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<음향방출센서의 결함진단 원리 및 제조시스템 분야로의 응용>

이 글에서는 음향방출센서의 결함진단원리와 제조시스템분야로의 응용에 대해 소개하고자 한다.

정 성 민 ∙ 오 종 석*

*공주대학교 미래자동차공학과 (E-mail: jongseok@kongju.ac.kr)

1. 서론

음향 방출 (AE: Acoustic Emission)은 재료의 미시적 변형으로 고체 내부에 국부적으로 형성되었던 변형에너지가 급격히 방출될 때 발생하는 탄성응력파로 정의되며, 검출소자는 특수한 경우를 제외하고는 PZT (티탄산지 루콘산납)등의 압전재료를 사용한다. 다른 재료로는 니오브산염이나 니오브리산리튬등이 있지만 감도가 상당히 낮기 때문에 고온환경 등의 특수한 용도에 사용된다. 1950년 독일의 Joseph Kaiser가 그의 박사학위논문에서 금속재료의 인장시험 시 재료의 미시적 변형이나 파괴에 의해 발생되는 음향잡음의 생성과정을 기술하면서 AE센서를 이용한 새로운 비파괴검사 기술이 탄생되었다.

AE신호는 피검사체의 특성에 따라 감쇠특성을 보이지만 센서와 피검사체의 거리가 수십 미터가 되어도 AE신호를 충분히 포착할 수 있기에 기존의 다른 체적검사법에서처럼 구조물 전체를 검사할 필요가 없어 구조물내의 결함 발생이나 성장 유무를 감시하는데 매우 효과적이다. 또한 AE 신호는 원리상으로 원자의 이동이나 전자의 움직임까지 탐지가 가능하므로 재료 내부의 결함이 관측되기 훨씬 이전부터 AE 신호를 포착할 수 있다. 특히 저주기 피로시험 등에서 균열 진전 이전에 전위 이동과 같은 재료 내부 미세 변화에 의한 AE 신호를 계측할 수 있다. 이러한 AE 센서로는 그림1과 같이 특정 주파수대역의 감도를 극대화하기 위한 공진형과 AE파가 반사되지 않도록 완충재를 추가함으로써 넓은 주파수대역에 활용가능한 광대역형으로 나누어진다.

음향방출 시험법은 방사턴투과시험법이나 초음파시험법과 같은 비파괴검사법과는 달리 피검사체에 어떠한 에너지를 주입하는 과정 없이 시험체를 검사할 수 있다. 이에 재료시험 평가, 압력용기 등을 비롯해 가동 중인 원자력 발전설비의 연속감시에 이르기까지 매우 다양한 적용 사례를 보이고 있다. 이에 본 기사는 실시간 재료의 결함 및 구조물의 건전성 진단 기법에 AE 센서를 적용하기 위해 결함진단 및 제조시스템 적용사례 및 동향에 대해 기술하고 있다.

(a) 사진              (b) 공진형 음향방출센서          (c) 광대역형 음향방출센서

그림 1 음향방출센서 (출처: 렉터슨, http://www.rectuson.com)

2. 음향방출센서를 이용한 결함진단 원리 및 사례

AE의 발생원으로는 그림2와 같이 1차 발생원과 2차 발생원으로 나눌 수 있으며, 1차 발생원은 소성변형(plastic deformation), 균열의 성장(crack growth), 전위이동(dislocation), 상변화(phase transformation)등이고 누설이나 마찰, 화학 반응은 2차 발생원으로 구분할 수 있다. 발생원에 따라 AE신호는 일반적으로 연속형(continuous)과 돌발형(burst)으로 구분할 수 있으며, 재료내의 균열 생성이나 전위, 성장 파괴에 의해 발생되는 1차 발생원은 대부분 돌발형이고 재료의 소성변형이나 유체의 누설 등에 의해 발생하는 2차 발생원은 연속형으로 구분할 수 있다.

