistance signal and AE signal.
본 연구에서는 부식환경하에서 bulging 시험동안 음향방출거동에 미치는 변형률속도에 대한 영향을 알아보았다. 시험에 사용된 변형률속도의 범위는 $4 \times 10^{-6}S^{-1}$에서 $1 \times 10^{-4} \times S^{-1}$까지이며, AE신호 특성을 평가하기 위해 사용된 인자는 AE hit수와 진폭으로 하였다. 시험결과, 변형률속도가 감소함에 따라 등가파괴변형률과 원주방향의 균열 길이는 감소하였으나, 파괴과정동안 총 누적 AE hit수와 평균진폭은 크게 증가하였다. 그리고 AE신호 특성치의 최대점은 시험전분부에 접근하였으며, 단위 등가파괴변형률당 평균진폭이 20dB 이상에서는 뚜렷하게 응력부식륜열 현상을 관찰할 수 있었다. 또한 음향방출시험법은 변형률속도에 따른 재료의 응력부식균열 감수성 정도를 평가하는데 있어 그 적용 가능성이 있음을 알 수 있었다.
Mehdizadeh, Sina;Yazdchi, Mohammadreza;Niroomand, Mehdi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1487-1496
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2013
In this paper, a novel algorithm for PD localization in power transformers based on wavelet de-noising technique and energy criterion is proposed. Partial discharge is one of the main failures in power transformers. The localization of which could be very useful for maintenance systems. Acoustic signals due to a PD event are transient, irregular and non-repetitive. So wavelet transform is an efficient tool for this signal processing problem that gives a time-frequency demonstration. First, different wavelet based de-noising methods are analyzed. Then, a reasonable structure for threshold value determining and applying manner on signals is presented. Evaluated errors are good evidences for choices. Next, applying the elimination low energy frequency bands is discussed and developed as a de-noising method. Time differences between signals are used for PD localization. Different ways in time arrival detection are introduced and a novel approach in energy criterion method is presented. At the end, the quality of algorithm is verified through the different assays in lab.
본 연구에서는 공구의 큰 파손에서 부터 공구의 기하학적 형태가 크게 변하지 않는 작은 파손등 파손의 크기와 파손부위에 따른 신호의 형태를 조사하고자 한다. 그 방법으로서 가공재료로서는 SM45C강(steel)과 열처리한 SM45C강을 이용하였다. 공구파손에 따른 AE신호와 절삭력신호의 변화를 분석하기 위하여, AE신호의 경우는 RMS값을 택하고 그 진폭의 갑작스런 변화와 평균 레벨의 변화를 이용하여 파손의 순간 을 감지하였고, 절삭력의 경우에는 절삭력의 주분력, 이송분력 그리고 배분력의 변화 형태를 이용하여 공구의 이상상태를 알 수 있었으며, 이 두 신호의 변화를 동시에 관 찰함으로써 임의의 가공조건에서 공구의 파손을 감지할 수 있는 알고리즘 개발의 기준 을 마련할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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