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본 논문은 음향방출(Acoustic Emission: AE) 신호의 Monitorion에 있어서 디지탈 신호처리(Digital signal Processing)시스템 응용에 관한 연구 내 용이다. AE 모니터링을 위해서 본인이 개발한 PC 및 DSP용 소프트웨어 인 'ANALYZER'를 구체적인 실험에 적용해 본 결과 AE 신호탐지에 유용한 ...

본 논문은 음향방출(Acoustic Emission: AE) 신호의 Monitorion에 있어서 디지탈 신호처리(Digital signal Processing)시스템 응용에 관한 연구 내 용이다. AE 모니터링을 위해서 본인이 개발한 PC 및 DSP용 소프트웨어 인 'ANALYZER'를 구체적인 실험에 적용해 본 결과 AE 신호탐지에 유용한 TOOl 임이 입증됨으로서 특히 화학공정에 활용할 경우 아주 간편하고 비용절감 적이면서 매우 강력한 AE신호탐지능력을 기대할 수 있음이 확인되었다. 우선 본 연구 분야의 성격을 보면 AE는 고체내부에 형성된 에너지가 급격 히 방출될때 형성된 탄성파(Elastic Wave)로서 물체의 흠결. 균열을 탐지 하는 비파괴시험(Non-Destructive Testing: NDT)외에 최근에는 Crystaliz ation, Bubble Formation등 다양한 화학공업 생산공정에 이르기까지 그 응용분야가 넓어지고 있는데 구체적인 본연구의 골격을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 디지탈신호처리를 근거로 한 AE분석 시스템에 사용한 하드웨 어로서는 Loughborough Sound Images (LSI)사의 TMS320C30 DSP보드 및 20 MHz의 데이타 포착이 가능한 LSI의 Transient Capture보드, 그리고 IBM 호환 Portable PC를 이용하였다. 둘째, AE 모니터링 시스템용 소프트웨어인 ANALYZER는 주로 C Language로 작성되어 데이터 포착, 데이터 예비처리, 데 이터 표시 및 데이터 분류기능을 수행한다. 세째, AE 원 신호에서 추출된 특징들은 패턴인식기법을 활용해서 처리된다. 여기서는 세가지 전통적 패턴인식알고리듬 - Principal Component Analysis, K-means Analysis, Potential Function Analysis외에 신경회로망을 근거로 한 세가지 패턴인식 알고리듬 - Backpropagation, Adaptive Resonance Theor y 2 (ART2), Learning Vector Quantization (LVQ)을 활용하였다. 끝으로 AE모니터링 시스템의 효과를 측정하기 위한 두가지 실험을 실시하였다 실험장소로서는 만체스터 공과대학의 실험실과 영국 ICI회사의 Hydrodynami cs Laboratory를 택하였는데 그 결과 DSP를 근거한 AE 모니터링 시스템은 그 효과가 확증되었으며 실제의 산업분야에 응용이 가능하다는 점과 특히 정교한 신경회로망 알고리듬이 훌륭한 분석기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The term acoustic emission (AE) is used to describe both a technique and the phenomenon upon which the technique is based. The acoustic emission phenomenon is defined as the elastic wave generated by the release of energy internally stored in a structure Acoustic emission is a relatively new non-de...

The term acoustic emission (AE) is used to describe both a technique and the phenomenon upon which the technique is based. The acoustic emission phenomenon is defined as the elastic wave generated by the release of energy internally stored in a structure Acoustic emission is a relatively new non-destructive testing (NDT) technique, which has been widely used for materials testing or finding flaws and cracks in materials. Recently it has been demonstrated that it has potential for chemical process monitoring, such as crystallisation, solvation, phase transitions, corrosion, pyrolysis, flame reactions, bubble formation and cavitation. The digital signal processor (DSP: TMS320C30 by Texas Instruments) based Acoustic-Analyser software system has been developed for on-line process monitoring. Two sets of solid particle detection experiments, small and large scale experiments, have been conducted to demonstrate the ability of the DSP-based AE monitoring system in terms of real-time processing and sophisticated classification capability. It has been shown from the experiments that the DSP-based AE monitoring system can provide a compact, cost effective and powerful tool for monitoring industrial chemical processes. In addition, conventional pattern recognition algorithms and artificial neural network algorithms have been shown to provide intelligent classification capability for complex acoustic emission signals.

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