Journal of Advanced Marine Engineering and Technology

  • 제36권2호
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  • Pages.258-266
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  • 2012
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  • 2234-7925(pISSN)
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  • 2234-8352(eISSN)
한국마린엔지니어링학회 (The Korean Society of Marine Engineering)
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AE 신호를 이용한 조기 결함 검출을 위한 Hilbert 변환과 Hilbert-Huang 변환의 비교

Comparison of Hilbert and Hilbert-Huang Transform for The Early Fault Detection by using Acoustic Emission Signal

  • 구동식 (창원문성대학 조선학부) ;
  • 이종명 (경상대학교 대학원 정밀기계공학과) ;
  • 이정훈 (경상대학교 대학원 정밀기계공학과) ;
  • 하정민 (경상대학교 대학원 정밀기계공학과) ;
  • 최병근 (경상대학교 에너지기계공학과, 해양산업연구소)
  • 투고 : 2011.10.31
  • 심사 : 2012.02.24
  • 발행 : 2012.03.31
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초록

음향방출(Acoustic Emission, AE) 시스템은 최근 조기 결함 검출 시스템 개발을 위해 적용되고 있으며, 그에 따르는 신호처리 기법에 대한 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 신호처리 기법 중 포락처리(Envelope analysis)가 베어링 결함 분석에 사용되고, Wavelet Transform은 기어 등의 결함 분석에 용이한 것으로 알려져 있다. 하지만 여전히 AE 신호를 위한 신호처리 기법은 불확실하다. 따라서 본 논문에서는 AE 시스템을 적용한 조기 결함 검출 시스템 개발을 위한 사전 연구로, AE 신호를 분석하기 위한 신호처리 기법으로 Hilbert Transform(HT)과 Hilbert-Huang Transform(HHT)에 대해 비교 분석한다. AE 신호는 피로시험을 통해 취득되었으며, 취득된 AE 신호를 두 신호처리 기법을 적용하여 주파수 및 시간 신호에 대해 분석하였다. HT에 비해 HHT가 시간-주파수 영역에 대해 결과를 나타내기 때문에 좀 더 명확한 특징을 보이는 데에 반해 신호처리 시간 및 필터링에 대한 단점을 보이고 있음을 확인하였다.

Recently, Acoustic Emission (AE) technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the rolling element bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on gearboxes. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper, two methods, which is Hilbert transforms (HT) and Hilbert-Huang transforms (HHT), will be compared for development a signal processing method for early fault detection system by using AE. AE signals were measured through a fatigue test. HHT has better advantages than HT because HHT can show the time-frequency domain result. But, HHT needs long time to process a signal, which has a lot of data, and has a disadvantage in de-noising filter.

키워드

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