This paper presents ion-based micro vibration sensor for the ultra-high frequency vibration detection. Presented sensor uses the motion of anion and cation in an electrolyte. Electrolyte vibration sensors have the high shock survival characteristics and a simple read-out circuit because of the small mass and own charges of ions. Presented sensor measures the induced electric potential by the mechanical-electrical coupling. It consist of electrolyte chamber and detection electrode. Electrolyte chamber was fabricated by PDMS molding. Detection electrode was made of gold evaporation on pyrex glass. Size of electrolyte chamber was designed as $600{\times}600{\times}100um$. Detection electrode had 200nm-thick and 42um-gap. In the experimental study, 5.8M sodium Chloride (NaCl) solution was used as electrolyte in 36nl-chamber. Mechanical vibration was measured from 2kHz to 4MHz.
금속물체의 피로도를 측정하기 위하여 고속으로 진동시키면서 비접촉으로 정밀하게 변위를 측정하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 비접촉 고속 진동 검출센서들은 와류 센서나 레이저 센서들을 주로 사용하고있지만 매우 고가이다. 최근 저가의 유도성 센서를 고속 진동검출에 적용하려는 연구가 이루어지고 있으나 아직은 초보단계이다. 본 연구에서는 저가의 유도성 센서를 이용하여 비접촉으로 고속 진동을 검출하는 새로운 근접 센서모듈 설계방법을 제안하였다. 기존의 유도성 센서모듈들은 검파, 적분, 및 증폭과정을 통하여 변위를 검출하기 때문에 아날로그회로 특성상 잡음에 약하고 적분과정에서 변위 검출속도 저하의 요인이 된다. 제안된 방법은 AD변환기(Analog to Digital converter)를 사용하지 않고 진동 주파수신호를 직접 디지털 신호로 변환하는 새로운 방법으로 아날로그 잡음의 영향을 적게 받으며 고속으로 신호를 처리할 수 있는 장점이 있다. 성능 평가를 위하여 셰이커로 진동 주파수를 30Hz부터 1,100Hz 까지 일정간격으로 금속편을 진동시키면서 제안된 센서 모듈을 이용하여 비접촉으로 진동 신호를 검출하였다. 실험결과 비접촉 근접 거리 5mm 이내에서 진동 주파수 검출범위는 DC에서 1,100Hz까지 측정할 수 있었으며 진동 폭의 해상도는 $20{\mu}m$로 나타났다. 따라서 제안된 유도성 센서모듈은 정밀 비접촉 고속 진동검출 센서로서 충분한 성능을 가지고 있다고 평가된다.
We introduce a simple optically passive detection scheme for Bragg grating sensors. This detection scheme is based on two cavity lengths in Fabry-Perot read-out interferometers to produce two quadrature phase shifted signals from the Bragg grating sensor. The passive detection technique is demonstrated by the use of Bragg grating sensors in measuring the dynamic vibrations of the composites.
Conventional vibration-measurement methods used for vibration testing typically employ accelerometers, which offer the significant advantage of accurately measuring vibrations at specific positions. However, they can only measure one point at a time as simultaneously measurements of multiple points can be economically disadvantageous. This study aims to overcome these limitations by analyzing the vibration outputs of accelerometers attached to a product and those obtained through image processing. The analysis involved assessing the measurement uncertainties and verifying the low-frequency vibration testing according to KS standards. The results validated and confirmed the reliability of the proposed camera-based image-processing vibration-measurement method, which exhibited a notable vibration-detection performance and measurement errors within 5% compared to accelerometers for low-frequency vibrations. This method has the potential for application across various vibration-response and durability evaluations. Future research should focus on expanding it to high-frequency vibration testing using high-speed cameras and further enhancing image-based vibration-analysis techniques.
