캐비테이션 터널에서 소음계측 실험의 주 목적은 프로펠러 소음레벨 계측과 소음원의 위치 판별이다. 한국해양연구원의 소음계측 실험용 "저소음 대형 캐비테이션 터널"의 기초연구의 일환으로 소음계측 실험이 동 연구원의 소형 캐비테이션 터널에서 수행되었다. 본 실험에서는 프로펠러 캐비테이션이 발생할 수 있는 반류조건을 만들기 위해 반류 생성용 모형체(dummy body)를 제작하였고, 유동장 내의 청음기에 의한 자체소음을 줄이기 위해 유선형으로 설계된 하이드로포일내에 청음기 배열을 설치하였다. 다양한 압력조건에서 발생한 소음장과 가상 음원의 복제음장을 계측한 후, 소음원의 위치를 추적하기 위해 주파수 비상관 Bartlett 프로세서를 적용하였다. 본 논문에서는 수행된 소음계측 시험에 대해 기술하고, 계측된 소음의 분석 및 위치추적 결과를 제시한다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
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.
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.
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.
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.
실내 저주파 소음은 도로가진, 차량 현가 또는 엔진 마운트와 같은 차량 샤시 부품의 진동인 구조 진동에 기인한다. 실내 저주파 소음을 줄이려는 노력의 일환으로 소음 원의 위치 및 소음 전달경로를 추적하는 기술인 TPA (Transfer Path Analysis) 를 소개하였다. 본 연구에서는 TPA 기술을 이론적으로 고찰해보고 이를 실제로 적용하여, 도로가진에 의해 앞 좌석에서의 실내 소음에 기여도가 가장 큰 샤시 부품을 찾는 Case Study를 소개하였다. TPA를 적용하기 위한 데이터를 얻기 위해. 도로가진에서 소음으로 연결되는 계측과 실차 운행 상태의 진동 데이터 계측을 실시하였다. 또한 아스팔트 도로에서 시속 30 km/h로 달리면서 관능 평가와 진동 소음 계측 평가 모두를 실시하여 문제가 되는 저주파 실내 소음을 확인하였다. 시험 분석 결과 Trailing Arm을 통해 전달되는 소음이 앞 좌석 저주파 실내 소음에 대한 기여도가 가장 크게 나타났다.
착유로봇 시스템은 움직이는 젖소의 유두 위치를 정확하게 검출해야 하고, 로봇 매니퓰레이터는 검출된 유두 위치값을 추적하여 착유컵이 유두에 장착하도록 제어되어야 한다. 제안된 착유로봇 매니퓰레이터는 위치검출 레이저 센서를 이용하여 유두를 스캐닝하고 임베디드 구동제어장치를 통하여 독립된 3축 브러쉬리스 서보 구동제어 메커니즘에 의하여 구현된다. 이 로봇 매니퓰레이터는 유두 위치검출용 레이저센서, 4개의 착유컵, 3축 x, y, z축의 매니퓰레이터, g축 방향 이송기능을 가진 유두인 식장치와 착유컵 구동장치, 임베디드 구동제어장치와 자동 밀크 제어라인으로 구성된다. 제안된 로봇시스템은 구동시스템 전체가 전기구동방식으로 설계되어 있기 때문에 구조가 간단하고, 저가로 제작이 가능하며, 구동시에 소음이 적기 때문에 젖소의 심적 안정성을 줄 수 있는 장점을 가지고 있다. 설계된 로봇은 축산과학원 농장에서 젖소를 대상으로 실험을 실시하였으며, 실험결과에 의하여 설계사양의 성능조건이 만족됨을 확인하였다.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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