본 논문은 기존 선배열센서에서 발생하는 좌/우 구분 모호성을 해결하기 위해 저주파 대역에서 좌/우 구분이 가능한 지향성배열센서 구조 및 신호처리 방안을 제안한다. 지향성배열센서는 기존 음향배열센서에 지향성을 가지는 DIFAR(Directional Frequency Analysis and Recording)배열센서를 추가 확장한 선배열센서 구조이며, 음향배열센서의 빔형성 결과와 DIFAR배열센서의 빔형성 결과를 융합/처리하는 신호처리 구조를 가진다. 이러한 지향성배열센서는 좌/우 구분이 가능한 기존의 이중 선배열센서와 비교하여 낮은 신호 대 잡음비 및 저주파수 대역에서 높은 좌/우 구분 성능을 나타낸다.
음향 상황 인지(acoustic context awareness)는 다양하게 발생되는 음원들로부터 어떠한 장소인지 또는 어떠한 사건이 발생하는지를 판단하는 기술로 음향 이벤트 검출 또는 인식 보다 한 단계 더 복잡한 문제이다. 기존의 상황인지 기술은 음향 이벤트 검출 또는 인식 기술에 기반하여 현재 상황을 인지하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 이와 같은 접근 방법은 여러 음원이 동시에 발생하거나 유사한 음원이 발생하는 실제 환경에서 정확한 상황 판단이 어렵다. 특히 버스와 지하철은 승객들에 의한 잡음으로 상황을 인지하기 힘들다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사한 음향 이벤트가 발생하는 버스와 지하철 상황을 인식할 수 있는 Bag of Words 기반의 상황 인지 알고리즘을 연구하고 코드북 생성을 위한 특징벡터를 제안한다. 제안하는 특징벡터의 효용성은 Support Vector Machine을 이용한 실험을 통해 검증했다.
본 논문에서는 선체부착형 음향센서의 플랫폼 진동유기 소음 차단 특성을 확인하기 위한 수중 진동 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 음향수조 환경에서 음향센서가 설치된 선체모사구조물과 가진기를 이용하여 플랫폼 진동유기 소음 조건을 구현하였고, 선체모사구조물 및 음향센서에 설치된 표준 가속도계와 음향센서의 출력신호 측정을 통해 음향센서의 진동차단율, 삽입손실 및 진동민감도와 같은 성능지수를 산출하였다. 산출된 성능지수 결과를 토대로 음향센서의 주파수별 소음 차단 특성을 분석하고 실험 기법의 유효성을 검토하였다.
Acoustic emission (AE) monitoring was conducted for mortar specimens under three types of static loading patterns (cubic-splitting, direct-shear and pull-out). Each of the applied loading patterns was expected to produce a particular fracture process. Subsequently, the AEs generated by various fracture or damage processes carried specific information on temporal micro-crack behaviors of concrete for post analysis, which was represented in the form of detected AE signal characteristics. Among various available characteristics of acquired AE signals, frequency content was of great interest. In this study, cement-based piezoelectric sensor (as AE transducer) and home-programmed DEcLIN monitoring system were utilized for AE monitoring on mortar. The cement-based piezoelectric sensor demonstrated enhanced sensitivity and broad frequency domain response range after being embedded into mortar specimens. This broad band characteristic of cement-based piezoelectric sensor in frequency domain response benefited the analysis of frequency content of AE. Various evaluation methods were introduced and employed to clarify the variation characteristics of AE frequency content in each test. It was found that the variation behaviors of AE frequency content exhibited a close relationship with the applied loading processes during the tests.
A chirp-echo data acquisition and processing system was developed for use as a simplified, PC-based chirp echo-sounder with some data processing software modules. The design of the software and hardware system was implemented via a field-programmable gate array (FPGA). Digital signal processing algorithms for driving a single-channel chirp transmitter and dual-channel receivers with independent TVG (time varied gain) amplifier modules were incorporated into the FPGA for better real-time performance. The chirp-echo data acquisition and processing system consisted of a notebook PC, an FPGA board, and chirp sonar transmitter and receiver modules, which were constructed using three chirp transducers operating over a frequency range of 35-210 kHz. The functionality of this PC-based chirp echo-sounder was tested in various field experiments. The results of these experiments showed that the developed PC-based chirp echo-sounder could be used in the acquisition, processing and analysis of broadband acoustic echoes related to fish species identification.
The CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular column is composed of concrete, steel, and CFRP. Its failure mechanics are complex. The most important difficulties are lack of an available method to establish a relationship between a specific damage mechanism and its acoustic emission (AE) characteristic parameter. In this study, AE technique was used to monitor the evolution of damage in CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular columns. A fuzzy c-means method was developed to determine the relationship between the AE signal and failure mechanisms. Cluster analysis results indicate that the main AE sources include five types: matrix cracking, debonding, fiber fracture, steel buckling, and concrete crushing. This technology can not only totally separate five types of damage sources, but also make it easier to judge the damage evolution process. Furthermore, typical damage waveforms were analyzed through wavelet analysis based on the cluster results, and the damage modes were determined according to the frequency distribution of AE signals.
Rotary Compressor has many AE(Acoustic Emission) sources according to condition of parts because it is operated with combination of various parts. In this study, analysis of AE raw signal generated form Rotary compressor which artificially-made parts inflicted abnormal condition was carried out. AE raw signals were acquired form high-speed A/D board, and many burst type signals were observed. By analyzing burst type signals which is caused form internal AE source,efficient AE parameters for monitoring and diagnosis were presented.
In this paper Kalman filtering technique is applied to ultrasound signal to improve resolution capability, Ivhlch is in use of diagnostic imaging systems. The main advantage of Kalman filter algorithm for the analysis of reflected ultrasound signal is its recursive structure which can be easily adapted to tlme varing system. Because soft-tissues, such as liver, act as distributed acoustic low-pass filters which continually change the propagating pulse. tIne can put to practical use above advantage to find a suitable signal generallng model. In state-space description of the system, the 6th order system produces tl)e 1)esc spectral approximation to the source pulse As a result of spectrum analysis, 6th order estimator for two closely spaced ((p.5 mm) reflectors enhances resolution by 4dB-lOdB. By using this result, the possibility to detect even minute tumor is demonstrated.
This paper reports on the research which investigates acoustic signals acquired in progressive compressing, hole blanking, shearing and burr compacting process. The work piece is the head pin of the electric connector, whose raw material is the preformed steel bar. An acoustic sensor was set on the bed of hydraulic press. Because the acquired signals include the dynamic characteristics generated for all the processes, it is required to investigate signal characteristics corresponding to unit process. The corresponding dynamic characteristics to the respective process were first studied by analyzing the signals respectively acquired from compressing, blanking and compacting process. The combined signals were then periodically analyzed from the grinding to the grinding in the sound frequency domain and in the ultrasonic wave. The frequency of around 9 kHz in the sound frequency domain was much correlated to the tool wear. The characteristic frequency in the acoustic emission domain between 100 kHz and 500 kHz was not only clearly observed right after tool grinding but its amplitude was also related to the wear. The frequency amplitudes of 160 kHz and 320 kHz were big enough to be classified by the noise. The noise amplitudes are getting bigger, and their energy was much bigger as coming to the next regrinding. The signal analysis was based on the real time data and its frequency spectrum by Fourier Transform. As a result, the acousto-ultrasonic signals were much related to the tool wear progression.
표적의 음향 산란 특성은 표적의 재료 특성과 구조적 특성에 영향을 받으며, 이는 음향을 이용하여 수중에서 표적을 탐지, 식별하고자 할 때 매우 중요한 정보가 된다. 특히, 얇은 탄성체의 경우 램파(Lamb wave)에 의해 표적 주변 유체에 산란파가 생성된다. 본 논문에서는 계단 주파수 스윕 사인 파형을 이용하여 수조에서 알루미늄 구의 산란 신호를 측정한 결과를 제시한다. 특히 알루미늄 구의 내부에 물이 채워져 있는 경우와 공기가 채워져 있는 경우에 대하여 산란 신호의 차이를 측정하고 이론 모델과 비교하였다. 또, 내부 물질에 따른 표적 산란 신호 차이를 유사 위그널-빌 분포를 이용하여 분석하고, 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 구의 내부에 물이 채워진 경우가 공기가 채워진 경우에 비해 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지가 증가하는 것을 확인하였으며 이는 이론적인 예상과 부합한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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