Recently, manufacturing work has been transformed to small scale production form with various types to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. Then FMS using NC type machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendency, but there are many machining troubles occured during work process not be settled yet. Nowdays high efficiently has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advance FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigate the machining condition in grinding process. As results form this experimental study, it is recognized well that grinding conditions and dressing point of in time cab be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
대부분의 철강산업 기계 등에 설치되어 사용되는 선회베어링은 교체를 위한 정확한 정비계획이 필요하기 때문에 저속회전체의 선회베어링에 대한 진동 상태감시가 매우 중요하게 되었다. 지금까지 음향방출(AE)법이 저속베어링의 상태감시에 가장 많이 사용되는 기술이고 몇몇의 경우는 진동을 사용한다. 음향방출을 사용하는 일반적인 이유는 저속에서 구름요소와 결함위치 사이의 충격에 의하여 발생되는 신호가 약하고 때때로 노이즈나 다른 간섭 주파수에 결함신호가 묻혀 검출이 어렵기 때문이다. 따라서 쉽게 특정 결함에 대한 결함주파수의 동정을 위하여 몇몇 연구자들은 충격에너지를 증가시키기 위하여 인위적으로 미리 정해진 길이, 넓이와 깊이의 결함을 베어링의 내, 외부 레이스에 인가하기도 한다. 이 논문에서는 15 rpm에서 운전하는 저속 선회베어링의 진동신호에 EMD와 EEMD를 적용하였고 논문에서 사용한 진동결함 신호는 국내 산업체에서 공급받은 것이다. 이 논문에서는 베어링결함 주파수 동정을 위하여 EEMD를 사용하여 결함신호의 FFT처리 결과를 입증하고 설명하였다.
A method is presented for diagnosing the converter bearings by using acoustic emission. The flaking mechanism causing the large-scale bearing for furnace to flaw is investigated and a possibility of defect is verified by Finite Element method. he diagnosis logic is proposed fir detecting the flaw of a non-continuous rotating machine. It is proved that the acoustic emission energy can be used as a representative parameter for an acoustic event. Applying the method to the tilting bearings for steel mill in operation, the effectiveness of this logic is evaluated. It is shown that AE signal is generated only when the bearing is tilting, and the trend analysis can be focused upon this process.
본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.
Leak would happen because of the damage of high temperature and high-pressure valve in nuclear power plant. condition based prevention maintenance is essential by using the suitable method based on local condition. Energy loss prevention can prevent from an accurate test, Local actually and ability. The methods of test for high energy fluid leak at present are analysis of ${\Delta}T$, AE(Acoustic Emission) analysis, and thermal image. The result for test of secondary system in nuclear power plant Unit reveals that the AE occurred clearly in leakage situation, but thermal image didn't occur. It is identified that leak is occurred when the orifice located front and back of valve operates. It shows that making a impatient judgment by using the single method if it is leakage is containing uncertainty. So we think that using the Multi-Measuring method is more sound judgment than single-measuring method.
본 연구에서는 인코넬600 합금을 열처리 상태 및 변형속도 등이 서로 다른 SCC 발생 조건하에서 정변형 속도 시험법으로 인장시켜 그때 발생되는 AE신호와 균열 거동을 비교하므로서 SCC 발생 및 진전을 AE로서 적절히 탐지할 수 있는가를 연구하였고, AE로 탐지 가능한 초기의 최소 균열 크기를 측정하므로서 비파괴시험법으로서의 적용성을 평가하고자 하였다 실험 결과, IGSCC에서 발생되는 AE amplitude 준위는 연성파괴 및 기계적인 변형에서 발생되는 것들보다 큰 것으로 나타났으며, 이것은 AE amplitude준위가 AE발생원을 식별할 수 있는 중요한 변수가 될 수 있음을 의미한다. IGSCC 미소균열의 성장 및 주균열의 형성으로부터 주균열의 성장으로 전환되는 시점을 AE로 적절히 감시할 수 있음을 보였으며, AE로 탐지 가능한 최소 균열 크기는 길이 $200{\sim}400{\mu}m$, 깊이 $100{\mu}m$ 이하의 균열인 것으로 나타났다. 결론적으로 AE기술은 입계 응력 부식 균열의 진전을 조기 탐지할 수 있는 유용한 방법으로 평가되며 비파괴시험법으로서의 실제 적용 가능성도 높을 것으로 판단된다.
