There is a noticeable hum from the inverter board of LCD TV when in operation. In this study, we investigate the source and the characteristics of this noise for the inverter board of LCD TV using measurement of vibration and noise. Modal analysis of vibration and noise is visualized for identification of noise sources and transmission vibration. The main source of noise was the transformer of the LCD TV inverter. A noise reduction was achieved by damping the structural elements.
Acoustic noises generated during motor operation in mechanical system are from electromagnetic, mechanical, aerodynamic, and electrical sources. For identification of mechanical noise origins, misalignment, unbalance, fan shape, resonance, and vibration modes have been extensively considered to describe noise behavior. An experiment-based approach as well as a mathematical approach needs to be adopted for a realistic study into noise and vibration of the motor, because motor noise characteristics differ from type to type due to various noise sources. In this paper, a brushless DC motor for air-conditioner fan is analyzed by finite element method to identify noise source, and the analysis results are verified by experiments, and sensitivity analysis is performed by design of experiments.
In the study, the noise involved on the active circuit is identified using correlation function. In order to figure out the unknown location of noise source, signals from each sections in the system are collected and the location is identified by a concept called "Noise Source SUI-face". Experiment is conducted to confirm the validity of the proposed method. Also a method to reduce and control the noise in the system signal by using Matrix Pencil Method is introduced. Experiment is attempted to prove that the total noise of system can be reduced by controlling the external noise.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.557-563
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1997
In order to satisfy the regulations concerned with the noise emission of fork-lift trucks and thereby increase export to the western countries, a noise reduction technique should be developed in the early design stage. In this paper, several noise sources are identified using the sound suppression method and sound intensity measurement, and their contributions to the sound levels at the operator's ears and at the distance of 7m from the vehicle are studied. For each of the major noise producting components, noise abatement alternative are suggested and their effects are analyzed.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.40-46
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2000
In this paper, a transient identification based on a Hidden Markov Model (HMM) has been suggested and evaluated experimentally for the classification of transients in the dynamic process. The transient can be identified by its unique time dependent patterns related to the principal variables. The HMM, a double stochastic process, can be applied to transient identification which is a spatial and temporal classification problem under a statistical pattern recognition framework. The HMM is created for each transient from a set of training data by the maximum-likelihood estimation method. The transient identification is determined by calculating which model has the highest probability for the given test data. Several experimental tests have been performed with normalization methods, clustering algorithms, and a number of states in HMM. Several experimental tests have been performed including superimposing random noise, adding systematic error, and untrained transients. The proposed real-time transient identification system has many advantages, however, there are still a lot of problems that should be solved to apply to a real dynamic process. Further efforts are being made to improve the system performance and robustness to demonstrate reliability and accuracy to the required level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
System identification of structures is one of the important aspects of structural health monitoring. The accuracy and efficiency of identification results is affected severely by measurement noises, especially when the structure system is large, such as bridge structures, and when online system identification is required. In this paper, the least square estimation (LSE) method is used combined with the substructure approach for identifying structural parameters of a cable-stay bridge with large degree of freedoms online. Numerical analysis is carried out by first dividing the bridge structure into smaller substructures and then estimates the parameters of each substructure online using LSE method. Simulation results demonstrate that the proposed approach is capable of identifying structural parameters, however, the accuracy and efficiency of identification results depend highly on the noise sensitivities of loading region, loading pattern as well as element size.
A new damage identification technique using static displacement data is developed to assess the structural integrity of bridge structures. In the conventional damage assessment techniques using dynamic response, it is usually difficult to obtain a significant natural frequencies variation from the measured data because the natural frequencies variation is intrinsically not sensitive to the damage of a bridge. In this proposed identification method, the stiffness reduction of the bridges can be estimated using the static displacement data measured periodically and a specific loading test is not required. The static displacement data due to the dead load of the bridge structure can be measured by devices such as a laser displacement sensor. In this study, structural damage is represented by the reduction in the elastic modulus of the element. The damage factor of the element is introduced to estimate the stiffness reduction of the bridge under consideration. Finally, the proposed algorithm is verified using various numerical simulation and compared with other damage identification method. Also, the effect of noise and number of damaged elements on the identification are investigated. The results show that the proposed algorithm is efficient for damage identification of the bridges.
While most of researches on system identification of building structures are aimed at finding modal parameters first and identifying the corresponding physical parameters by using the transformation in terms of transfer functions and cross spectra, etc., direct physical parameter system identification methods have been proposed recently. Due to the problem of signal/noise (SN) ratios, the previous methods are restricted mostly to earthquake records or forced vibration data. In this paper, a theoretical investigation is performed on the influence of wind disturbances on stiffness identification of building structures using micro-tremor at limited floors. It is concluded that the influence of wind disturbances on stiffness identification of building structures using micro-tremor at limited floors is restricted in case of using time-series data for low-rise buildings and does not cause serious problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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