AE 신호는 발생시간이 매우 짧으며 짧은 샘플링시간으로 인해 전체 데이터는 매우 방대하기에 신호 분석은 변별된 AE 신호 파형의 특징적인 점을 나타내는 몇 가지의 AE 파라미터를 산출하여 분석하는 것이 일반적이다. 대표적인 파라미터로는 Event Count, Ring-down Count, Peak Amplitude, Energy, Rise time, Duration time, Arrival time difference 그리고 Frequency Spectrum 등이 있으며, 여기서 특히 Event Count, Ring-down Counts는 돌발형 신호 분석에 널리 이용되며 연속형 AE신호 분석은 신호의 에너지 값, frequency spectrum 및 실효전압값을 이용하고 있다. 문턱전압값(threshold voltage)은 그림3과 같이 AE 신호 획득 시 AE 신호로 인지하도록 설정하는 전압이며, 계측기 자체가 갖는 노이즈를 제거하기 위한 기준치로서 이 기준값을 초과하는 신호만 인식하도록 하며, 주위의 잡음의 크기 및 실험시에 발생하는 AE신호의 크기를 감안하여 설정한다. 표 1에는 각각의 주요 AE Parameter의 정의와 내포된 정보를 나타내었다.

그림 2 AE신호 발생원

 
(출처: 원전 구조재료의 인장시험시 음향방출 신호특성 평가, 한국원자력연구원)

그림 3 음향방출 파라미터 개요도

표 1 음향방출 파라미터 정의 및 정보

이러한 음향방출 파라미터를 이용한다면 결함진단을 쉽게할 수 있어 다양한 시스템에 적용되었다. 동의대학교 이진경 교수 연구팀은 음향방출기법을 이용하여 열충격을 받은 시험편의 인장시험을 통해 하중초기 탄성영역에서 많은 AE신호가 발생하고 소성영역초기부터 점차적으로 감소하지만 최대 하중지점에서 다시 AE신호가 급격히 증가한다고 보고하였다. 이를 통해 복합재료의 미시적 손상거동을 평가하는데 매우 유효하다고 판단하였다. 또한 충남대학교 이영신 교수연구팀은 복합재 CNG 탱크에 발생한 외부 충격 신호의 손상위치를 탐지하는 기법을 개발하여 매우 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였다.

한국원자력연구소 주영상박사 연구팀은 압력용기 및 배관에 발생하는 구조적 건전성을 저해하는 결함을 검출하기 위하여 AE 신호를 이용하여 연속 감시 기술을 개발하였다. AE 신호의 발생은 재료의 종류에 따라 달라지므로 원전의 1차계통의 압력용기에 주로 사용되는 저합금 탄소강과 스테인리스 강에 대한 인장파단시험을 실시하고 그에 따른 AE 신호 분석 특성을 분석 평가하였다. 시험은 시편에 인장력이 가해짐에 따라 발생하는 AE 신호를 두 개의 센서에 의해 수집되었으며, 입수된 신호는 증폭기를 거쳐 AE 신호분석 프로그램을 통해 분석되었다. 시험 결과를 얻은 후 AE 신호의 발생 특성을 분석해 본 결과 스테인리스강의 경우 탄성영역에서 AE 신호가 많이 발생되는 것이 관측되는 반면 AE 신호의 발생이 거의 관측되지 않았다. 저합금 탄소강에서는 탄성영역, 소성영역 모두에서 동일한 수준의 AE 신호가 발생하는 특성을 보였다. 노치시편의 경우에는 스테인리스강 재료에서는 노치 균열이 파단날 때 AE 발생률이 크게 나타났지만 저합금 탄소강에서는 거의 발생하지 않는 것이 관측되었다. 이처럼 재료와 형태에 따라 AE 발생 패턴이 매우 상이하기에 구조물의 건전성판단시스템에 적용하기 위해서는 재료의 결정구조 또는 파단 특성에 대한 면밀한 분석이 필요할 것이다.

