풍력터빈 블레이드에서 발생하는 공력소음원의 위치 특성을 파악하기 위해 마이크로폰 어레이를 사용하여 소음원 풍동시험을 수행하였다. 풍동시험은 KARI 중형 아음속풍동에서 수행되었으며, 소음원의 위치파악을 위해 시간영역 회전체 빔포밍기법을 사용하였다. 기존 시간영역 회전체 빔포밍 기법의 경우 시험데이터 해석에 많은 시간이 소요되나, 본 논문에서는 원통형 좌표계에서 회전각 격자간격과 해석기간 간격 사이의 상관조건을 도입하여 데이터 해석시간을 기존 방법 대비 1/5로 단축하였다. 시험결과 나타난 주파수에 따른 블레이드 공력소음원의 위치 특성은 2kHz 이하 대역에서는 블레이드 반경 80% 부근에 주소음원이 위치하며, 4kHz 이상 대역에서는 블레이드 끝단 부근에 주 소음원이 위치하고 있다.
Time Difference of Arrival (TDOA) algorithm was applied to sound source positioning. Using measured microphones signal, difference of distance from source to sensors were estimated by TDOA and speed of sound, and taken by navigational measurements. And iteration procedures were induced to find the actual source location. For the case of stationary and moving sound source, validation test were performed in the anechoic room. In the stationary case, the error of positioning is less then 1.3% in length scale, and it could be seen proper filtering processes were required in the application of moving sound source.
소음/진동 문제를 해결하는 데 있어서 우선은 소음/진동원들의 위치를 알아 내고 그들 중에 비중이 가장 큰 소음/진동원을 파악하는 것이 중요하다. 다 입력/단일출력 모형을 이용한 소음/진동원 규명에 대한 방법에는 주파수 응 답함수를 이용하는 방법(frequency response function approach)과 부분 기여 도 함수(partial coherence function)를 이용하는 방법 등이 있는데, 입력들 사이의 상호상관(correlation)이 없는 경우에는 전자의 방법을 사용하여 출력 에 가장 큰 비중을 차지하는 소음/진동원을 알아낼 수 있으나 상호상관이 존 재하는 경우에는 후자의 방법을 사용하게 된다. 그러나 후자의 방법을 적용 함에 있어서도 기본적으로 소음/진동원들의 위치를 알아야 하는 것 이외에 그들 사이의 원인.효과관계(causaling), 또는 우선순위(rank)를 우선적으로 아 는 것이 중요한데 이는 입력들 사이의 우선순위를 어떻게 두느냐에 따라 해 석 결과가 다르게 나타나기 때문이다 [1,2,3]. 본 연구에서는 부분 기여도 함 수를 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 그들 사이의 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고 2입력/1출력 모형에 대해 적용하여 보았다.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.722-727
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1998
본 연구는 도시 인근발전소의 소음 유발 기기에 의한 환경소음의 실제적인 기여도를 평가하고 더욱 쾌적한 환경조성방안을 도출하기 위하여 수행되었다. 발전소 경계의 수음자소음을 기초로 각종 기기의 주파수 분석을 통하여 소음 유발 기기를 규명하고 소음원의 주 주파수 및 크기를 구하였다. 소음원의 전파경로를 파악하기 위해 소음레벨의 분포도를 구하였으며, 측정치와도 잘 일치함을 보여주었다.
실시간 ANC 이전에, 소음원으로부터 대상계를 거친 신호와 소음원신호가 오차계를 거친 신호를 측정함으로서 이론적인 한계성능을 파악하기 위한 지표를 제시하였다. 이 지표는 오차계를 통과한 신호를 입력으로, 대상계를 통과한 신호를 출력으로 하는 계의 선형화 정도를 나타내는 다중기여도함수와 흡사한 형태로 나타났다. 제한된 상황에서 ANC 성능을 최대화 하고자 할 때 이 지표는 레퍼런스와 부가음원의 위치 및 갯수 결정등 여러가지 파라메터 결정에 매우 유용하게 쓰일 수 있다고 생각된다.
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.
연구소로 사용될 FRF 및 Dynamic Stiffness에 대한 평가를 진행하였다. 동강성을 평가하여 정밀설비의 사용 가능여부를 파악하고 Slab의 위치에 따른 진동응답함수를 평가하여 정밀설비에 대한 설치위치의 참고자료로 활용하고자 한다. 또한, 추후 진동원 설비에 대한 방진대책 선정 자료로 사용하고자 한다.
최근 기계구조물로부터 발생되는 소음. 진동의 수준을 평가하고 그 대책을 수립하는데 스펙트 럼분석(spectral analysis)과 상관기술(correlation technique)의 이용도가 점증하고 있다. 전자계 산기에 의한 데이터처리기술의 진보에 따라 불규칙한 입력을 받는 기계구조물의 고유진동수추정 및 진동모우드해석, 많은 소음. 진동원을 갖는 플랜트. 선박. 차량기기등의 발생원검출 및 기여 량파악, 그리고 acoustic emission 및 bispectrum에 의한 기기이상진단기술에 적용함으로써 공 학분야에서 한층 중요한 위치를 점하고 있다. 따라서 본 강좌에서는 먼저 상관해석에 의한 스 펙트럼의 정의에 대해서 기술하고 샘플링이론에 만족하는 시간간격으로 샘플링함으로써 얻어지는 시계열데이타를 Fourier 변환하여 주파수영역에서 계의 특성을 해석하는 원리 및 기여함수에 대해 설명하고자 한다. 그리고 입력원간에 상관이 존재하는 경우에 있어서 소음. 진동원을 검 출하고 기여량을 추정할 수 있는 방법으로서의 다차원스펙트럼해석법에 대해 간단하게 기술하 고자 한다.
터보팬엔진등에서 발생하는 음장의 특징은 지배적인 음향모드 구조를 가진다는 점이다. 이러한 구조를 파악 해내는 것은 소음원을 찾아내고 그 소음원의 전파를 규명하여 소음을 저감하는데 중요한 기여를 할 수 있다. 음향모드의 검출을 위해서 많은 연구가 이루어져 왔으며 센서의 이용방식에 따라 원음장에서의 측정법, 회전형 갈퀴 (rotating rake)를 이용한 측정법, 덕트내 벽면에 센서를 분포시키는 측정법으로 나눌 수 있다. 이중 벽면에 센서를 위치시키는 방법은 다른 방법에 비해 빠르게 측정결과를 얻을 수 있으며 측정장치가 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 기존에 이 방법의 단점으로 여겨져 왔던 많은 수의 센서를 줄이는 새로운 센서 배치에 대해 기술하였으며 측정하고자 하는 주파수에 존재하는 전체 모드의 개수와 비교하여 최소한의 센서 개수를 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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