Especially, demands for the noise reduction of mold transformer has been becoming an common issue because it has been used mainly at the residence area such as building and ship. So, this paper investigates the noise source and countermeasure of mold transformer radiated high noise abnormally. The result of impact hammering test for core of transformer ascertains the core resonance by harmonics of line frequency and high noise can be reduced to avoid core resonance by changing torque strength of tie rod. Magnetic field analysis is performed to identify the reason that noise of V-phase is higher than U and W-phase in the normal condition. It is the cause that flux density and magnetic force of V-phase is higher than the other phase respectively.
Mutual torque ripple in a brushless DC motor is the main source of acoustic noise, especially fur motor operation with high speed and torque. This paper presents a method to obtain mutual torque ripple to identify acoustic noise source. Mutual torque ripple can be determined by analyzing phase current shape and magnetic circuit with different lead angles. Current shape is determined by state space model of voltage equation with the use of inductance calculated by FEM, and confirmed by experimental results. Mutual torque ripple is also determined by FEM analysis for the calculated current shape. Acoustic noise experiment reveals that mutual torque ripple with different lead angle is one of the main sources for noise generation in a brushless DC motor.
In order to understand the underwater noise source factor of the linear pump type forced ejection system, a reduced-model compressed water experiment device was developed. The reduced-model compressed water experiment device consists of a reverberation tank, a linear pump type forced ejection device, and an underwater vehicle. The underwater noise source was selected from the hydraulic ram moving speed, the hydraulic ram/piston pipe spacing, the ejection pipe inlet/water ram area ratio, and the number of water ram inlets. The underwater vehicle was ejected into the reverberation tank by the device. The source level was derived from the measured sound pressure. The source level tends to increase as the hydraulic ram/piston tube spacing and the hydraulic ram moving speed increase. The source level tended to increase as the area ratio was increased, but the level was weak. The number of water ram inlet did not affect the source level.
Taking advantage of the high sensitivity and long-distance detection capability of acoustic emission (AE) technique, this paper focuses on the crack detection in rail head, which is one of the most vulnerable parts of rail track. The AE source location and noise cancellation were studied on the basis of practical rail profile, material and operational noise. In order to simulate the actual AE events of rail head cracks, field tests were carried out to acquire the AE waves induced by pencil lead break (PLB) and operational noise of the railway system. Wavelet transform (WT) was first utilized to investigate the time-frequency characteristics and dispersion phenomena of AE waves. Here, the optimal mother wavelet was selected by minimizing the Shannon entropy of wavelet coefficients. Regarding the obvious dispersion of AE waves propagating along the rail head and the high operational noise, the wavelet transform-based modal analysis location (WTMAL) method was then proposed to locate the AE sources (i.e. simulated cracks) respectively for the PLB-induced AE signals with and without operational noise. For those AE signals inundated with operational noise, the Hilbert transform (HT)-based noise cancellation method was employed to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Finally, the experimental results demonstrated that the proposed crack detection strategy could locate PLB-simulated AE sources effectively in the rail head even at high operational noise level, highlighting its potential for field application.
This paper presents a practical method for reduction of interior noise and improvement of sound quality in compartment of passenger car. The tested vehicle has a booming noise problem at rear passenger seats. In order to identify the transfer path of interior noise, the running modal analysis, the vibro-acoustic frequency transfer response and the noise path analysis are systematically employed. Using these various methods, it has been founded that the rear part of the roof of the test car was a noise source for the booming noise. Through the modification of the roof, the booming noise has been reduced and sound quality inside car also has been improved.
본 연구에서는 소음원 및 진동원을 규명하기 위하여 사용되어 온 종래의 주파 수응답함수(Frequency Response Function`FRF)법과 소음원 및 진동원 간에 강한 상관 관계가 존재한 경우에 사용되는 기여도함수(coherence function)법을 이용한 다차원 스텍트럼해석(Multi-Dimensional Spectral Analysis`MDSA)법에 의하여 가속도응답 및 방사음과의 기여관계를 규명하였다.
In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.
This paper presents a method for estimating the noise source contribution of a pulse combustion burner in a multiple input system where the input sources may be coherent each other. By coherence function method, it is found that the biggest part of the noise source in the pulse combustion burner is generated by the part of the combustion chamber. This analysis is modeled as three input / single output system because the noise generating mechanism of the pulse combustion burner is very complicated. The coherence function method is proved to be useful tool for the identification of noise source. The overall levels of the radiated source pressure by coherence function method are compared with those measured and calculated by the frequency response function approach. The experimental results have shown a good agreement with the results calculated by the coherence function method when the input sources are coherent strongly each other. The estimation of shield effect by FRF method indicates that significant reduction can be achieved in sound radiation if only transmission path generated by the part of combustion chamber is acoustically shield.
A BEM is highly efficient method in the sense of economic computation. However, boundary integration is not easy for the complex and moving surface e.g. in a rotating blade. Thus, Kirchhoff surface is designed in an effort to overcome the difficulty resulting from complex boundary conditions. A Kirchhoff surface is a fictitious surface which envelopes acoustic sources of main concern. Acoustic sources may be distributed on each Kirchhoff surface element depending on its acoustic characteristics. In this study, an axial fan is assumed to have loading noise as a dominant source. Dipole sources can be computed based on the FW-H equation. Acoustic field is then computed by changing Kirchhoff surfaces on which near-field is implemented, to analyze the effect of Kirchhoff surface on it.
In this paper, we propose a new Active Noise Control (ANC) system using a teacher forced Blind Source Separation (BSS) algorithm. The Blind Source Separation based on the Independent Component Analysis (ICA) separates the desired sound signal from the unwanted noise signal. In the proposed system, the BSS algorithm is used as a preprocessor of ANC system. Also, we develop a teacher forced BSS learning algorithm to enhance the performance of BSS. The teacher signal is obtained from the output signal of the ANC system. Computer experimental results show that the proposed ANC system in conjunction with the BSS algorithm effectively cancels only the ship engine noise signal from the linear and convolved mixtures with human voice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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