충수된 지상 탱크 저판부에서 발생하는 AE 신호 특성을 관찰하여 누수 등 손상에 대한 신호를 분석, 평가하였다. EMI 잡음신호를 에너지, 카운트. 지속시간 등과 누적진폭 분포상의 기울기를 비교 분석하여 제거하였다. EMI 신호는 높은 에너지 카운트, 지속시간을 나타내며, 누적 분포상에서 큰 기울기를 갖는 특성을 보였다. 남은 AE 신호의 위치표정과 클러스터 분석을 통해 부식손상의 가능성을 추정할 수 있었으며 총 20개의 클러스터로 에너지는 최대 11,990에서 8,565까지 이벤트는 최대 8에서 5까지 나타났다. 개방에 의한 손상확인을 하지 못했으나 보다 높은 고감도의 센서와 문턱값을 60dB 이상 높여서 평가한 다면 보다 정확한 발생위치 추정이 가능하리라 본다.
본 논문에서는 와이어로프 손상의 정량화를 위하여 먼저 동일한 소재 및 직경을 가지는 강봉을 이용한 누설자속기반 결함탐상 연구를 진행하였다. 현재까지 국외 및 국내에서 누설자속탐상 기법을 이용하여 결함을 탐상하는 연구가 많이 진행되어 왔지만, 그 손상을 진단하는 것에 그쳐 손상의 정도를 판별하여 그에 따른 적절한 조치를 취하는 것에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 전자기적 유한요소 해석 프로그램을 이용하여 누설자속탐상 시스템을 모델링하였으며 강봉을 강자성체 시편으로 이용하여 누설자속탐상 시뮬레이션을 진행하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 검증하기 위하여 실제 강봉에 시뮬레이션과 동일한 종류의 손상을 가공하여 결함탐상 실험을 진행하였다. 시뮬레이션과 실험 데이터를 분석한 결과 탐상 속도는 신호의 크기에 미소한 영향을 주었으며, 손상의 너비 변화에 따라 신호의 크기가 동일하지 않음을 검증할 수 있었다. 본 분석을 토대로 깊이 손상과 너비 손상에서의 신호 특성을 추출하여 손상의 종류를 분별할 수 있었고, 역으로 추출된 신호의 특성을 이용하여 손상의 종류를 판별할 수 있는 가능성을 확인하였다.
이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 측정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FFT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균 신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석 온 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
복합재는 금속보다 높은 비강성과 비강도를 갖는 장점 때문에 군용기와 민항기의 주요 구조물로 사용이 증대되고 있다. 하지만 복합재의 기계적인 특성은 충격에 의해 심각하게 저하된다. 특히, 우박, 고속 택싱에 의한 파편과의 고속 충격은 작은 질량임에도 불구하고 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 줄 수 있다. 그러나 한 가지 센서 또는 기존의 기법을 사용하여 복합재의 손상을 탐지하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 복합적층판의 고속충격에 의한 손상 개시와 전파를 모니터링하기 위해 PVDF 센서와 AE 센서를 사용하였다. 센서 신호를 분석하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하였다. 충격에너지가 증가할수록 고주파 신호가 증가하였고 PVDF 센서와 AE 센서 신호에서 유사한 경향을 알 수 있었다. 결과적으로 복합적층판의 고속충격손상을 감지하고 특성화하는 다양한 센싱 기법을 제시하였다.
말초 신경계에서 손상된 신경은 그 손상된 정도에 따라 재생의 정도가 달라진다. 이러한 신경 재생의 정도를 확인할 수 있는 방법으로 초미세 전극 어레이 기술이 연구되고 있는데 이것은 전기신호경로(via hole)를 초미세 전극어레이를 제작하여, 손상된 신경의 근위부(proximal stump)와 원위부(distal stump) 사이에 직접 삽입하여 선경으로부터 재생되어온 신경 섬유의 전기적 전도 선호를 측정 및 기록하는 것이다. 이는 신경 재생을 관찰하는 방법으로서 신경보철(neural prostheses) 기술에 이용된다. 따라서, 본 논문에서는 손상된 신경의 재생을 관찰하기 위한 implantable microelectrode array system을 설계하고, 원 신호인 선경 전도 신호의 특성과 제작된 이식형 초미세전극(implantable microelectrode)의 특성을 고찰하며, 동물 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 주행 중 타이어와 노면이 마찰하면서 발생하는 초음파 신호에서 이물질로 인해 야기되는 우성주기를 검출하여 타이어 손상 유무를 판별하는 알고리즘에 대해 연구하였다. 손상된 타이어에서 획득한 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼을 산출하고 통계적 처리에 의한 임계값을 설정함으로써 우성주기를 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험 결과, 시속 80km/h로 주행 시 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼의 피크주기 97.6ms에 비해 제안된 알고리즘의 우성주기는 100ms로서 포락선 피크의 평균주기 101.24ms를 기준으로 하였을 때 더 정확한 주기 측정 결과를 보였다.
탄소섬유강화복합재료(CFRP) 적층판에 비교적 낮은 에너지의 충격을 주어, 충격에 의해서 손상된 적층판을 사용하여 인장강도, 파괴 인성 및 AE 신호 특성에 미치는 충격 손상의 영향에 대하여 검토하였다. 충격손상재의 인장강도, 파괴 인성 및 AE-event count는 충격 속도와 박리 면적의 증가에 따라서 감소함을 알 수 있었다. 그리고 충격시험시에 발생한 박리 면적은 충격 속도와 비례하였다. 또한 적층 방법에 따른 손상재의 강도비와 파괴 인성비가 달라짐이 확인되어 복합재료의 내충격 설계시 손상량과 손상재의 파괴 인성 및 강도에 대한 정량적 평가를 AE 신호로부터 해석할 수 있음이 확인되었다.
본 논문에서는 강판형교의 주된 두 손상유형인 거더의 휨 강성 저하와 지점부의 손상을 검색하기 위해 가속도-임피던스 특성을 이용한 하이브리드 구조건전성 모니터링 기법을 제안하였다. 하이브리드 기법은 1) 전역적인 방법으로 손상의 발생을 경보하고, 2) 구조물의 구조 부재내의 발생된 손상을 분류하며, 3) 구조 부재에 따라 적절한 방법을 이용하여 세부적으로 분류된 손상을 평가하는 크게 3단계로 구성되었다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 경보된 손상유형을 분류한다. 세 번째 단계에서는 모드변형에너지기반 손상지수법과 RMSD 기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 몇몇의 손상 시나리오에 의해 측정된 하이브리드 가속도-임피던스 신호를 이용한 모형 강판형교 실험을 통해 제안된 하이브리드 기법의 유용성을 평가하였다. 또한, 온도변화 및 지점손상 조건에 대한 실험을 통해 임피던스기반 손상모니터링의 정확도에 미치는 온도유발 영향을 검토하였다.
주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 원통 프런지 연삭에서 비가공시간을 줄이기 위해, 공연삭시간 단축과 드레싱 신호를 이용한 숫돌 손상상태 검출에 관한 연구를 수행하였다. 연삭기의 심압대에 설치한 AE센터와 숫돌 덮개에 설치한 초음파센서를 이용해 공연삭, 공작물과 숫돌의 근접, 접촉상태를 감시하고 이에 대응해 적절히 이송속도를 제어했다. 그리고 드리싱시 나타나는 AE 신호의 표준편차를 이용해 숫돌의 손상상태를 검출해서, 드레싱 기회에 대한 효과적인 정보를 제공합으로써 비가공 시간을 단축했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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