Leak noise is a good source to identify the exact location of a leak point of underground water pipelines. Water leak generates broadband noise from a leak location and can be propagated to both directions of water pipes. This sound propagation due to leak in water pipelines is not a non-dispersive wave any more because of the surrounding pipes and soil. However, the necessity of long-range detection of this leak location makes to identify low-frequency acoustic waves rather than high frequency ones. Acoustic wave propagation coupled with surrounding boundaries including cast iron pipes is theoretically analyzed and the wave velocity was confirmed with experiment. The leak locations were identified both by the acoustic emission (AE) method and the cross-correlation method. In a short-range distance, both the AE method and cross-correlation method are effective to detect leak position. However, the detection for a long-range distance required a lower frequency range accelerometers only because higher frequency waves were attenuated very quickly with the increase of propagation paths. Two algorithms for the cross-correlation function were suggested, and a long-range detection has been achieved at real underground water pipelines longer than 300m.
The low speed machinery faults are usually caused by the bearing failure of the rolling elements. As the life time of the bearing is limited, the condition monitoring of bearing is very important to maintain the continuous operation without failures. A few monitoring techniques using time domain, frequency domain and fuzzy neural network vibration analysis are introduced to detect and diagnose the faults of the low speed machinery. This paper presents a method of fault detection for the rolling element bearing in the low speed machinery using the Wiener filtering and shock pulse counting techniques. Wiener filter is used for noise cancellation and it clearly makes the shock pulse emerge from the time signal with the high level of noise. The shock pulse counting is used to determine the various faults obviously from the shock signal with transient pulses not related with the bearing fault. Machine fault simulator is used for the experimental measurement in order to verify this technique is the powerful tool for the low speed machine compared with the frequency analysis. The test results show that the method proposed is very effective parameter even for the signal with high contaminated noise, speed variation and very low energy. The presented method shows the optimal tool for the condition monitoring purpose to detect the various bearing fault with high accuracy.
Leak noise is a good source to identify the exact location of a leak point of underground water pipelines. Water leak generates broadband noise from a leak location and can be propagated to both directions of water pipes. This sound propagation due to leak in water pipelines is not a non-dispersive wave any more because of the surrounding pipes and soil. However, the necessity of long-range detection of this leak location makes to identify low-frequency acoustic waves rather than high frequency ones. Acoustic wave propagation coupled with surrounding boundaries including cast iron pipes is theoretically analyzed and the wave velocity was confirmed with experiment. The leak locations were identified both by the acoustic emission (AE) method and the cross-correlation method. In a short-range distance, both the AE method and cross-correlation method are effective to detect leak position. However, the detection for a long-range distance required a lower frequency range accelerometers only because higher frequency waves were attenuated very quickly with the increase of propagation paths. Two algorithms for the cross-correlation function were suggested, and a long-range detection has been achieved at real underground water pipelines longer than loom.
Gear system has been widely used in industrial applications and unexpected failures of gears are not only extremely damaging but also lead to economic losses. So, early detection of fault is important for diagnosis machine condition. And acoustic emission is an efficient non destructive testing technique for the diagnosis of machine health and is useful technique for early detection of fault because it can find low-amplitude and high-frequency signal on account of high sensibility. Therefore, in this paper, the AE signal was measured and preprocessed using envelop analysis for gearbox with misalignment between pinion and gear. And then the vibration characteristic of gear misalignment was analyzed.
Gear system has been widely used in industrial applications and unexpected failures of gears are not only extremely damaging but also leading to economic losses. So, early detection of fault is important for diagnosis machine condition. And acoustic emission is an efficient non-destructive testing technique fur the diagnosis of machine health and is useful technique far early detection of fault because it can find low-amplitude and high-frequency signal on account of high sensibility. Therefore, in this paper, the AE signal was measured and preprocessed using envelope analysis for gearbox with misalignment between pinion and gear. And then the gear misalignment's vibration characteristic were analyzed.
Reduction Gear Box where from productive site uses the gear with power delivery with high mechanical efficiency of power a deceleration and as the mechanical element union product which has the velocity ratio which is various together is produced with the power occurrence motor and leads gets a high driving force is plentifully used. The above occurs from gear drive issue sound Whine, Noise and Vibration as occurring from the rim process which the gear will bite mainly is delivered with the case etc. gear drive whole which leads the axis and the bearing. The productivity falls with the going straight rate decrease which with like this problem point is caused by with rework the problem point where the cost of production rises under improving boil many kinds analyzed the plan and investigates the resultant acceleration sensor which and a frequency analysis system and was made to apply.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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