또한 고려대학교 박익근 교수연구팀은 소구경 배관 소켓 용접부의 균열 발생시점을 예측하는 데 음향방출 기법을 적용하였으며, 음향방출 신호의 카운트가 급격하게 증가하는 시점을 균열이 발생된 시점으로 보는 가설을 제안하였다. 방사선 투과법과 현미경법을 이용한 피로균열을 확인함으로써 AE센서를 이용한 균열발생시점 예측 기법의 유효성을 입증하였다.

인천대학교 이장규박사는 용접재의 주 파괴원인인 열영향부와 용접비드부에 대한 인장시험 시 검출된 AE 신호 시간-주파수 분석을 통하여 전체 파괴기구의 특징 규정을 할 수 있는 기술을 개발하였다. 시험에서 사용된 인장시험편은 POSCO에서 생산된 고장력강이 모재(Base metal)을 사용하여 시료를 채취하였으며, 시험 방법은 KS B 0864 및 KS B 0833 『강의 맞대기 용접 이음 – 인장 시험 방법』 규격에 따라 시험을 실시하였다. 시험 결과 평활재 인장시험편인 열영향부에서 AE 신호가 초기부터 심하게 발생하여 재료의 항복점 부근에서 높은 AE 에너지 값을 보였고, 그 뒤에도 상당한 양의 AE 에너지가 검출되며, 최대하중을 넘은 영역에서는 AE 에너지가 점차 감소하고 끝에는 최종 파단에 이르는 것을 확인하였다. 그러나 노치재 인상시험편인 용접비드부의 경우엔 인장 초기부터 파단에 이르기까지 비교적 낮은 AE 에너지 값을 보이며 균등하게 파단까지 이르는 것을 확인할 수 있었다. 여기서 AE 에너지를 균열발생 정보량으로 AE 진폭을 미소균열의 상대적인 크기로 표현하였고, 열영향부에 경우 40~100dB, 용접비드부에서는 40~80dB의 진폭이 분포되어 있었다. 따라서 열영향부의 경우 용접비드부와 비교해 최대진폭이 비교적 크다는 것을 알 수 있었고 다시 말해 열영향부와 용접비드부에 일정한 인가하중을 가해준다면 열영향부에서 더 큰 미소균열이 발생하기 쉽다고 보고하였으며, 또한 고장력강에 인장 시험을 시간-주파수 분석한 결과 탄·소성변형시 발생하는 AE 주파수는 약 100~300kHz이며, 중심주파수는 약 130~180kHz인 것으로 나타났으며 그 결과 저진폭의 AE 신호는 모재균열 발생에 영향을 미치고 고진폭에 AE 신호는 모재파괴에 영향을 미친다는 것을 보고하였다.

3. 음향방출센서를 이용한 제조시스템 응용 사례

음향방출센서는 결함진단기법을 기반으로 다양한 제조시스템에도 적용되었다. Malaya 대학교 Bhuiyan 교수연구진은 진동과 음향방출 특성이 선삭가공의 다양한 현상을 감시하는데 탁월한 성과를 나타냄을 보고하였다. AE센서와 진동 센서를 결합하여 공구마모, 공구 파손, 칩 형성, 칩 파손, 공작 기계 진동, 기계 진동, 공작물 표면 거칠기 등을 설명하였다. 또한 울산대학교 이원규 교수 연구팀은 프레스 가공시 crack등으로 인한 제품의 불량을 감지하기 위해 AE 신호의 크기값과 AE count 값을 이용하여 프레스공정중의 이상유무를 확인하였다.

