報告書番号

R07020

タイトル（和文）

高温機器異常監視のための光ファイバAEセンサ信号識別手法の開発 －AE信号有無識別の検証－

タイトル（英文）

Development of Classification Method for AE Signal from Optical Fiber Sensor for Condition Monitoring of High-temperature Components

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

火力発電プラントにおける高温機器材料の異常兆候監視に，耐用温度の高い光ファイバによるアコースティック・エミッション(AE)センサの利用が有望視されている．しかし，光ファイバAEセンサはノイズが多く，現状では経験を積んだ専門家だけがAE信号を識別できている状態である．そのため，監視に利用するには，信号識別の自動化が望まれている．
本報告では、光ファイバAEセンサの検出波形から，AE信号の有無を自動的に識別する手法を開発し，実際の検出波形を用いて開発手法の識別精度を評価した．ノイズのみの波形942例と，ノイズにAE信号が含まれる波形239例に対し，開発手法は，平均識別精度98.6%を達成した．

概要 （英文）

The acoustic emission (AE) technique is expected to be used for the condition monitoring of high-temperature components in thermal power plants. While piezo-electric AE sensors are currently widely used for AE measurement, the upper temperature limit of the sensors is too low to be used for high-temperature components.
We have studied the use of optical fiber for AE measurement (optical fiber AE sensor), since it can be used for AE detection and has high temperature resistance. However, the SN ratio of an optical fiber AE sensor is low, and the output signal has a high noise level compared to conventional piezo-electric sensors. Therefore, a robust classification technique of the AE signal is required for optical AE sensors.
In this report, we propose an automatic classification method of the optical fiber AE signal. Our method is based on Support Vector Machine (SVM) and uses the peak characteristics of the power spectrum from the AE signal. We evaluated our method using 239 AE signals and 942 noise signals obtained by fatigue test piece, and the results showed high performance (98.6% precision).

報告者

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