In this paper, a physically meaningful methodology which can assess the contribution of each vibration mode to various vibration response signals (displacement, velocity, acceleration) is developed. Based on these results, the problem of quantitative assessment of the relative importance of a structural system's vibrational modes is discussed. In addition, a direct method which ran assess the relative importance of each mode from uniformly sampled experimental data is also proposed.
이 논문은 이산신호에 고속푸리에 변환을 적용하여 신호에 포함되어 있는 저주파수의 진동 파라미터를 추정하는 새로운 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안한 방법은 지수감쇠 정현파함수의 푸리에 변환에 기초를 두고 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법이다. 푸리에스펙트럼의 첨두치와 첨두주파수 사이에 일정한 수학적 관계에서 모드를 추정하고 추정한 모드를 이용하여 모드의 크기와 위상을 추정하는 방법을 제안하고 있다. 이 논문에서 제안한 파라미터 추정방법은 수식에 기반을 둔 매우 단순한 알고리즘으로 계산속도가 매우 빠르고 작은 기억장소를 필요로 하므로 DSP 수준의 실시간 연산에 매우 적합한 알고리즘이다. 제안한 알고리즘을 간단한 시험함수에 적용한 결과, 정확하게 파라미터를 추정하여 알고리즘의 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 응답함수가 속도, 가속도 신호인 경우 그 전달함수로부터 각 모우드의 상대적 중요도를 평가할 수 있는 방법을 개발하고자 한다. 또한 실제 실험에서와 같이 샘플링된 신호로부터 추정한 이산시간 전달 함수로부터 모우드의 상대적 중요도를 직접 평가할 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
이 논문은 이산푸리에변환을 이용하여 시계열데이터에 포함되어 있는 파라미터를 추정하는 새로운 방법과 그 응용 결과를 기술하고 있다. 제안한 방법은 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법으로 FFT의 장점을 이용할 수 있으므로 신호에 포함되어 있는 중요 주파수를 비롯한 저주파 진동 파라미터를 빠르게 추정할 수 있다. 이 논문에서는 단순한 산술계산만 수행하여 제동계수를 추정할 수 있도록 알고리즘을 단순화하였다. 그리고 WSCC 계통에서 실측한 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 RCF 해석법을 싸이리스터 제어 FACTS 설비인 TCSC를 포함하는 전력계통의 미소신호안정도 해석에 적용하였다. 이산시스템에서 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 알고리즘을 제시하고 TCSC를 포함하는 전력계통에 적용하였다. 사례연구를 통해서 RCF 해석법이 TCSC의 주기적 스위칭 동작에 의해 발생하는 진동모드의 변화와 새로이 발생되는 불안정 진동모드의 정확한 해석에 매우 유용한 해석방법임을 보였다. 또한 RCF 해석법에 기초한 고유치 감도해석 방법을 사용하여 이산시스템에서 주기적 스위칭 동작에 의해 발생되는 중요 진동모드에 대한 제어기 감도계수를 정확히 구할 수 있음을 보였다. 이러한 사례연구 결과는 기존의 연속시스템에서의 상태방정식에 의한 해석결과와 크게 다른 것이며, RCF 해석법이 TCSC와 같이 주기적 스위칭 동작을 하는 설비를 포함하는 이산전력계통의 해석에 매우 유용한 방법임을 보여준다.
본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
The spectrum of impulse response signal which is obtained from an impulse hammer testing is used for frequency response function, nevertheless it has serious faults when the record length for the signal processing is not very long. The faults cannot be avoided with the conventional signal analyzer that is processing all the signals as if they are always periodic. The signals generated by the impact hammer are undoubtedly non-periodic because of the damping, and are acquired for limited recording time due to the memory as well as the computation performance of the signal analyzer. This paper will make clear the relation between the faults and the length of recording time, and propose the way for solving the faults.
진동하는 구조물의 음향 방사 예측에는 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 근본을 둔 경계 요소 해석이 널리 사용된다. 이 경계 요소 해석은 익히 알고 있듯이 구조물의 동적 거동이 정량적으로 표현될 수 있는 경우는 매우 높은 정확도의 예측 결과를 제공한다. 그러나 실제 현상에서 접할 수 있는 복잡한 구조물의 음향 방사 예측에는 많은 변수들로 인해 예측의 정확도가 감소됨은 확실하다. 다른 방법으로는 실험을 통한 임의의 음장 예측 방법인 근음장 음향 홀로그래피(nearfield acoustical holography) 방법을 들 수 있다. 이 방법은 실제로 발생되는 음향 방사로부터 마이크로폰을 이용하여 홀로그램면의 음압 또는 속도를 측정하고 키르히호프-헬름홀쯔 적분 방정식에 적용하여 임의의 홀로그램면에 투사(mapping)시켜 음장을 예측하는 방법이다. 근음장 음향 홀로그래피는 탁월한 정확성을 갖고 있으나, 측정의 복잡성과 홀로그램면을 형성하기 위한 많은 이산점(절점)의 필요성 등의 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 또 다른 음장 예측 방법인 실험의 장점과 유한 요소 해석의 장정을 복합시킨 모드 확장 방법(modal expansion method)을 사용하여 단순 구조물인 평판의 진동에 의한 음장을 예측해 보았다. 모드 확장 방법은 구조물의 동적 거동은 모드의 선형 조합으로 표현될 수 있다는 것에 그 원리를 둔다. 본 논문은 단순 평판을 대상으로 유한 요소 해석으로 구한 모드 정보와 실험에 의해 얻은 입의 가진 주파수에 대한 진동 표면의 속도 분포를 조합하여 속도 경계 조건을 구성, 경계 요소 해석으로 음장 예측을 수행하였으며 모드 확장 방법을 사용함에 있어 고려해야할 몇 가지 사항에 대해 다루었다.
The active noise cancellation system showing the effective convergence and stability has been studied by simplifying the controller structures using the weighting factors of control error path to the multi-channel filtered-x LMS algorithm which needs a lot of calculations and the performance has been verified experimentally. Besides, to implement the system performance in a vehicle cabin, experimental work for selecting the suitable numbers and positions of the microphones and speakers was accomplished. Effectively combining a TMS 320C 31 main processor conducting real number calculations and having various functions with other components, the purpose-built system board for active noise cancellation has been designed and with this board, car active noise cancellation system showing maximum stable 10dB noise reduction has been obtained at the car idling conditions above 3000rpm range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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