• 제목/요약/키워드: Acoustic emission sensor

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베어링 고장 예후검출을 위한 음향 방출(AE)센서 개발 (Development of Acoustic Emission(AE) Sensor for Prognosis Detection of Bearing Fault)

  • 이치범;김경우;박영일
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.429-436
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    • 2014
  • 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.

음향탐지를 이용한 트리잉의 열화진단을 위한 정량적 분석에 관한 연구 (A Study on Quantitative Analysis for Treeing Deterioration Diagnosis Using Acoustic Detection)

  • 이덕진;신성권;김재환
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.68-74
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    • 1999
  • 본 연구는 고분자재료에서 음향센서를 이용한 부분방전의 음향적 탐지를 행했다. 저밀도 폴리에틸렌에 대한 트리잉파괴 실험에서 음향센서로 얻어진 음향방출 특성의 시간순서대로 측정하여 통계처리를 행했다. 또한 5가지 특성량을 도입하고 $\psi$-AEA-n(위상-음향진폭-펄스수) 패턴을 분석한 결과, 보이드 시료의 AE평균개시진폭 $(\overline{AEA_{inc}})$과 AE 평균최대진폭$(\overline{AEA_{max}})$은 열화중기, AE펄스수, AE평균최대위상각$(\overline{\theta{max}})$은 열화말기를 진단하기 위해서 유용한 음향방출량임을 알 수 있다. 이들 음향방출량은 보이드 시료의 열화진단을 구별하는데 유용한 음향방출량임을 실험결과로부터 얻었다.

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무연 (Na1,K)NbO3 계 세라믹스를 이용한 AE센서의 감도특성 (Sensitivity Characteristics of Acoustic Emission(AE) Sensor using the Lead-free (Na1,K)NbO3 Ceramics)

  • 류주현;이갑수;홍재일
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.218-222
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    • 2007
  • In this study, Acoustic emission(AE) sensors were fabricated using lead-free piezoelectric ceramics for prohibiting environmental pollution. Structure of AE sensors were designed as Langvin type air backing form. Here, the piezoelectic element was used as PZT(EC-65)(AE1) and NKN(AE2), respectively. The measured resonant frequency, the maximum sensitivity frequency and sensitivity of AE sensors were as follows ; 143 kHz, 29.4 kHz and 69.3 dB in AE1 and 179 kHz, 29.4 kHz and 66.3dB in AE2, respectively.

교량 케이블 적용 강연선 모니터링을 위한 음향방출 기법 검토 (Application of Acoustic Emission Technique for Bridge Cable Monitoring)

  • 김가영;서동우
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.121-125
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    • 2018
  • 본 연구에서는 음향 방출 기법을 사용하여 강연선(7-wire strand)의 손상을 감지하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 강연선은 주로 교량에 추가적인 인장력을 제공하기 위해 널리 사용되는 건설 자재이다. 프리스트레스 교량 또는 사장교가 대표적인 경우이다. 그러나 교량 노화가 급격히 진행되면서 강연선 부식 문제가 대두되고 있다. 이러한 이유로 케이블 점검을 위한 다양한 비파괴 방법이 연구되고 있고 현장 적용이 시도되고 있다. 비파괴 방법 ??중 하나인 음향 방출 기법은 케이블 손상 및 파단을 감지하는 효과적인 기술로 알려져 있다. 본 연구에서는 음향 방출 기법의 교량에 대한 적용 가능성을 평가하기 위해 강연선의 손상에 따른 음향 방출 신호 특성을 인장 실험을 분석 하고, 현장 적용을 위한 최적 센서 주파수 타입을 선정하였다. 결과적으로, 음향 방출 기법을 활용하여 향후 교량 케이블의 부식 파단 및 파단 징후를 감지 할 수 있다고 여겨진다.

Failure Forecast Diagnosis of Small Wind Turbine using Acoustic Emission Sensor

  • Bouno Toshio;Yuji Toshifumi;Hamada Tsugio;Hideaki Toya
    • KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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    • 제5B권1호
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    • pp.78-83
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    • 2005
  • Currently in Japan, the use of the small wind turbine is an upward trend. There are already many well established small wind turbine generators in use and their various failures have been reported. The most commonly sighted failure is blade damage. Thus the research purpose was set to develop a simple failure diagnostic system, where an Acoustic Emission (AE) signal was produced from the failure part of a blade which was measured by AE sensor. The failure diagnostic technique was thoroughly examined. Concurrently, the damage part of the blade was imitated, the AE signal was measured, and a FFT(Fast Fourier Transform) analysis was carried out, and was compared with the output characteristic. When one sheet of a blade was damaged 40mm or more, the level was computed at which failure could be diagnosed.

