• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권7호
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• pp.555-561
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• 2014

Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet for the rotating machinery diagnosis. Therefore, in this paper two methods which are processed by Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94 % classification of averaged accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권1호
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• pp.48-57
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• 2007

사용 중인 항공기 구조를 모사하여 리벳구멍 주위에 피로균열이 존재하는 AA2024-T3 박판을 CFRP 복합재 패치로 접합하여 보수한 후 피로균열 성장거동을 음향방출(AE)을 측정하면서 관찰하였다. 패칭의 효과로 균열성장속도의 뚜렷한 감소와 균열이 인접한 리벳 구멍으로 전파되는 시간을 지연시키는 효과가 있음을 확인하였다. 그리고 패칭 후 균열성장에 의해 탐지된 신호와 패치와 알루미늄 사이의 접합계면 분리에 의한 신호의 구별 가능성을 다변량 자료분석 기법인 주성분분석을 통해 알아보았다. 그 결과 균열성장에 따른 AE신호는 계면분리에 따른 AE신호에 비해 중심주파수가 높고 작은 에너지를 가지는 반면, 계면분리 신호는 균열성장 신호에 비해 상승시간이 길고 중심주파수가 상대적으로 낮으며 비교적 큰 에너지를 가진 것으로 나타났다. 따라서 AE신호의 유형인식 방법은 AE 발생원의 위치표정 결과와 결합할 경우 패치 접합으로 보수된 구조에서의 피로균열 성장거동을 예측하는 방법으로 충분히 활용될 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제16권3호
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• pp.155-161
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• 1996

회전 기계의 저어널 베어링 상태를 음향 방출(AE) 기술을 활용하여 감시하기 위한 진단 시스템을 개발하였다. AE 기술은 베어링 시스템에 있어서 비정상 상태를 탐지하기 위하여 이용된다 모의 저어널 베어링시스템을 이용한 실험과 실제 발전 설비에 대한 적용 시험의 결과로부터 AE 신호 파라메타 중에서 rms voltage가 가장 유효한 것으로 판명되었으며, 이러한 연구 결과를 토대로 하여 진단 시스템의 알고리즘과 판단 기준들이 설정되었다. 베어링 진단 시스템은 AE 센서 및 전치앰프로 구성된 신호 감지부, AE rms voltage를 측정하기 위한 rms-to-DC 변환 회로부로 구성된 신호 처리부, A/D 변환기를 이용하여 rms voltage 신호를 PC에 연결해 주는 인터페이스부, 베어링 상태 보기와 진단 프로그램을 포함하는 그래픽 디스플레이 및 소프트웨어부의 4부분으로 구성된다.

• Composites Research
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• 제22권6호
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• pp.45-51
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• 2009

치아의 와동에 수복된 치과용 복합레진을 광(LED) 조사를 통해 경화 수축시키면서 음향방출(acoustic emission, AE)법을 이용하여 와동 벽면과 복합레진 사이의 계면상태를 실시간 해석하였다. 복합레진의 중합 수축에 의해 AE 신호들이 검출되었는데 계면 접착 상태가 나쁜 경우, 경화 수축률이 큰 초기 1분 동안 많은 AE 사상들이 관측되었으며, 이들 AE는 주파수범위가 주로 100-200kHz인 돌발형이었다. 인간치아 재질의 시편에서 발생된 AE 사상수는 스테인리스 스틸 시편보다 적었으나, PMMA 시편보다는 많았고 접착제의 도포 상태가 양호할수록 검출되는 AE 사상수는 적었다. AE 파라미터의 특성은 복합레진과 링재 사이의 접착부에서 발생하는 인장형 균열전파 및 복합레진의 수축에 따른 링재의 압축거동과 관련되었으며, 음향방출법이 치아 수복물의 접착성에 대한 비파괴 검사법으로써 유효함을 알았다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권1호
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• pp.17-26
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• 1998

