This paper reviewed a few output-only system identification algorithms and identified the shortcomings of those popular blind source separation methods. To address the issues such as less sensors than the targeted modal modes (under-determinate problem), repeated natural frequencies as well as systems with complex mode shapes, this paper proposed a complex wavelet modified second order blind identification method (CWMSOBI) by transforming the time domain problem into time-frequency domain. The wavelet coefficients with different dominant frequencies can be used to address the under-determinate problem, while complex mode shapes are addressed by introducing the complex wavelet transformation. Numerical simulations with both high and low signal-to-noise ratios validate that CWMSOBI can overcome the above-mentioned issues while obtaining more accurate identified results than other blind identification methods.
The contraction and expansion noise of a refrigerator are investigated, and some effective methods are proposed to reduce the level and occurrence frequency of noise. First, the noise of a refrigerator is measured to estimate the frequency spectrum and occurrence frequency of noise. Second, a sound visualization was conducted using an acoustic camera to determine the location of the noise source. From the results, it was observed that the internal part mainly producing noise was the third shelf in the freezer room. A method to estimate the acceleration on the location of the noise source is introduced to analyze the contraction and expansion noise precisely and accommodate experimental convenience. Noise reduction methods such as the replacement of the existing shelf with glass shelves, adoption of rail slides, and increase of roughness on the contact surface of the shelf are proposed and tested.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.575-581
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1998
The noise sources in the outdoor unit of RAC(Room Air Conditioner) are identified by the sound intensity method. The main noise sources are compressor noise and fluid noise which is caused by the fan, heat exchanger and shroud. First, the fluid noise is reduced through the design ol new fan and shroud with high flow rate and low noise, reduction of the system resistance by rearrangement of heat exchanger, and optimization of the complex parameter between the fan and shroud. Next, in order to reduce the compressor noise, the new shape of compressor mount and sound-proof material was applied. As a result, the overall noise was reduced by 4-5dB(A).
Power transformers, air-intakes, stacks in a combined thermal power plant are the main noise sources. Power transformer noise among them has being get a target of public complaint due to 480Hz component of its pure tone. The source is mainly magnetostrictive vibration of the transformer core. The first countermeasures was installing sound barrier on the front of transformer. However, 500Hz, center of the frequency is not reduced. This paper includes the measurements of noise level at the near resident apartment, the identification of noise transfer and the countermeasures for noise sources. Cavity resonance type of noise reduction devices was installed on enclosuring wall of transformers. As a result, the noise level from transformer is reduced about 3dB.
Hermetic rotary compressor is one of the most Important components for air conditioning system since it has a great effect on both the performance and the noise and vibration of He system. Noise and vibration of rotary compressor is occurred due to gas pulsation during compression process and unbalanced dynamic force. In order to reduce noise and vibration. it is necessary to identify sources of noise and vibration and effectively control then. Many approaches have been tried to identify noise sources of compressor. However, compressor noise source identification has proven to be difficult since the characteristics of compressor noise are complicated due to the interaction of the compressor parts and gas pulsation. In this work, Statistical Energy Analysis has been used to trace the energy flow in the compressor and identify transmission paths from the noise source to the sound field.
The starter motor noise is usually well identified by the customers since it is operated while the engine is quiet, and leaves distinct impressions of the vehicle. In this study the design of experiments(DOE) was applied to the identification of the noise sources of direct drive starter motor since this process usually requires lengthy analysis and elaborate experiments. In the first stage of the test, five controllable factors(alignment and dynamic unbalance of armature, tightening torques of T/bolt and center bracket bolt, and alignment of the center bracket-yoke-rear bracket), excluding static unbalance, are sorted out of all possible factors. Test results showed that the dynamic unbalance and misalignment of armature are the major factors. However, the error level of the first test was relatively high, indicating that there might be some missing major factors. In the second stage test the results showed that both static and dynamic unbalances are the dominant factors contributing to more than 80% of the overall noise, while the misalignment contributes around 12%. Error of the second test was about 4% that could be considered satisfactory. The noise level of the optimal product was predicted to be reduced by 19dBA, and verification test showed the average noise reduction of 16.8dBA with the standard deviation of 3.2dBA, and proved the usefulness of the whole DOE process.
The printer noise consists of the noise of the various components and parts such as motor, fan and solenoid. And the human's printing sound recognition shows various aspects when the printer starts to print papers because the components operate at the same time. Especially, printers are usually installed in the quiet office room. Therefore the printing noise is related to its competitiveness in the market. The importance of the printer sound qualities is increasing and it is necessary to develop the sound quality evaluation system, so it is a key point to identify the noise source of the printer and develop the sound quality index to each component. By using this evaluation system, it is possible to evaluate the sound quality of a prototype printer compared to the already existing one. In this paper, the printer sound quality evaluation system was developed by the following steps. Firstly, the signal processing method was applied to the recorded printing sound to identity and split the noise of components. Secondly, the MLR(multiple linear regression) method and the psychoacoustics were used to develop the sound quality index. Finally, the improvement of the printer sound quality is possible by using the result of the MLR and the path analysis. The output of this research will be applied to the development of a new printer.
This paper proposed a discrete wavelet transform based method for time-varying physical parameter identification of shear type structures. The time-varying physical parameters are dispersed and expanded at multi-scale as profile and detail signal using discrete wavelet basis. To reduce the number of unknown quantity, the wavelet coefficients that reflect the detail signal are ignored by setting as zero value. Consequently, the time-varying parameter can be approximately estimated only using the scale coefficients that reflect the profile signal, and the identification task is transformed to an equivalent time-invariant scale coefficient estimation. The time-invariant scale coefficients can be simply estimated using regular least-squares methods, and then the original time-varying physical parameters can be reconstructed by using the identified time-invariant scale coefficients. To reduce the influence of the ill-posed problem of equation resolving caused by noise, the Tikhonov regularization method instead of regular least-squares method is used in the paper to estimate the scale coefficients. A two-story shear type frame structure with time-varying stiffness and damping are simulated to validate the effectiveness and accuracy of the proposed method. It is demonstrated that the identified time-varying stiffness is with a good accuracy, while the identified damping is sensitive to noise.
본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.
Active vibration control of intelligent laminated composite plates is performed experimental1y Laminated composite place is modeled by the system identification method. For the system identification process, the laminated composite place is excited by two piezoelectric actuators with PRBS signals. At the same time, the displacement of the laminated composite plate is measured by a gap sensor. From these excited PRBS signals and the measured displacement sequence, system parameters of the laminated composite plate are estimated using a recursive prediction error method. Model of the laminated composite plate with two piezoeletric actuators is assumed to be the form of ARMAX. From the estimated ARHMAX model, a state space equation of the observable canonical form is obtained. With this state space equation, a controller and an observer for active vibration control is designed using the optimal control method. Controller and observer are implemented on a digital system. Experiments on the vibration control are Performed with changing the outer layer fiber orientation of intelligent composite plates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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