하지만 이러한 음향방출센서를 제조시스템에 효과적으로 적용하기 위해서는 음향방출센서의 낮은 신호대잡음비(SNR Signal to Noise Ratio)를 해결하여야 한다. 앞서 설명한 AE 파라미터를 통해 고장진단을 하기 위해서는 문턱전압값 설정이 필요한데 신호대잡음비가 낮으면 AE 신호와 리플 및 노이즈의 구분을 결정하는 문턱전압값을 정하는 것이 매우 어렵기 때문에 획득한 신호에서 노이즈를 제외한 AE 신호만을 얻기 위한 신호 처리 과정이 필요하다. 이를 해결하기 위하여 공주대학교 오종석 교수연구진은 리플 및 노이즈 신호를 필터링하기 위한 낮은 칼만게인을 갖는 칼만필터 기법을 프레스장치에서의 결함진단에 적용하였다. 실험은 그림 4의 나타낸 5톤프레스장치를 사용하여 진행하였으며, 프레스장치의 Moving Plate 하강시 시편의 구멍이 확장이 진행될 때의 신호를 획득하는 실험을 진행하였다. 실험에서 사용된 시편은 SPHC(Steel Plate Hot Commercial) 시편을 사용하였으며 소성변형 및 크랙을 발생시키기 위해 구멍의 직경을 1mm, 7mm로 설정하였다.

실험을 통해 획득한 신호를 필터링 한결과를 그림 5와 같이 STFT(Short Time Fourier Transform)를 적용하여 재표현하였다. 그래프의 A지점에서 B지점까지 프레스 작동 구간에서의 40 ~200 kHz의 주파수 범위를 갖는 AE 신호가 발생한 것을 확인하였으며, 10~30 kHz 주파수 범위에서 리플 및 노이즈신호가 효과적으로 제거된 것을 확인할 수 있었다. 칼만 게인 값을 작게 하면 칼만 필터의 결과값은 시스템모델의 값을 중요시하게 되고 측정값의 반영을 느리게 하게 된다. 이러한 특징을 살려 원래의 신호에서 노이즈 성분만 적절히 도출하여 차이를 구하게 되면 온전한 음향방출신호만 얻을 수 있다. 이는 Gaussian 노이즈는 잘 걸러주고 비가우시안 노이즈는 그대로 존재하게 되며, 순간적으로 들어오는 측정신호내의 참신호들은 매우 고주파이기에 추정값 반영에 느리게 되는 효과를 가지게 된다. 해당 연구를 통해 리플 및 노이즈 신호가 효과적으로 필터링된 AE 신호를 통해 음향방출 파라미터를 계산하여 소성변형에서 크랙으로 넘어가는 순간을 효과적으로 진단할 수 있었으며, 해당 연구는 프레스장치를 사용하는 다양한 제조시스템에 적용가능하리라 판단된다.

(a) 5ton 프레스 확대도

(b) 프레스 작동 매커니즘

그림 4 실험 장치

    (a) 칼만필터 적용 전                         (b) 칼만필터 적용 후

그림 5 STFT 결과

4. 음향방출센서의 전망 및 맺음말

높은 대역의 신호를 취득하기 위한 높은 샘플링 속도와 그로 인해 발생하는 많은 데이터로 인해 그 동안은 AE 센서의 실시간 신호처리에 제약이 있어 왔다. 그러나 최근 고속 데이터수집장치의 가격이 낮아지고 고속컴퓨팅 장치와 소프트웨어의 발달로 인해 AE 센서의 재료파손 및 건정성 감시시스템으로의 활용이 더욱 주목된다. 또한 이러한 분석 방법에 최근 인공지능을 적용한 결함 예측 기법으로 활용하려는 사례들이 생겨나고 있다. 다만 재료의 재질, 형태, 공정에 따라 AE발생패턴이 일정한 경향을 보이지 않는 단점이 있다. 하지만 이를 해결하기 위한 많은 연구진들의 노력으로 현재 다양한 연구결과들이 보고되고 있으며, 내부결함 감지가 가능한 비파괴검사방법의 장점으로 인해 기계시스템 및 제조시스템분야에서의 결함 감지 및 예측기법으로의 AE센서의 가능성 및 확장성은 무궁무진하다고 생각된다.