An usual acoustic emission(AE) event has two widely characterized parameters in time domain, peak amplitude and event duration. But noise in AE measuring may disturb the signals with its parameters and aggrandize the signal incertitude. Experiment activity of detection of the nick inside of porcelain with AE was made and study on AE signal processing with statistic be presented in this paper in order to pick-up information expected from the signal with noise. Effort is concentrated on developing a novel arithmetic to improve extraction of the characteristic from stochastic signal and to enhance the voracity of detection. The main purpose discussed in this paper is to treat with signals on amplitudes with statistic mutuality and power density spectrum in frequency domain, and farther more to select samples for neural networks training by means of least-squares algorithm between real measuring signal and deterministic signals under laboratory condition. By seeking optimization with the algorithm, the parameters representing characteristic of the porcelain object are selected, while the stochastic interfere be weakened, then study for detection on neural networks is developed based on processing above.
As fiber reinforced composite materials are widely used in aircraft, space structures and robot arms, the study on the non-destructive testing methods of the composite materials has become an important research area for improving their reliability and safety. In this paper, the AE signal analyzer with the resonance circuit to extract the specified frequency of the acoustic emission signal were designed and fabricated. The noise levels of the fabricated AE signal analyzer by the disturbance such as impact or mechanical vibration had a very small value comparable to those of the conventional AE signal analyzer. Also, the crack detection capabilities of the fabricated AE signal analyzer under the static and dynamic tensile test were evaluated and compared with the conventional AE signal analyzer.
최근 국내에서 개발된 광섬유 격자소자(FBG: Fiber Bragg Grating)를 이용하여, 3종의 Hopper type WDM FBG Acoustic Transducer를 설계 및 제작 하였다. 제작된 3종류의 Hopper type WDM FBG Acoustic Transducer는 기존의 광섬유 센서가 지니고 있는 우수한 장점들을 지니고 있을 뿐만 아니라, sensor arm 구성이 간단하여 실용화에 큰 장점을 지니고 있다. 제작된 3종류의 Hopper type WDM FBG Acoustic Transducer 는 주파수 특성이 10 Hz~18 kHz 대역에서 음파 검출이 가능하였고, 트랜스듀서의 최적 공진 조건을 이용하여 최대 8.6 m 거리까지 신호 검출이 가능하였다. 특히, 기존의 음향 센서를 대신하여 전기적 잡음이 많고, 열악한 환경에서 저 주파수 신호 검출에 실용화를 기대할 수 있고, 센서 어레이(array)시스템 구성을 통하여 고감도 및 다중점 음파 검출 시스템으로 발전될 수 있다.
본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.
최근 들어 K-POP의 인기가 국내 뿐 아니라 외국에서도 선풍적인 인기를 모으고 있다. 이 이유는 한 곡에서 똑같은 멜로디의 반복이 70여번까지 행해지는 등 귀에 박힐 듯이 반복되는 후크송이라는데 특징이 있다. 여기에 군무 등 시각적 요소 등이 가미되면서 인기를 끌고 있다. 본 논문에서는 60년대부터 K-POP에 이르기까지 우리나라 가요의 시대별 선호이유를 음향 신호 분석기술을 적용하여 분석하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 각 시대별로 유행했던 여자 가수들의 가요를 중심으로 음향 신호 분석을 통해 한국가요의 선호도가 어찌 변해 왔는지를 규명하는 실험을 행하고자 한다. 음향신호분석 기술을 적용하여 실험을 행한 결과 한국가요의 선호도에 대한 과학적 규명 및 이를 시대별로 구분 짓는 작업이 가능했으며 기존에 한국 가요의 선호 이유에 대한 주관적, 통계적 자료를 음향 신호 분석의 정량적 잣대로 객관화, 수치화를 행할 수 있었다.
The future teleconferencing systems will need an appropriate system which controls properly the acoustic echo for the convenient communication. The conventional acoustic echo cancellation algorithms involve large adaptive filters identifying the impulse response of the echo path. The use of adaptive IIR filters appears to be a reasonable way to reduce computational complexity. Effective cancellation of acoustic echo presented in teleconferencing system requires that adaptive filters have a rapid convergence speed. One of the main problems of acoustic echo cancellation techniques is that the convergence properties degrade for an highly correlated signal input such as speech signals. By the way, the introduction of linear prediction filers onto the structure of the acoustic echo cancellation represents one approach to decorrelate the speech signal. And variable step-size LMS algorithm improves the convergence speed through a little increasing of computational complexity. In this paper, we applied these two methods to the acoustic echo canceller(AEC) and showed that these methods have better performances than the conventional AEC.
From a manufacturing standpoint it would be desirable to monitor the degradation of drawing die, that is essential for the maintenance of die quality, the evaluation of product integrity and the reducing scrap. Acoustic emission is powerful method in monitoring fine wire drawing process, especially in detecting the die fracture at early stage. Experiments also suggested that acoustic emission sigals contained valuable information regarding the stage of a drawing process such as the surface appearance of products and the condition of lubrication. These informations are AE monitoring techniques a possible tool in monitoring the drawing process operation. In order to approach this, this paper discusses the nature of acoustic emission signal presented which illustrate the effects of wire and die material, lubricants, and drawing speed on the generation and the mean voltage level of acoustic emission signal. From these experimental, results, we understanded controlling factors of acoustic emission generation.
The purpose of this study is to verify availability of the acoustic emission in-situ monitoring method to the internal leak and operating conditions of the turbine major valves relating to safety for turbine operating and prevention of turbine trouble at nuclear power plants. In this study, acoustic emission tests are performed when the pressurized electro-hydraulic control oil flowed through turbine electro-hydraulic controller oil check valve and turbine power/trip fluid solenoid valve in the condition of actual turbine operating. The acoustic emission method was applied to the valves at the site, and the background noise was measured far the abnormal plant condition. To judge for the leak existence ell the object valves, voltage analysis and frequency analysis of acoustic signal emitted from infernal leak in the valve operating condition are performed. It was conformed that acoustic emission method could monitor for valve internal leak to high sensitivity.
In this paper, acoustic omission technique(AE) has been applied to detect leak for heat exchanger by analyzing the characteristics of signal obtained from leak. It was confirmed that the characteristics of the signal generated by the turbulence of gas in the heat exchanger is narrow band signal having between 130-250KHz. Generally, the amplitude of leak signal is increased as the leak size increasing, but showed no significant change at frequency characteristic. Leak source location can be found by searching for the point of highest signal amplitude by comparing wi th several fired sensors.
Scanning Acoustic Microscope (SAM) is used as an important nondestructive test tool in semiconductor reliability evaluation and failure analysis. However, inspections of chip attach adhesive interface fer thin chip has proven difficulty as the reflected signals from the chip top and bottom are superimposed. In this paper, in order to overcome this difficulty, a new signal processing method based on the deconvolution technique combined with the wavelet transform is proposed. The wavelet transform complements a disability of deconvolution technique of which performance largely decreases when the waveform of target signal is not identical to that of reference signal. Performances of the proposed method are demonstrated by through computer simulations using model signal and experiments for the fabricated semiconductor samples, and satisfactory results are obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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