음향방출은 이용한 피로 균열성장의 패턴인식 모델

Abstract

음향방출 기법은 기계 시스템이 사용중에 비파괴 검사를 하기 위해 사용된다. 신뢰성있는 균열성장 장애 모니터링을 위해서 순간적으로 발생하는 균열성장 신호 뿐만 아니라 동특성을 이용하는 것이 중요하다. 일반적으로 금속의 내부 상태변화에 의해 발생하는 음향방출은 비선형적인 특성을 갖게 되며 이는 금속의 수명예측을 어렵게 한다. 또한 실제 환경에서 음향방출은 잡음과 압력의 변화 등이 고려되어야 한다. 균열성장을 결정하기 위해 흔히 사용되는 기법은 3단계의 물리적 현상에 기반하는데, 3단계는 전위이동, 균열시작, 균열성장으로 구분된다. 균열성장을 검출할 때 큰 문제점은 균열로 인한 음향방출 신호가 시간에 중복되어 있다는 것이다. 단계1에서 발생하는 음향방출파는 다른 단계에서도 발생하며, 단계3의 전형적인 음향방출파의 발생시점을 예측하기도 어렵다. 대부분의 클러스터링 알고리즘은 파형의 현상만을 다루며, 이는 정확한 균열성장 단계와 시간을 추정하기에 충분하지 않다. 오경보와 경보의 누락없이 균열성장 단계를 정확히 분류하기 위해서, 제안한 모델에서는 시간영역에서 균열성장 3단계를 클러스터링 하고, 음향방출파의 동특성을 입력으로 가지는 두개의 패턴 분류기를 사용하였다. 제안한 패턴인식 모델은 시간적인 클러스터링의 효용성과 변화하는 압력레벨에 대한 강인성을 보여준다.