Renewable energy sources such as wind energy is copiously available without any limitation. Wind turbines are used to tap the potential of wind energy which is available in millions of megawatt. Reliability of wind turbine is critical to extract this maximum amount of energy from the wind. We reviewed different techniques, methodologies, and algorithms developed to monitor the performance of wind turbine as well as for an early fault detection to keep away the wind turbines from catastrophic conditions due to sudden breakdowns. To keep the wind turbine in operation, implementation of Condition Monitoring System (CMS) is paramount, and for this purpose ample knowledge of these types of system is mandatory. So, an attempt has been made in this direction to review maximum approaches related to CMS in this piece of writing.
Acoustic Emission 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 bearing problems and wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet for the rotating machinery diagnosis. Therefore, in this paper two methods which are processed by Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94 % classification of averaged accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
록볼트는 숏크리트와 함께 지하구조물의 주지보재로써 중요한 역할을 수행한다. 따라서 록볼트에 발생된 공동결함은 지하구조물의 안정성에 영향을 줄 수 있다. 최근 록볼트 건전도 평가를 위한 비파괴 검사 방법들 중 피에조 디스크 엘리먼트와 음향방출센서를 사용하는 유도초음파의 투과법과 반사법이 우수한 결과를 보여 주었다. 하지만 피에조 디스크 엘리먼트에서 발생되는 파는 현장에 적용하기에 부족한 에너지의 크기를 가진다. 또한 투과법의 경우 현장에서 록볼트 시공시 피에조 디스크 엘리먼트를 철근 끝단에 설치하여 시공하여야 한다. 본 연구의 목적은 충분한 에너지를 발생시킬 수 있는 유도초음파의 반사법을 개발하고 이를 현장에 시공된 록볼트의 건전도를 경가에 적용하는 것이다. 본 연구는 실내실험과 현장실험으로 수행되었다. 충분한 에너지를 갖는 유도초음파를 록볼트 두부에 자국정을 대고 해머로 타격하여 발생시켰으며, 이를 음향방출센서로 수신하였다. 측정된 신호의 분석을 위해 웨이브렛 변환을 이용하였다. 웨이브렛 변환의 최고점으로부터 에너지 속도를 산정하여 록볼트의 건전도를 평가하였다. 유도초음파의 에너지 속도는 실내에 설치된 록볼트 실험체와 현장에 시공된 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 해머 타격방법이 현장에서 록볼트 건전도 평가에 유용한 방법이 될 수 있음을 보여 준다.
본 논문은 두 편으로 구성된 스마트능동레이어 (smart active layer, SAL) 센서 개발에 관한 두 번째 것이다. 이미 첫 번째 논문에서 언급되었지만, 구조물 건전성 감시 (structural health monitoring, SHM)는 구조물 안전 감시의 비용과 편리성을 개선하기 위한 방법으로서, 산업현장에서 그 응용이 점차 증가하는 새로운 기술이며, 최근 실제 응용을 하기 위한 스마트 센서의 개발 및 연구가 매우 활발하다. 본 논문에서는 첫 번째 논문에 기술된 SAL 센서의 이론 및 개념 연구에 이어서 실제 제작 및 적용연구에 관해 기술한다. 본 연구에서는 탄성파 감지를 위한 스마트 압전 센서 SAL을 개발하였는데, 압전 소자, 전자기파 차폐층 (EMI shielding lave.) 및 보호 층(protection layer)으로 구성되었다. 보호층에 일정 간격으로 분포된 압전 센서가 부착되고, 이들을 전기적으로 연결하는 회로층이 위치하고 있다. 모두 4종류의 SAL 센서가 설계, 제작 및 시험되었으며 이에 대해 상세히 기술하고 있다. 본 연구를 통해 SAL 센서는 SHM의 수행과 탄성파에 의한 손상 위치를 표정하는데 적용 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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