음향방출법을 이용하여 룸 에어컨에 사용되고 있는 로터리 압축기의 로울러와 베인의 마모결함과 정상인 압축기, 축과 베어링의 scoring 결함과 정상인 압축기를 분류하기 위한 연구를 실사용 상태에서 수행하였다. 이를 위해 AE 신호 형상 인식법과 신경회로망 분류기를 사용하여 모두 완벽하게 분류하였다. 내부압력과 오일과 냉매는 로울러와 베인의 마모에 영향을 미친다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.891-894
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• 2007

This study presents fault diagnosis of low speed bearing using support vector machine (SVM). The data used in the experiment was acquired using acoustic emission (AE) sensor and accelerometer. The aim of this study is to compare the performance of fault diagnosis based on AE signal and vibration signal with same load and speed. A low speed test rig was developed to simulate various defects with shaft speeds as low as 10 rpm under several loading conditions. In this study, component analysis was also performed to extract the feature and reduce the dimensionality of original data feature. Moreover, the classification for fault diagnosis was also conducted using original data feature without feature extraction. The result shows that extracted feature from AE sensor gave better performance in faults classification.

• Composites Research
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• 제25권5호
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• pp.147-153
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• 2012

본 논문에서는 복합재 적층판의 고속충격 관통에너지를 예측하는 방법 중 하나인 정적압입 관통 실험을 수행하였다. 정적압입 관통 에너지를 정확히 분석하기 위해서 세 가지 방법을 이용하였다. 첫 번째로 AE 센서 신호 변화를 이용해서 압입 관통 지점을 판단하고 관통 에너지를 구하는 방법, 두 번째는 관통된 시편에 다시 관통실험을 수행하여 두 에너지 차를 이용해서 구하는 방법, 세 번째는 재수행한 관통실험의 하중-변위 그래프에서 최대하중지점을 압입 관통 지점으로 판단하고 에너지를 구하는 방법이다. 위 방법들에 의한 관통에너지 예측 결과를 제시하였고 고속충격 실험 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권6호
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• pp.109-117
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• 2005

In case of fine machining processes, the cutting state monitoring by a skilled operator is impossible because the physical changes generated during fine machining are very weak. To realize the high efficient and precise fine machining, it is necessary to develop the sensor based monitoring system which is able to detect the fine changes of cutting state. In this paper, the fine acoustic emission monitoring system is developed to monitor the state of the fine machining process. The developed system consists of the AE sensor and the AE signal processing unit. And this has the high-sensitivity and bandwidth which can detect fine AE signal generated during fine machining process. In order to investigate the feasibility of the developed system, evaluation experiments were performed in the fine fixed-abrasive machining processes such as polishing and glass ferrule slicing. Experimental results show that the developed monitoring system possesses an excellent real-time monitoring capability at fine machining processes.

• 한국생산제조학회지
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• 제5권2호
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• pp.38-45
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• 1996

This study was focused on the prediction of the approprite tool life by clarifying the correlation between progressive drill wear and AE signal. on drilling SM45C the following results have been obtained; RMSAE, AE CUM-CNTS had a tendency to increase slowly according to wear size, at 1000rpm, 150mm/min However, these increased suddenly in the range of 0.20~0.22mm wear, about 102 holes and had a tendency to go up and down until the drilling was impossible. The sudden increase of AE signals shows that something is wrong and it is closely connected with drill wear and chipping. It also makes the working surface bad From the above results, AE signals could be used to monitor the drill's condition and to determine the right time to change tools.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.110-112
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• 2005

In this paper, an improved AE (auto exposure) system for digital still camera is proposed. The AE system is the most important part in camera to get high quality picture image. However, there is no remarkable progress in this field until this time in spite of its importance. In recent, some researchers try to develop an AE system with signal processing technique. But it has some problems in exposure time and sometimes generates oscillation in brightness. Therefore, we develop a new system using a control technology to remove such phenomena. This new system shows about 30% improved performance than conventional one.