• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.290-298
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• 2014

초음파 두께 측정 방법은 초음파가 표면에서 되돌아오는 시간을 측정하여 두께를 측정하는 비파괴검사 방법이다. 이때 초음파 진행 시간은 펄스의 최대값을 이용하여 측정하기 때문에, 물체의 두께가 얇을 경우 펄스 신호가 서로 중첩이 되어 기존의 초음파 방법으로 측정하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 파워켑스트럼과 최소분산켑스트럼을 사용하여 두께를 측정하는 방법을 제안하고자 한다. 켑스트럼 신호 처리는 초음파 신호를 임펄스 트레인과 전달함수(초음파 펄스 신호)로 분리하기 때문에 표면에서 돌아오는 초음파 신호의 시간을 임펄스 트레인의 주기로 정확하게 측정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 다양한 두께를 가진 철, 아크릴 시편에 대해 실험을 수행하였다. 두께가 얇은 시편에 대해서는 펄스가 중첩이 되기 때문에 기존방법으로 측정이 어려움을 알 수 있었다. 하지만 제안된 방법인 켑스트럼 초음파 신호 처리를 적용한 결과 임펄스 신호로 분리하기 때문에 두께를 정확히 측정함을 알 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.593-596
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• 2004

Hub bearings not only sustain the body of a car, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, vibration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.1093-1096
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• 2004

Bearings are elementary machinery component which loads and do rotating motion. Excessive loads or many other reasons can cause incipient faults to be created and grown in each component. Moreover, it happens that incipient faults which were caused by manufacturing or assembling process' errors of the bearings are created. Finding the incipient faults as early as possible is necessary to the bearings in severe condition: high speed or frequently varying load condition, etc. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing fault signal makes periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.