• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2006.05a
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• pp.201-202
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• 2006

To analyze the dynamic characteristics of the bundle drawing process, we employed a Random Phase Spectrum method to generate stochastic test signals that had a given autocorrelation function. And the spectra of the dynamics of the process outputs were obtained, based on the dynamic model of the bundle drawing process. Results showed that the RPS method was very effective to generate stochastic signals that had an exponential function form. The drawing process had the traits that there existed a special frequency range, incurring the process resonance.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.128-133
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• 1986

설비진단에 응용되는 신호처리의 기법으로는 파워스펙트럼, 바이스펙트럼, 켑스트럼 등이 사용되었다. 파워스펙트럼은 이론적인 면과 계산과정 그리고 신호처리에서의 적용방법등이 잘 알려져서 성공적으로 사용되어져 왔다. 특히 음향분야에서는 여러가지 응용기술이 개발되어 실제계에 적용되고 있으며 계측장비도 파워스펙트럼 해석법에 알맞게 개발되어져 왔다. 파워스펙트럼해석법을 사용하여 진동계를 구성하는 각 요소들의 고유진동수와 진동계 전체를 나타내는 진동파들의 주파수성분 간의 관계에 의하여 진동의 원인 및 소음원 등을 추정하는 것이 가능하다. 그러나 파워스펙트럼은 일반적으로 정상적인 신호를 갖는 진동계에 대한 해석 일 때는 그 이론과 실제가 잘 일치하지만, 진동계 자체가 항시 임의의 주파수를 갖고서 움직일 때 그 해석에는 다음과 같은 문제점이 생긴다. 첫째, 불규칙한 진동계에서는 규칙적인 진동계보다 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 실제로 잡음이 진동계의 고유주파수 부근에 있을 경우에는 파워스펙트럼해석으로는 불가능한 경우가 있다. 둘째, 진동파 중에 포함되어 있는 위상이라는 중요한 정보가 없다. 셋째, 시간지연에 따른 진동계의 정확한 정보를 얻을 수 없다. 이상에서 볼 때 파워스펙트럼해석법은 한계가 있음을 알 수 있다. 따라서 본 논문은 바이스펙트럼이라는 해석법을 사용하여 정상과정에서 비정상과정으로 시간지연에따라 변하는 진동계 또는 정상적인 진동계의 저주파에서의 상호간섭 정도 및 위상관계를 관찰함으로써 파워스펙트럼과 비교하여 바이스펙트럼해석법의 타당성을 검토한다. 바이스펙트럼의 실제적인 계산방법은 P. J. Huber가 세가지 접근 방법을 제안했는데 시간영역에서의 평균화를 행하여 계산하는 법, 연속된 기록들을 평균화하는 것, 주파수 영역에서의 평균화를 행하는 것 등이 있다. 본 논문에서는 FFT를 먼저 행하고 파워스펙트럼과 바이스펙트럼 및 바이코히어런스를 구하였다. 그러나 바이스펙트럼해석법은 수치해석적인 면에서 볼 때 파워스펙트럼해석법에 비하여 미약한 점이 많고 통계학적인 그 의미가 확실하게 알려져 있지 않기 때문에 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 그 물리적 의미를 규명하고져 한다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.14 no.2
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• pp.138-145
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• 2011

In this paper time series wave data are simulated by the Monte Calo method using random numbers to generate random phases of the wave signal. The simulated wave signasl are used to study the characteristics of freak waves. Various sea states are represented by combinations of the significant wave height $H_s$ defined in the spectrum method and the significant wave steepness $S_s$. For a fixed value of $S_s$, the probability of the occurrence of the freak wave is decreased as $H_s$ increases. For a fixed value of $H_s$ the probability of the occurrence of the freak wave increases as $S_s$ increases. The average value of the maximum wave height increase as $S_s$ increases, but the average height of freak wave remains the same and the value approaches two times of $H_s$. For the fixed value of $S_s$, average kurtosis of wave elevation increases as $H_s$ increases, but for a fixed $H_s$, the average kurtosis decreases as $S_s$ increases. The average of abnormality index(AI) is around 2.11 irregardless of $H_s$ and $S_s$. The maximum value of AI lies between 2.5 - 3.0. Therefore it is conjectured that AI maximum due to linear focusing is 3.0.