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.
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
공작기계의 자동화 고속화에 의해 절삭 작업은 향상되고 있지만 선삭시 발생하는 연속형 고속형칩은 작업능률을 저하시킴으로 AE센서를 이용한 절삭 실험을 통하여 절삭 조건에 따른 AE 신호의 특징을 분석하고 칩과 관련된 신호특성을 분석결과 칩 형상에 가장 중요한 요인이 되는 것은 AE진폭 신호와 AE 에너지 신호였음을 확인하였으며, AE진폭 신호와 AE에너지 신호를 통계적 처리한 결과 에너지신호 보다는 진폭 신호의 첨도값이 선삭시 절삭특성을 잘 나타내 주고 있었으며, 비절삭에너지를 이용하여 절삭성능을 종합적으로 평가하였다.
A monitoring system for magnetic abrasive polishing process is necessary to ensure the polishing products the high quality and integrity. Acoustic emission (AE) signal is known to reflect the material removal phenomena in other machining processes. In a case of the magnetic abrasive polishing of non-magnetic materials, application of AE method is very difficult because of lower machining force on the surface of workpiece and the level of AE signal is extremely lower. In this study, AE sensor-based monitoring system is applied to the magnetic abrasive polishing. The relation between the level of the AE RMS and the surface roughness during the magnetic abrasive polishing of magnesium alloy steel is investigated.
The signal-based acoustic emission (AE) characterization of concrete fracture process utilizing home-programmed AE monitoring system was performed for three kinds of static loading tests (Cubic-splitting, Direct-shear and Pull-out). Each test was carried out to induce a distinct fracture mode of concrete. Apart from monitoring and recording the corresponding fracture process of concrete, various methods were utilized to distinguish the characteristics of detected AE waveform to interpret the information of fracture behavior of AE sources (i.e. micro-cracks of concrete). Further, more signal-based characters of AE in different stages were analyzed and compared in this study. This research focused on the relationship between AE signal characteristics and fracture processes of concrete. Thereafter, the mode of concrete fracture could be represented in terms of AE signal characteristics. By using cement-based piezoelectric composite sensors, the AE signals could be detected and collected with better sensitivity and minimized waveform distortion, which made the characterization of AE during concrete fracture process feasible. The continuous wavelet analysis technique was employed to analyze the wave-front of AE and figure out the frequency region of the P-wave & S-wave. Defined RA (rising amplitude), AF (average frequency) and P-wave & S-wave importance index were also introduced to study the characters of AE from concrete fracture. It was found that the characters of AE signals detected during monitoring could be used as an indication of the cracking behavior of concrete.
Characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditions, tool materials, and tool geometry in metal cutting. Relation between AE signal and tool wear was investigated experimentally. Experiment is carried out by interrupted cutting for SCM420 workpiece with TiN coating tool on HSS material. AE RMS voltage and count per event were increased according to tool wear. The major results are as follows : 1) AE RMS value is nearly constant as cutting speed changes, but is rapidly increase as feed rate increases. 2) AE RMS value and Count per Event increase as tool wear increases. 3) It is more effective to monitor tool wear by Incremental rate of AE RMS value than by Incremental rate of count per event.
In spite of progress in tribological research, machine component failure due to friction and wear has been reported frequently. This failure may lead to secondary damage that can cause huge expense for maintenance and repair. To prevent economic loss, it is important to detect and predict the initial failure point. In this sense, various researchers have been tried to develop Condition Monitoring (CM) method using Acoustic Emission (AE) generated while the materials undergo failure. In this study, effect of particles on friction and wear was investigated using the pin-on-plate friction test and AE signal was recorded with a band-width type AE sensor. The experiments were performed in dry and lubricant conditions using steel and glass as specimens. After the experiment, 3D laser microscope image was captured to evaluate the wear behavior quantitatively. The AE signal was analyzed in time-domain and frequency-domain. The amplitude was compared with the frictional results. The results of this study showed that particle generation accelerate wear, generate high magnitude AE signal and change the frequency characteristics of the signal. Also, lubricant condition test results showed low coefficient of friction, low wear rate, and low magnitude of AE signal compared to the dry condition. It is expected that the results of this study will aid in better assessment of wear in CM technology
This paper aims at reviewing the possibility of application over normal or abnormal, detection used by AE, and the characteristics of grinding processes. In this study, when WA-vitri-fied ' resinoid bond grinding wheels:36 kinds of grinding wheel and grinding depth were tuned at the surface grinding, the zone of AE signal generation is theoretically modelled and reviewed by grinding processes. The variation of grinding resistance( F$n^{9}$$F_{t}$) and AE signal is detected in-process by the use of AE measuring system. The tests are carried out in accordance with grain size and grade of grinding wheels, and work-pieces-STD11 and STD61. According to the experiment's results, the following can be expected;as grinding time passes by, the relation of grinding depth and quantity of AE signal, observing on AE signal and grinding burn suggest the characteristics of grinding processes and evalution on the possibility of control of grinding machine, and monitoring abnormal conditions.e, and monitoring abnormal conditions.
본 연구에서는 단순절삭의 특성과 관련된 신호처리 방법을 검토하고, 선삭의 경우와 달리 제기되는 문제점중의 하나인 센서의 부착위치를 예비실험을 통하여 결정 하며, 공구마멸의 진전에 따른 AE신호의 특성변화를 조사하여 공구마멸 자동감지의 기 초가 되는 공구마멸의 점진적 증가에 따른 AE신호의 특성변화를 관찰하고자 한다. 특히 절삭조건 즉 이송량, 절석깊이, 절삭속도, 그리고 정착된 인서트의 수가 AE신호 의 특성에 미치는 영향을 각각 조사하여 절삭조건의 변화에 따른 AE신호의 변화경향을 살펴보고자 한다.
Acoustic emission (AE) is known to be sensitive to fracture process and so it was expected that AE data may propose as a means of monitoring the fracture information. The aim of this study is to analyze the characteristic of AE signal emitted from glass during Vickers indentation. To observe AE characteristics by surface effect, both glass and coating glass were studied. During Vickers indentation loading, AE signal resulted from penny-like crack is detected. During Vickers indentation unloading, AE signal resulted from both radial/median crack and lateral crack is detected. In case of indentation on glass, the emission energy(${\epsilon}$) is found to be approximately proportional to the fourth power of the crack length. In case of indentation on coating glass, the emission energy(${\epsilon}$) is approximately proportional to the crack length.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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