Application of Bispectral Analysis to Estimate Nonlinear Acoustic Parameter

음향 비선형 파라미터의 추정을 위한 바이스펙트럼 해석법의 적용

  • 김경조 (한양대학교 대학원 정밀기계공학과) ;
  • 장경영 (한양대학교 기계공학부)
  • Published : 1999.04.30

Abstract

The fact that material degradation can be evaluated by measuring nonlinear acoustic effect has been proposed by previous studies. The most conventional method to measure nonlinear acoustic effect is to measure the absolute magnitude of fundamental and $2^{nd}$ order harmonic frequency component in the propagated ultrasonic wave. For this aim, power spectral analysis technique has been used widely. However, the power spectral analysis has fatal disadvantage that the gaussian additive noise superimposed in the wave signal remains in the power spectrum domain. Moreover, the magnitude of $2^{nd}$ order harmonic frequency component generated by nonlinear effect is so small that it may be suppressed by the noise remained in the power spectrum. In order to overcome this problem, this paper proposes an alternative method using bispectrum analysis, which can reduce the effect of addictive gaussian noise and. the nonlinear parameter can be obtained more stably. Simulations showed that the proposed method can obtain the value of nonlinear parameter near to the true value in the case of low SNR signal. Also, in order to confirm the usefulness of our method in actual case, we compared the nonlinear parameter obtained by using both of power spectral and bispectral analysis for several specimen intentionally degraded by fatigue load.

비선형 음향효과를 계측함에 의해서 재료열화를 평가하는 연구는 오래 전부터 있어 왔다. 여기서, 비선형 음향효과를 계측하는 가장 일반적인 방법은 전파된 수신 신호에서 기본주파수 성분과 2차 고조파 성분의 절대적인 크기를 계측하는 것이다. 이 목적을 위해서 일반적으로 파워스펙트럼 해석법이 널리 사용되어 왔다. 그러나, 파워스펙트럼은 신호처리 후에도 주파수 영역에서 가우스 잡음이 혼재한다는 단점이 있다. 게다가, 비선형 효과에 의해서 발생되는 2차 고조파 성분의 크기는 너무 작아서 잡음에 묻혀버릴 수도 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위해서 주파수 영역에서 가우스 잡음을 제거할 수 있는 바이스펙트럼 해석법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 잡음이 크게 혼재된 신호에서도 참 값에 가까운 비선형 파라미터를 구할 수 있음을 밝혔다. 또한, 실제 경우에 이 방법의 유용함을 확인하기 위하여 피로 하중에 의해서 고의로 열화시킨 여러 시편에 대하여 파워스펙트럼과 바이스펙트럼을 구하여 비교하였다.

Keywords