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.
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.
Concrete structures generally have cracks, so for the safety and durability of structures, studies to detect cracks using nondestructive tests have been treated in great deal. In order to assure the reliability of concrete structure, microscopic fracture behavior and internal damage progress of concrete under the loading should be fully understood. The purpose of this study predicts location of initial crack and measures direction of crack propagation for on-line monitoring before the crack really grows in structures by using two-dimensional Acoustic Emission(AE) source location based on rectangular method with three-point bending test. This will allow efficient maintenance of concrete structure through monitoring of internal cracking based on AE method.
Polyvinylidene di-fluoride (PVDF) film sensor appeared to be practically useful for the structural health monitoring of composite materials and structures. PVDF film sensors were either attached to or embedded in the graphite/epoxy composite (CFRP) samples to detect the fatigue damage at the bondline of single-lap joints or the tensile failure of unidirectional laminates. PVDF sensors were sensitive enough to detect and determine the crack front in linear location since composites usually produce very energetic acoustic emission (AE). PVDF sensors are extremely cost-effective, as flexible as other plastic films, in low profile as thin as a few tens of microns, and have relatively wide-band response, all of which characteristics are readily utilized for the structural health monitoring of composite structures. Signals due to fatigue damage showed a characteristics of mode II (shear) type failure whereas those from fiber breakage at DEN notches showed that of mode I (tensile) type fracture.
Micro-machining technology has been adopted for shape accuracy of micrometer and sub-micrometer scale, surface roughness of tens nanometer in industries. In micro-machining process the quality of machined surface is derived from machining condition and tooling. This paper investigates AE(acoustic emission) and cutting force signals according to machined surface quality related to machining condition. Machined surface quality was analyzed by the AE and cutting force parameter which reflect surface morphology. The characteristics of signal were extracted for process optimization by monitoring both the tool condition and the machined surface texture in micro end milling process.
In this paper, we develop a real time monitoring system to detect third-party damage on natural gas pipeline. When the damage due to third-party incidents causes an immediate rupture, the developed on-line monitoring system can help reducing the sequences of event at once. Moreover, since many third-party incidents cause damage that does not lead to immediate rupture but can grow with time, the developed on-line monitoring system can execute a significant role in reducing many third-party damage incidents. Also, when the damage is given at a point on natural gas pipeline, the acoustic wave is propagated very fast about 421.3 m/s. Therefore, the data processing time should be very short in order to detect precisely the impact position. Generally, the pipeline is laid under ground or sea and the length is very long. So a wireless data communication method is recommendable and the sensing positions are limited by laid circumstance and setting cost of sensors. The calculation and monitoring software is developed by an algorithm using the propagation speed of acoustic wave and data base system based on wireless communication and DSP systems. The developed monitoring system is examined by field testing at Balan pilot plant, KOGAS being done in order to demonstrate its validity through reactive detection of third-party contact with pipelines. Furthermore, the development system was set at the practical pipelines such as an offshore pipeline between two islands Yul-Do and Youngjong-Do, and a land branch of Pyoungtaek, Korea and it has been operating in real time.
Using long-tenn monitoring AE techniques, two acoustic signals of wire fractures in a PSC beam are obtained. These data are compared to other noise signals. Based on the test results, the characteristics of the AE signals are classified and wire fracture signals are figured out among the other AE signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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