• 제목/요약/키워드: 음향 방출의 평균 펄스 진폭

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음향방출 계측법에 따른 가교폴리에틸렌 케이블의 트리잉 파괴 예지에 관한 연구 (A Study on Prediction of Treeting Breakdown in XLPE Cable According to Method of Acoustic Emission Detection)

  • 김재환;박재준
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제7권4호
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    • pp.26-33
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    • 1993
  • 트리열화 현상을 감지하기 위한 노력으로 음향방출 펄스를 계측할 수 있는 자동계측 시스템을 자체 개발하였다.가교 폴리에틸렌(이하 XLPE라 부른다)시편에 교번전압 15[kV]을 인가했을 때 수초형 트리(bush-type tree)로의 개시 및 진전시 수초형에서 가지형(branch-type tree)으로 진전할 때는 음향방출 평균펄스 진폭(이하 펄스평균 진폭이라 부른다)이 작은 펄스가 많이 발생하였고, 가지형에서 수초형 트리로 진전할 때에는 큰 펄스진폭을 갖는 작은 수의 펄스수를 계측할 수 있다. 이로써 작은 진폭을 갖는 많은 펄스진폭 및 펄스수에 대한 3차원의 분포양상으로서 왜도(Skewness)가 방전의 특성량임을 확인하였고, 왜도를 이용한 S-평면상의 궤적(Trajectory) 변화시 원점에서 멀어질수록 파괴에 가까워짐을 알았다.

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음향탐지를 이용한 트리잉의 열화진단을 위한 정량적 분석에 관한 연구 (A Study on Quantitative Analysis for Treeing Deterioration Diagnosis Using Acoustic Detection)

  • 이덕진;신성권;김재환
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.68-74
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    • 1999
  • 본 연구는 고분자재료에서 음향센서를 이용한 부분방전의 음향적 탐지를 행했다. 저밀도 폴리에틸렌에 대한 트리잉파괴 실험에서 음향센서로 얻어진 음향방출 특성의 시간순서대로 측정하여 통계처리를 행했다. 또한 5가지 특성량을 도입하고 $\psi$-AEA-n(위상-음향진폭-펄스수) 패턴을 분석한 결과, 보이드 시료의 AE평균개시진폭 $(\overline{AEA_{inc}})$과 AE 평균최대진폭$(\overline{AEA_{max}})$은 열화중기, AE펄스수, AE평균최대위상각$(\overline{\theta{max}})$은 열화말기를 진단하기 위해서 유용한 음향방출량임을 알 수 있다. 이들 음향방출량은 보이드 시료의 열화진단을 구별하는데 유용한 음향방출량임을 실험결과로부터 얻었다.

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부분 방전 전하와 음향 방출 펄스의 동시 측정에 의한 트리잉 파괴 진단 (The Diagnosis of Treeing Breakdown Using Simultaneous Detection of Electrical Charge and Acoustic Emission Pulse of Partial Discharge)

  • 김성홍;박재준;김재환
    • E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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    • 제10권3호
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    • pp.247-254
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    • 1997
  • Internal voids in insulators give rise to partial discharge, which causes a local breakdown and even entire insulation breakdown. Recently, the necessity of establishing the way to diagnose the aging of insulation materials and to predict of insulation breakdown become important. The purpose of our work are to investigate the treeing phenomena with an artificial needle shaped void by the charge of discharge and acoustic emission pulse in each phase angle area at the same time. We analyzed the .PHI.-QA-t pattern and .PHI.-AEA-t pattern using statistic operators such as pulse magnitude, pulse number, skewness, kurtosis. Therefore, the relation between the charge of discharge and acoustic emission pulse will be helpful to predict the breakdown just before the breakdown occur.

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