The two major objectives of acoustical measurements in a cavitation tunnel are measuring the noise levels generated by rotating propellers behind a hull and localizing possible noise sources in order to reduce noise levels. Propeller noise measurement experiments were performed in MOERI cavitation tunnel at December, 2006. In order to put the propeller into cavitating conditions, a wake-generating dummy body was devised. In addition, ten hydrophones are put inside a wing-shaped casing in order to minimize the unexpected flow induced self noise around hydrophone itself. After measuring both of the noises of the rotating propeller behind the dummy body and signals generated by a virtual source, respectively the data were matched field processed using the frequency incoherent Bartlett processor to localize noises on the propeller plane. In this paper, we presented the measured noise analysis and the localization results.
This paper presents the Doppler Scanning technique which enables us to detect the relative positions of moving distributed sources using Doppler frequency shift estimate when the moving source consists of distributed sources with different signature frequencies. Doppler frequency shifts of characteristic frequencies of machinery noise sources such as ship's generator and propeller, with tine along CPA (Closest Point of Approach of moving source) are unique, and can be functioned with respect to each source position. Therefore, this technique can be applied to estimate the relative geometrical positions between machinery noise sources. The Extended Kalman Filter (EKF) which has a high frequency resolution with high time resolution, is adopted for improving accuracy of Doppler frequency shift estimate geometric resolution of machinery positions since machinery noise sources show in general low frequency band characteristics with limited spacial distance. The performance of the technique is examined by the numerical simulations and is verified by the experiment using loudspeaker sources on the roof of the car.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.04a
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pp.483-489
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2009
The Time Difference of Arrival (TDOA) algorithm is being used widely for identifying the location of a source emanating either electrical or acoustic signal. It's application areas will not be limited to identifying the source at a fixed location, for example the origin of an earthquake, but will also include the trajectory monitoring for a moving source equipped with a GPS sensor. Most of the TDOA algorithm uses time correlation technique to find the time delay between received signals, and therefore difficult to be used for identifying the location of multiple sources. In this paper a TDOA algorithm based on cross-spectrum is developed to find the trajectory of two sound sources with different frequencies. Although its application is limited to for the sources on a disk plane, but it can be applied for identifying the locations of more than two sources simultaneously.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.7
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pp.710-718
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2009
The time difference of arrival(TDOA) algorithm is being used widely for identifying the location of a source emanating either electrical or acoustic signal. It's application areas will not be limited to identifying the source at a fixed location, for example the origin of an earthquake, but will also include the trajectory monitoring for a moving source equipped with a GPS sensor. Most of the TDOA algorithm uses time correlation technique to find the time delay between received signals, and therefore difficult to be used for identifying the location of multiple sources. In this paper a TDOA algorithm based on cross-spectrum is developed to find the trajectory of two sound sources with different frequencies. Although its application is limited to for the sources on a disk plane, it can be applied for identifying the locations of more than two sources simultaneously.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.48
no.2
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pp.121-127
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2011
As considerable interests in noise emission from a ship have been increased, the need for localization of noise sources of the marine propeller generating cavitation and singing noise is looming large. In many practical cases, cavitation and singing noise occur on a particular position of the certain blade of the propeller. It is so important to know the position of noise source correctly in order to eliminate or suppress unwanted noise. In this study, we develop "noise source localization technology" using TDOA method. Experimental measurements carried out at the circulating water channel and towing tank show that noise source can be clearly identified and localized using TDOA method.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.1
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pp.89-96
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2016
TDOA(time delay of arrival) position estimate from acoustic measurement of artillery shell impact is studied in order to develop a targeting evaluation system. Impact position is calculated from the intersections of hyperbolic estimates based on the least square Taylor series method. The mathematical process of Taylor series estimation is known to be robust. However, the concern lays with the accuracy because it is sensitive to the bias caused by the randomness of measurement situation. The measurement error typically occurs from the distortion of waveform, change of travelling path, and sensor position error. For outdoor measurement, a consideration should be made on the atmospheric condition such as temperature and wind which can possibly change the trajectories of rays of sound. It produces wrong propagation time events accordingly. Ray tracing and optimization techniques are introduced in this study to minimize the bias induced by the ray of sound. The numerical simulation shows that the atmospheric correction improves the estimation accuracy.
Low frequency interior noise in cars is mainly due to structure-borne excitations which are related with road excitation and component vibrations such as suspension and engine mounts. In order to analyze the annoying interior noise. a technique (Transfer Path Analysis) is introduced to find a noise source and the path of that noise. In this study, TPA is reviewed theoretically and applied to investigate the case when the low frequency interior noise at front seat due to road excitations needs to be optimized. The subjective and objective appraisal was performed under the conditions that a testing vehicle traveled on asphalt at 30 km/h. so that the low frequency to be eliminated was detected. The related vibration and noise data for TPA were measured on running and static vehicle. The results reveal that the noise contribution along the z-direction of trailing arm is prominent to low frequency interior noise.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.238-247
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2014
The milking robot system is very important to detect correctly the teats position in the moving condition of cow. Also, the robot manipulator must control tracking the teat cup to the detected teat position. The presented milking robot is designed using the one point laser sensor for teat position detection. The teats of cow are detected by the laser scanning unit and the manipulator has the function of 3 axes moving control unit. The presented teat detection method and the electrical driving manipulator have the advantages of a simple, low cost and very quiet. The designed manipulator is realized by the totally electrical motor and servo poison control algorithm with velocity PID compensation. The presented robot is realized using the teat detection unit, 4 teat cups, 3 axes robot arm, 6 servo motors and automatic milking control line. The designed robot is experimented in the cow farm and is satisfied with the designed performance specification for milking robot manipulator.
With the increasing use of drone technology, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is now being utilized in various fields. However, this increased use of drones has resulted in various issues. Due to its small size, the drone is difficult to detect with radar or optical equipment, so acoustical tracking methods have been recently applied. In this paper, a method of localization of multiple drones using the acoustic characteristics of the quadcopter drone is suggested. Because the acoustic characteristics induced by each rotor are differentiated depending on the type of drone and its movement state, the sound source of the drone can be reconstructed by spatially clustering the results of the estimated positions of the blade passing frequency and its harmonic sound source. The reconstructed sound sources are utilized to finally determine the location of multiple-drone sound sources by applying the source localization algorithm. An experiment is conducted to analyze the acoustic characteristics of the test quadcopter drones, and the simulations for three different types of drones are conducted to localize the multiple drones based on the measured acoustic signals. The test result shows that the location of multiple drones can be estimated by utilizing the acoustic characteristics of the drone. Also, one can see that the clarity of the separated drone sound source and the source localization algorithm affect the accuracy of the localization for multiple-drone sound sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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