일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
리튬이온전지의 충/방전 열화 과정에서 발생하는 음향방출 신호를 검출하여 누적카운트, 방전용량, 미세손상 사이의 상관관계를 확인하였다. 상용 리튬이온전지를 사용하여 가속 충/방전 싸이클 실험을 하면서 음향방출 신호를 수집하였다. 다수의 음향방출 신호가 전지의 충전 및 방전 과정에서 각각 검출되었다. 충/방전 열화 싸이클이 증가함에 따라 전지 용량은 감소하였고 음향방출 신호의 누적카운트는 증가하는 경향을 보였다. 충/방전 후 전지를 분해하여 내부 전극 손상을 관찰한 결과 전극 계면 박리 및 미소균열이 다수 확인되었으며, 이러한 기계적 손상이 음향방출원인 것으로 판단된다. 전지 방전용량과 음향방출 누적카운트 사이에는 선형의 상관관계가 있었으며, 이로부터 음향방출법을 이용한 리튬이온전지 열화 평가 가능성을 제안하였다.
The signal pattern recognition method by acoustic emission signal is applied to detect and classify the defects of a journal bearing in a power plant. AE signals of main defects such as overheating, wear and corrosion are obtained from a small scale model. To detect and classify the defects, AE signal pattern recognition program is developed. As the classification methods, the wavelet transformation analysis, the frequency domain analysis and time domain analysis are used. Among three analyses, the wavelet transformation analysis is most effective to detect and classify the defects of the journal bearing..
본 연구는 침엽수재를 사용한 손가락결합부재의 강도 및 감쇠특성을 측정함으로서 문창틀재로의 사용가능성을 시험하기 위하여 수행하였다. 손가락결합부 시험편의 형태는 손가락부분의 길이와 경사도에 따라서 다섯가지로 제작하였다. 하중은 4개의 하중단계를 갖는 양방향휨으로 가하였으며 각각의 하중단계는 3개의 하중주기로 구성되었다. 손가락결합부의 파괴특성을 분석하기 위하여 감쇠시험 과정에 AE신호를 측정하였다. MOE는 시험편의 형태와 뚜렷한 관련을 갖고 있지 않으나, MOR은 손가락부분의 경사도가 증가될수록 감소되는 뚜렷한 관계를 나타내었다. 감쇠비는 하중단계가 증가될수록 감소되었으나 파괴직전의 단계에서는 증가되는 경향을 나타내었다. 하중방향에 대하여 수직한 방향의 손가락결합부재가 수평방향부재보다 더 높은 강도를 나타내었다. 60dB 이상의 AE신호는 목재 또는 접착층의 파괴에 의하여 발생되는 것으로 분석되었다. 완전한 파괴가 발생하는 경우에는 100dB 이상의 AE신호가 발생하였다.
For the diagnosis of compressor abnormal condition in air-conditioner, AE signal which is derived from wear condition, compressed air and assembly error is analyzed experimentally. The burst and continuous type AE signal occurred by metal contact and compressed air and AE raw signal of compressors were directly acquired in production line. After extracting samples according to waveforms, Early Life Test(ELT) is conducted and classified to normal and abnormal waveform. The efficient parameters of waveform pattern are investigated in time and frequency domain and the diagnosis algorithm of air-conditioner by Neural Network estimation is suggested.
본 연구에서는 부식환경하에서 bulging 시험동안 음향방출거동에 미치는 변형률속도에 대한 영향을 알아보았다. 시험에 사용된 변형률속도의 범위는 $4 \times 10^{-6}S^{-1}$에서 $1 \times 10^{-4} \times S^{-1}$까지이며, AE신호 특성을 평가하기 위해 사용된 인자는 AE hit수와 진폭으로 하였다. 시험결과, 변형률속도가 감소함에 따라 등가파괴변형률과 원주방향의 균열 길이는 감소하였으나, 파괴과정동안 총 누적 AE hit수와 평균진폭은 크게 증가하였다. 그리고 AE신호 특성치의 최대점은 시험전분부에 접근하였으며, 단위 등가파괴변형률당 평균진폭이 20dB 이상에서는 뚜렷하게 응력부식륜열 현상을 관찰할 수 있었다. 또한 음향방출시험법은 변형률속도에 따른 재료의 응력부식균열 감수성 정도를 평가하는데 있어 그 적용 가능성이 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 SA-516 압력용강의 다층용접재와 용접후 열처리재를 대상으로 음향방출신호 특성을 평가하였다. 또한 예균열 선단에서 형성되는 소성영역의 크기와 음향방출신호와의 관계를 고찰하였으며, 실험 후 파단면을 관찰하여 음향방출원을 규명하여 용접후 열처리의 유효성을 평가하였다. 용접재 및 후 열처리재 모두 용접된 판 두께방향의 중앙부에서 표준 샤르피 시험편을 채취하여 날카로운 균열(예균열)을 내고 난 다음, 4점굽힘과 음향방출실험을 동시에 실시하였다. 후 열처리재와 용접재 공히 탄성영역에서 음향방출 신호는 발생하지 않았으며, 항복하중과 최대하중 사이에서 발생하였고, 최대하중 이후의 소성 심화영역에서 는 신호가 발생하지 않았다. 후 열처리재의 음향방출신호 강도는 시험편의 채취 위치에 관계없이 용접재에 비해 작았으며, 균열선단에서 소성영역의 진전형태는 용접재에 비해 훨씬 단순한 양상을 보였다. 후 열처리재의 파단면에는 용접재와는 달리 산화물의 분포가 훨씬 적었으며, 이는 열처리로 인해 용접부의 음향방출원이 감소하였다는 점에서 볼 때 열처리 효과는 있었다.
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.
에너지 관련 플랜트에 사용되는 배관은 플랜트의 성능이나 안전성유지에 있어서 중요한 설비의 일부이다. 본 연구에서는 고압탄소강 배관의 변형 및 파괴에 대한 음향방출 기초 자료를 얻기 위하여 압력용기용 배관재를 기계가공하여 인장시험편을 만든 후, 인장시험을 실시하여 항복, 소성변형 및 파괴에 이르기까지의 음향방출 신호를 분석하였다. 탄성영역, 최대인장강도 이전의 소성영역 및 최대인장강도 이후의 소성영역에서 검출된 음향방출의 시간-주파수 분석 결과는 탄성영역에서 항복영역까지는 비교적 낮은 저주파수 대역(250${\~}$350kHz)이 나타났으며, 소성영역에서는 저주파수뿐만 아니라 고주파수 대역(500kHz)도 나타났다. 인장시험 후, 이러한 각 영역의 구별이 가능하였던 원인은 항복영역에서의 전위의 이동, 집적에 따른 신호와 최대인장강도 이전의 소성영역에서의 전위들이 개재물이나 결정입계를 통과했을 때 나타나는 신호, 최대인장강도 이후에는 미소공동의 발생, 성장 및 합체에 의하여 나타나는 신호로 분류가 가능하였기 때문인 것으로 판단된다.
사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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