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.
미소파괴음과 미소진동을 이용한 지반구조물 계측은 구조물 내부의 미시적 변형이나 파괴거동을 음향과 진동으로 계측하는 방법으로, 계측대상의 대규모 파괴에 앞서 이들의 발생량과 발생빈도가 급격히 증가하는 특성을 활용하여 파괴의 사전징후를 파악할 수 있다. 이 방법의 실제 적용을 위해서는 고사양의 센서, 고속의 신호획득장치 그리고 운영프로그램으로 구성된 계측시스템이 요구된다. 근래 국내기술에 의한 현장계측용 미소파괴음과 미소진동 계측시스템이 개발되었다. 특히 계측된 신호를 분석하고 해석할 수 있는 다양한 기능의 운영프로그램을 개발하고 선진외국 제품과의 상호비교를 통해 효용성을 평가하였다. 본 보고에서는 개발된 미소파괴음 계측시스템의 구성과 특징 등에 대해 소개하고, 향후 해결과제와 나아갈 방향에 대하여 논의하였다.
Real time monitoring of exit burr formation is critical in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission (AE) was used to detect the burr formation during drilling. By using wavelet transform (WT), AE data were compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net (ANN). In order to validate the in process AE monitoring system, both WT-based ANN and cutting condition (cutting speed, feed, drill diameter, etc.) based ANN outputs were compared with experimental data.
This paper describes evaluation and monitoring methods of machining characteristics for developed micro grooving machine. Experiments were conducted under various process conditions such as spindle revolution speed, feed rates and depth of groove V and U shape of blade and STD11 were used in this experiment. The status of grooving was evaluated through analysis of the Acoustic emission (AE) signal resulted in each process condition. Based on the analysis, this paper examined the possibility of monitoring adapting fuzzy logic. In conclusion, this paper presented the possibility of monitoring in process adapting AE technology and appropriate micro grooving condition.
The compressor is one of important elements in refrigerator cycle and play an important role of refrigeration efficiency and quality. Therefore it is very important to monitor state of normal and abnormal compressor. In this research, technic of AE is used for monitoring abnormal rotary compressor and an AE parameter which is a most proper parameter to monitor the abnormal state of compressor is determined by signal processing, Finally, the monitoring result of rotary compressor is agreement with the result of life test.
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.
Akulichev, Victor A.;Bezotvetnykh, Vladimir V.;Burenin, Alexander V.;Voytenko, Evgeny A.;Kamenev, Sergey I.;Morgunov, Yury N.;Polovinka, Yury A.;Strobykin, Dmitry S.
Ocean Science Journal
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제41권2호
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pp.105-111
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2006
In this paper, the lines of investigation on a problem of the development of remote acoustic sensing methods in oceanology are formulated. This paper summarizes the results of investigations into the possibilities for monitoring temperature and flow fields in shallow seas. In the discussed experiments, the instrumentation being constituents of the complex for long-duration remote monitoring of marine medium climatic variability and that of the acoustic tomography of shallow sea dynamic processes is used. The acoustic instruments were located on the POI FEB RAS acousto-hydrophysical polygon (Pacific Oceanological Institute, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences) near the Gamov Peninsula. Acoustic receiving and transmitting systems operating with multiplex phase-manipulated signals (of M-codes) at frequency range 250-2500 Hz form the basis for this complex.
Acoustic emission(AE) is defined as the transient elastic waves thar are generated by the rapid release of energy. The advantage of AE is that very early crack growth can be detected well before a highly stressed component may fail. At present, an exact diagnosis is the most reliable means for determining the soundness of structures during power plant operations. AE monitoring has been applied successfully in power plants to determine mechanical problems, pressure vessel integrity and external valves leaks, vacuum leaks, the onset of cavitation in pumps and valves, the presence of flow(or no flow) in piping and heat exchange equipment, etc. Acoustic emission(AE) technology has recently strengthened its application base, and practitioners' understanding of the technique's fundamentals. This paper introduces the methods of a survey and assessment on AE monitoring applications in nuclear, fossil and hydraulic power plant. The main objective of this paper was to obtain information on various applications of AE technology in power plant.
고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.
내수면 및 연근해에서 수질 오염 감시, 수중 생태 관찰, 수중 침입 감지 등을 효과적으로 수행하는 시스템이 요구됨에 따라 근거리 수중 음파 통신을 수행하는 음향 모뎀에 대한 관심도 증대되고 있다. 얕은 수심에서는 음파의 수중 전달 과정에서 발생하는 확산, 흡수, 반사, 산란 등에 의해 채널 해석이 용이하지 않으며 음향 모뎀의 개발 사례 및 성능이 매우 제한적이다. 또한, 얕은 수심에서 수중 음파 통신 시스템을 구성할 경우 고정형 수중 노드 및 이동형 수중 이동체에 탑재되는 수중 모뎀의 크기에 대한 제약이 존재한다. 본 논문에서는 수중 채널에서 음파의 전송 중 발생하는 손실에 대해 고찰하고, 고정형 및 이동형 근거리 수중 음파 통신에 적합한 고효율 초소형 음향 모뎀을 설계 구현한다. 개발한 수중 음향 모뎀을 활용하여 최대 500 미터, 2 kbps의 전송속도로 수심이 얕은 호수에서 실증 실험을 실시함으로써 적용 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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