The first Procedure to identify structural system by using measured data is transformation of data to frequency domain and try to recognize modal characteristics in graphical condition. Those methods are doubted about the reliability to the civil structures, especially bridges which has coupled and close modal characteristics. In this paper, feasibility of time domain modal Identification methods were examined and applied double least square method to overcome bias characteristics of the identification methods. To show the advantage of proposed method, simulation were carried out for mass-spring model. And to examine the usage of the method in realistic case, sensitivity of the methods to noise was performed.
Kim, Sea-Moon;Choi, Young-Cheol;Lee, Chong-Moo;Park, Jong-Won;Lim, Yong-Kon
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2002.10a
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pp.68-72
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2002
Localization with array sensors has been applied for not only military but also non-military purposes. The identification of submarines and fish finding are those examples. Nowadays the demand for noise identification is increasing to characterize noise sources and improve acoustic performance of underwater acoustic equipment. For that reason KRISO/KORDI recently constructed an anechoic basin which bus reflection only at the free surface. This paper suggests a noise identification methods using MUSIC algorithm in such an acoustic field. For comparison phase delay sum and minimum valiance methods are also described. At first basic principles are described. A several numerical simulations are also performed. The results say that reflection effect many cause a new non-real source although good estimation is obtained under no reflection conditions.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.05a
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pp.353-356
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2003
Acoustic holography is adopted in identifying the noise sources of a vehicle's underbody. Wind noise from a vehicle's underbody accounts for a large portion of the overall noise level due to the complex flow structure. Current study presents the development process of acoustic holography in the vehicle underbody, and discusses the results obtained using the method. Difficulties associated with using acoustic holography as well as the implication of the results regarding future noise reduction possibilities are discussed.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1993.04a
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pp.140-146
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1993
Active noise control uses the intentional superposition of acoustic waves to create a destructive interference pattern such that a reduction of the unwanted sound occurs. In active noise control system the choice of a control structure and design of the controller are the main issues of concern. In real acoustic fields there are a vast number of noise sources with time-varying nature and the characteristics of transducers and the geometric set-up of control system are subject to change. Accordingly the control system should be designed to adapt such circumstances so that required level of performance is maintained. In this paper, the adaptive control algorithm for self-tuning adaptive controller is presented for the application in active noise control system. Self-tuning is a direct integration of identification and controller design algorithm in such a manner that the two processes proceed sequentially. The least mean square algorithm was used for the identification schemes and adaptive weighted minimum variance control algorithm was applied for self-tuning controller. Computer simulation results for self-tuning feedback controller are presented. And simulation results was shown to be useful for the situation in which the periodic noise sources act on the acoustic field.
Kim, Tae Hyeong;Jung, Byung Kyoo;Heo, So Jung;Jeong, Weui Bong
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.7
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pp.617-623
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2013
Accurate prediction of the radiated noise is important to reduce the noise of the washing machine. It is also necessary to predict the excitation force accurately because excitation force can induce noise. In order to predict the excitation force acting on the washing machine, this paper conducts source identification method by use of phase reference spectrum. In this method, the transfer function between the cabinet and the motor through FEM and the measured response from the surface of the cabinet is used. The analysis of the radiation noise from the identified exciting force has been investigated. The comparison between the predicted SPL and the measured SPL at 1m apart from the front side of the washing machine showed good tendency.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.941-944
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2005
Asymmetry of rotor systems is an important factor for identification of dynamic characteristics including the stability and response of rotors and for condition monitoring. In this work, asymmetry of rotors is identified by applying curve-fitting method to the directional frequency response functions (dFRFs), which are known as a powerful tool for detecting the presence and degree of asymmetry. This method minimizes least square error between analytical and measured dFRFs by iteratively updating physical parameters associated with rotor asymmetry. The effectiveness of the identification method is demonstrated by experiments with a laboratory test rotor.
Speech signal is distorted by channel characteristics or additive noise and then the performances of speaker or speech recognition are severely degraded. To cope with the noise problem, we propose a modified HMM decoder algorithm using SNR-based observation confidence, which was successfully applied for GMM in speaker identification task. The modification is done by weighting observation probabilities with reliability values obtained from SNR. Also, we apply PSO (particle swarm optimization) method to the confidence function for maximizing the speaker identification performance. To evaluate our proposed method, we used the ETRI database for speaker recognition. The experimental results showed that the performance was definitely enhanced with the modified HMM decoder algorithm.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.11
no.7
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pp.287-294
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2001
The identification of connection stiffnesses of bolted structures is presented using FRT-based substructural sensitivity analysis. The substructural design sensitivity formula is derived and plugged into the optimization module of MATLAB to identify connection stiffnesses of an air-conditioner compressor or passenger Car. The air-conditioner composed of a compressor and a bracket, is analysed by using the FRT-based substructural(FBS) method to obtain FTRs an FE model is generated for the bracket, and the impact hammer test is performed for the compressor, Obtained FRTs are combined to calculate the reaction force at the connection point and the system response. By minimizing the difference between a target FRT and calculated one the connection element properties of the air-conditioner syste are identified It is shown that the proposed identification method is effective for a real problem.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.15
no.6
s.99
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pp.712-717
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2005
This paper presents a system identification method for multi-input, multi-output (MIMO) systems, by which a rational polynomial transfer function model is identified from experimentally determined frequency response function data. Analytically determined information is incorporated in this method to obtain a more reliable model, even in the frequency range where the excitation energy is limited. To verify the suggested method, shaking table test for an actively controlled two-story, bench-scale building employing an active mass damper is conducted. The results show that the proposed method is quite effective and robust for system identification of MIMO systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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