To compare the sensor performance of AE leak diagnosis system which can measure valve leak conditions, AE activities such as RMS voltage level, AE signal trend, leak rate degree according to AE database, FFT spectrum were measured on valve of the simulated test system for power plant. AE activities were recorded and analyzed from various operating conditions including different temperature, pressure difference, valve size and fluid using both piezoelectric acoustic emission sensor and Pb-Free acoustic emission sensor. The results of this study are utilized to select the type of sensors, the frequency band for filtering and thereby to improve the signal-to-noise ratio for diagnosis or monitoring of valves in operation. As the final result of application study above, portable type leak diagnosis system by AE was developed. The outcome of the study can be definitely applied as a means of the diagnosis or monitoring system for energy saving and prevention of accident for power plant valve.
Recently, machining process monitoring technique based on AE(acoustic emission) signal is used widely and becomes very important technique in machining process for improving the efficiency and the confidence of the systems. In this study, we fabricated a cheap acoustic emission sensor and monitoring system and estimated the properties of them through comparing with commercial AE sensor systems. In addition, we evaluated the performance of the fabricated sensor in polishing process. Futhermore, we are scheduled to develop the multi-point polishing process monitoring system through fabrication of the more AE sensors and complement of the monitoring system.
This paper describes the acoustic emission measurement method to diagnose GIS for particles. We measured and analyzed the signals of acoustic waves using acoustic two types sensors with 125KHz and 50KHz resonant frequency respectively when the particles were dropped on the surfaces of circular plates and inside of GlS tanks. We found that the difference between peak outputs of two sensors depended on the types and materials of particles and the conditions of dropping position. These results showed that the outputs of 125KHz sensor were higher than those of 50KHz sensor in circular plate and 362㎸ GIS tank made of steel and vice versa in circular plate and 800㎸ GIS tank made of aluminum. The ratios outputs of 125KHz sensor to those of 50KHz sensor were 1.4 - 2.37 in 800㎸ GIS tank and were 0.5 - 1.0 in 362㎸ GIS tank. Therefore we knew that adaption of two types acoustic sensors which had different resonant frequencies as a very useful method in diagnosis of GIS.
Check valve failure is one of the worst problems in nuclear power plants. Recently, many researches have been based on new technology using accelerometers and ultrasonic and magnetic flux detection have been carried out. Here, we have suggested a method that uses acoustic emission sensors for detecting the failures of check valves through measuring and analyzing backward leakage flow, a system that works without disassembling the check valve. For validating the suggested acoustic emission sensor methodology, we designed a hydraulic test loop with a check valve. We have assumed in this study that check valve failure is caused by disk wear or by the insertion of a foreign object. In addition, we have developed diagnostic algorithms by using a neural network model to identify the type and size of the failure in the check valve. Our results show that the proposed diagnostic algorithm with acoustic emission sensors is a good solution for identifying check valve failure without necessitating any disassembly work.
Most mechanical systems are now operating consistently and getting faster due to the development of automation systems. Peoples' dependence on machines have increased as when problems occur within the mechanical system, personal injury and production loss may come as a result, as most of the mechanical system's malfunctions are caused by the failure of the rotational bearing. What we need now is a maintenance system that can warn us when it detects abnormal conditions before significant damage occurs to the bearing. In this study, we have developed an acoustic emissions sensor that can figure if the bearing works under the normal condition. With this acoustic emissions sensor, we can inspect the bearing for defects by using the Heterodyne technique, which converts the ultrasound signal into audio, as a signal conditioning process.
음향방출법은 압력용기 구조에서 존재하는 결함이나 누출을 탐지하거나 모니터링하는데 유용한 도구로 부상하였다. 본 연구에서는 브레그 격자에 근거한 음향방출센서 시스템이 개발되었다. 다양한 길이의 센싱부를 포함하는 다양한 형태의 광섬유 브레그 격자센서가 제작되었고 PZT 펄서와 연필심 파괴를 이용하여 시험되었다. 두 가지 형태의 센서부착법이 사용되었다. 첫째는 광섬유 브레그 격자센서가 접착제를 이용하여 표면에 완전히 부착되는 방법이고 둘째는 센서의 한쪽 부분만 표면에 부분적으로 고정하고 다른 쪽은 외팔보와 같이 작동하도록 하는 방법이다. 이렇게 함으로써 센싱부의 길이에 비례하는 고유진동수를 갖는 광섬유 브레그 격자센서를 구성할 수 있다. 본 연구에 사용된 센서 시스템의 최종 목적은 원자력발전소 상부 관통관의 균열이나 누출을 탐지하는 온라인 모니터링 시스템에 사용하는 것이다.
사용하지 않은 새 금속 압력용기에 대하여, 사용 전 음향방출시험을 수행할 때 장비점검, 탐촉자간 거리, 탐촉자 위치, 전 측정 시스템 점검, 가압방법, 잡음 제거법 및 시험 결과의 평가 등에 대한 절차를 수립하고 현장 응용시험이 수행되었다. 일반적으로 음향방출 시험은 많은 잡음을 포함하는데 시험동안 관찰결과를 기록하여 평가 시 시간 필터링함으로서 잡음을 제거할 수 있었다.
This paper presents a new methodology for on-line tool breadage detection by sensor fusion of an acoustic emission (AE) sensor and a built-in force sensor. A built-in piezoelectric force sensor, instead of a tool dynamometer, was used to measure the cutting force without altering the machine tool dynamics. The sensor was inserted in the tool turret housing of an NC lathe. FEM analysis was carried out to locate the most sensitive position for the sensor. A burst of AE signal was used as a triggering signal to inspect the cutting force. A sighificant drop of cutting force was utilized to detect tool breakage. The algorithm was implemented on a DSP board for in-process tool breakage detection. Experiental works showed an excellent monitoring capability of the proposed tool breakage detection system.
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.
This paper presents a realization of fault detection algorithm and Fieldbus based communication for condition monitoring of check valve. We first acquired the AE(Acoustic Emission) sensor data at the KAERI check valve test loop, extract fault features through the learned Neural network, and send the processed data to a remote site. The overall system has been implemented and experimental results are given to show its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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