One of the innovative physical methods that provide insight into the basic processes which determine friction and wear behavior of coated machine tools is acoustic emission (AE). In this study, an investigation of the relation between AE and friction signal produced during repeated sliding test is presented. The material of test specimens is CrN coated 0.2% plain carbon steel with 1 Um thickness. The obtained results demonstrate that AE signal is very related with friction, and AE signal is more sensitive than friction when CrN coated film come off the substrate.
Detection of gas leak from a tube is a very important issue in the quality control of machines such as the heat exchanger of an air-conditioner, because leakage of operating gas directly reduces the performance of machines. The acoustic emission (AE) method is a common way to detect leak of gas, however its application under the environment of mechanical vibration is restricted since most AE detectors are very sensitive to external vibration noise. In order to overcome this problem, we propose a method based on the mode analysis of the Lamb wave. In this method, the dominant Lamb mode and its frequency are found first, and then a proper band-pass filter is used to retain only this frequency component. In this way, we could improve the SNR (signal-to-noise ratio) of AE signal generated by gas leak from the tube even under vibratory environment.
Detecting acoustic emission (AE) provides an appropriate method to diagonize on-line transformers, since acoustic signal is not influenced by strong electric field. Then AE versus AE signal processing method is investigated. But this processing is difficult that decision of starting point of AE wave with acoustic noise. This problem is sloved by correlation which calculate time interval between two signals eactly. This paper presents a technique locating the eact position of the partial discharge (PD) in a power transformer by the correlation of the AE signals from two ultrasonic sensors. And PD position is displayed on monitor. Laboratory tests confirmed that the proposed method can be used for locating the PD in power transformer.
In this study, using in-process tool failure detecting system by AE method in turning machining, we measured AE signal from the tool, and the surface roughness of workpiece and then compared it with tool wear. As a result, we found that tool failure can be predicted by means of surface roughness of the workpiece and it can be predicted more precisely by the arithmetical average roughness (Ra) than by the maximum height of irregularities (Rmax) of the workpiece. Also, we found that we could judge whether it was sudden failure or the wear by means of the shape of AE signal and the range distri- bution of power spectrum frequency when tool danage was happened.
The feasibility of using AE for detecting contact and slip between a workpiece and an end effector has been tested. Specifically, the relationship between the contact and slip motion and the characteristics of the AE signal is theoretically and experimentally investigated. The experimental results manifest that the high sensitivity of AE signal to the contact and slip makes it a good alternative as a robot tactile sensor.
The object of the present work is the analysis of head/disk interaction during start/stop and constant speed operation using acoustic emission (AE). The frequency spectrum analysis is performed using the AE signal obtained during the head/disk interaction. The FFT (Fast Fourier Transform) analysis of the AE signals is used to understand the interaction between the AE signal and the state of contact.
식물의 환경제어 향상을 위하여, 비파괴적인 방법을 사용하여 식물의 신호 특성이 연구되고 있다. 본 연구에서는 속씨식물과 겉씨식물에서 검출되는 음향방출 신호에 미치는 물 스트레스의 영향에 대하여 검토하였다. 낮 시간의 음향방출 신호는 밤 시간 보다 훨씬 많았으며, 낮 시간의 신호는 식물의 물 스트레스에 의해서 발생한 것으로 판단된다. 속씨식물과 겉씨식물은 음향 신호의 강한 주파수 대역이 다르게 나타났으며, 실외에서 검출한 식물의 음향 신호 주파수는 동일한 식물을 사용하여 실내에서 검출한 신호의 주파수 범위와 일치하였다.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
The surfaces of machine components in sliding contact such as bearing, gears and pistons etc. frequently operate under the condition of mixed lubrication due to high load, high speed and slip. These machine components often undergo the inception of scuffing in practical application. The scuffing failure is a critical problem in modern machine components, especially for the requirement of high efficiency and small size. However, it is difficult to find a universal mechanism to explain all scuffing phenomena because there are so many factors affecting the onset of scuffing. In this study, scuffing experiments are conducted using Acoustic Emission(AE) measurement by an indirect sensing approach to detect scuffing failure. Acoustic Emission(AE) signal has been widely utilized to monitor the interaction at the friction interface. Using AE signals we can get an indication about the state of the friction processes, about the quality of solid and liquid layers on the contacting surfaces in real time. The FFT(Fast Fourier Transform) analyses of the AE signal are sued to understand the interfacial interaction and the relationship between the AE signal and the state of contact is presented.
본 연구에서는 프레스 시험 중 시편에서 발생하는 음향방출 신호와 신호필터링을 통해 시편의 건전성을 평가하는 연구를 진행하였으며, 실험결과를 통해 음향방출 진동횟수와 최대진폭 두 개의 음향방출 파라미터를 프레스 시편 건전성 판단에 적용하고자 한다. 프레스 장치를 이용한 구멍확장시험 중에는 시편에서 탄성파가 발생하며, 탄성파를 음향방출 센서를 통해 수집하였다. 이 신호를 바탕으로 음향방출 파라미터를 획득한 뒤, 시편의 크랙을 감지하는 연구를 진행하였다. 명확한 건전성 판단을 위해 STFT(Short Time Fourier Transform)와 고주파수 통과 필터(High-Pass Filter)를 이용하였다. 향후 본 연구에서 제안하는 신호 처리 기법 및 해당 파라미터를 활용한다면 프레스공정에서의 시편 건전성 평가 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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