Condition Monitoring of Check Valve Using Neural Network

  • Lee, Seung-Youn;Jeon, Jeong-Seob;Lyou, Joon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.2198-2202
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    • 2005
  • In this paper we have presented a condition monitoring method of check valve using neural network. The acoustic emission sensor was used to acquire the condition signals of check valve in direct vessel injection (DVI) test loop. The acquired sensor signal pass through a signal conditioning which are consisted of steps; rejection of background noise, amplification, analogue to digital conversion, extract of feature points. The extracted feature points which represent the condition of check valve was utilized input values of fault diagnosis algorithms using pre-learned neural network. The fault diagnosis algorithm proceeds fault detection, fault isolation and fault identification within limited ranges. The developed algorithm enables timely diagnosis of failure of check valve’s degradation and service aging so that maintenance and replacement could be preformed prior to loss of the safety function. The overall process has been experimented and the results are given to show its effectiveness.

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암석시편 파괴에 따른 acoustic emission 특성인자 분석 (Analysis of acoustic emission parameters according to failure of rock specimens)

  • 이종원;오태민;김현우;김민준;송기일
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제21권5호
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    • pp.657-673
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    • 2019
  • 최근 음향방출(Acoustic Emission, AE) 센서를 이용하여 지하 암반 내 구조물의 손상을 평가하는 기법이 활발하게 사용되고 있다. 암반 손상 시 발생되는 미소파괴음은 시간 및 주파수 영역에서 다양한 음향방출 특성인자로 분석된다. 암반 내 초기 균열 발생부터 최종 파괴까지의 특징을 파악하기 위해서는 외부응력 수준과 암반 강도에 따른 음향방출 특성인자 발생 양상을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경암과 연암 강도를 가진 화강암 시편을 이용하여 일축 압축시험을 수행하여, 암석 시편 파괴 시 발생하는 음향방출 특성인자를 분석하였다. 실험결과, 응력 비율이 증가할수록 이벤트 횟수, 실효값, 최대 진폭, 절대 에너지가 경암 시편에서 연암 시편 보다 높은 경향을 보였다. 또한, 주파수 관련 특성인자는 응력 비율 증가나 시편의 물성특성에 대해 민감도가 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 암석 시편 파괴에 따른 음향방출 특성인자 분석 결과, 실효값(RMS)이 가장 민감한 인자로 평가되었다. 본 연구의 결과는 음향방출 기반 모니터링 수행 시 암반 손상 정도 평가를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

AE센서를 이용한 C-GIS의 부분방전 검출에 관한 연구 (A study on the PD detecting of C-GIS using AE sensor)

  • 이현동;이용희;신양섭;서정민
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1659-1661
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    • 2003
  • Recently, diagnostic techniques have been investigated to defect a partial discharge in high voltage electrical equipment. We have studied the characteristics of the acoustic partial discharge originating from the electrical defects in cubicle GIS(C-GIS). An acoustic emission(AE) sensor is used on the enclosure to detect partial discharge source because the sensor is sensitive to stress waves in its frequency range that may not be from a partial discharge source. AE signal is analyzed with phase-magnitude-frequency number(${\Phi}$-V-n) and pulse per second(PPS). Experience result has shown that the omitted acoustic signal has phase dependency and phase shift characteristic according to increase with applied voltage. These result will be helpful to the pattern recognition of the acoustic partial discharge in a C-GIS.

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티타늄 합금의 슬롯가공에서 엔드밀 공구마멸 감시 (Tool wear monitoring of end mill in slot machining of titanium alloy)

  • 하건호;구세진;김정석;양순철
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.101-104
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    • 1995
  • A acoustic emission (AE) sensor has been used to monitor tool were during milling process. The relation between tool wear and AE RMS (Root mean Square) signal was investigated experimentally. A avaliable monitoring index for monitoring toolwear was newly extracted form AE RMS. And on-line monitoring program was developed. The proposed monitoring system has verified experimentally by roughing end milling titanium alloy with TIN coated HSS tool.

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초음파 기법을 이용한 변압기내 부분방전 패턴분석에 관한 연구 (A Study or Pattern Analysis of Partial Discharge for Transformer by Acoustic Emission Technique)

  • 이양진;김재철;조성민;김광화
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.366-368
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    • 2006
  • This paper analyzes partial discharge pattern using Rogowski coil and acoustic emission sensor to power transformer. Therefore, the location of partial discharge and pattern is deduced as obtaining reliable data to establish core structure in transformer.

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