In this paper, experiments were conducted to validate the importance and necessity of modeling. The modeling was performed using 120Hz and 280Hz noise of KTX main interior noise frequency. After the modeling, In order to solve the system instability by the additional path that exists between the control speaker and the error microphone, the secondary path was estimated. Next, simulations were performed to verify the modeling's necessity and importance. Thought the simulation results, we confirmed that the system with the modeling is more effective for noise reduction than without the modeling.
본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 노이즈 Source인 VCO 및 각 단에서 발생하는 Phase Noise의 offset 주파수에 따른 변화를 예측하기위해 2303,15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 방법을 이용해 분석하였다. 그리고 VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 Phase Noise중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f Noise룰 3차 System에서 분석하였다. 3차 System에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f Noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f Noise variance의 해석이 용이하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교하여 분석하였다.
We use largely two methods, how to control the noise of the KTX, they are the passive noise control method and the active noise control method. The passive noise control has been used in a variety of ways since the KTX opening day, but lately it has shown the technical limitations by being dropped sharply. So, it is getting important to conduct the research about ANC that is able to reduce the ambient noise when the environmental-factor changes and be installed easily. To reduce a three-dimensional closed-space sound field like a car of a high-speed rail is hard to do using single channel ANC control system. Therefore we have to model the paths of the noise exactly for reducing the noise. And the control speakers and the error mics should be designed for optimal position. In this paper, we designed the transfer functions for modeling the noise paths under the influence of the distance between control speakers & error mics and primary noise speaker in TEST-BED where there is modeled as actual interior of KTX. We have made the modeling and the simulations of interior environment of KTX car by using three frequency bands of 120Hz, 280Hz, 360Hz. After the modeling, we compared the performance of active noise control and also we analyzed what to affect with difference in distance. After comparing of the performance using Pure Tone 120Hz, 280Hz, 360Hz at each modeling and then we simulated ANC for KTX's interior noise which we measured really and analyzed.
In the conventional inverse modeling method for on-line modeling of the secondary path transfer function, the signal to noise ratio between the arbitrary random signal and the plant noise have to keep at -10 - -20 dB. For these reasons, the modeling can't be exactly implemented by the conventional method alone and the convergence time for modeling becomes too long. In this study, by combining the conventional inverse modeling method with an adaptive line enhancer, or with an adaptive noise canceller, a rigorous transfer functions of secondary path modeling and the control of a primary noise have been implemented simultaneously.
With the rapid industrial development, railways have become a main traffic means of transportation. However, rail traffic noise and vibration have become a major problem in urban areas which is a very serious issue for the living environment. Especially, railway noise induced by rail operations has influenced on the residents living near railway tracks. The purpose of this paper is to investigate the Raynoise modeling in railway applications. Generally, my acoustics have been used to investigate the effectiveness of noise barriers in railway applications and barriers are modeled using the commercial software Raynoise. A-weighted sound pressure level have been measured at six locations, 4m from the track and are compared with experimental values. Based on the analysis of the results, Comparison between numerical and experimental values are within 1dB (A). Also, when a train is m through the Raynoise modeling, the general influential sphere of railway noise can be determined. Therefore, this study will be using basic data in establishing effective railway noise prevention plans far the future. Also, we could know that is applicable of Raynoise modeling at railway noise.
All of noise prediction model have it's own features in the case of modeling conditions, so it is very important to know the features of each model case by case for a proper modeling, especially using at the Environmental Impact Assessment. For prediction of highway traffic noise and abating the noise by barriers, two kinds of prediction model, HW-NOISE, KHTN(Korea Highway Traffic Noise) has been mainly used in Korea. In this study, the features of these models were described at the same conditions. The properties of sound power from a road, diffraction characteristics from a barrier, sound pressure level decaying in each model were investigated. Using the results, it will be anticipated that the proper using of prediction models in the works of highway noise abating.
The noise sources, structure-borne and/or air-borne, in machinery can be defined by their locations and strengths. However the locations of that noise sources are well known in many cases. In those cases, the problem can be defined as an inverse problem to known the strengths of the noise sources in the frequency domain, the modeling scheme is classified by thecoherent or incoherent source. This paper expands the basic concept to the case of the complex noise sources, in which the set of coherent and incoherent noise sources are matched with the noise of a real vehicle. The error factors in the experiment and the optimal number of the monopole sources to match the real suond filed are also investigated. The results of the noise source modeling of heavy machinery show that the incoherent and coherent/incoherent source models are applicable to the high frequency and the low frequency region, respectively. The noise source model also enables the noise source analysis to rank the contribution of real source group such as engine, T/M, exhuast, etc.
Kuo et al proposed an on-line method for an adaptive prediction error filter for improving secondary path modeling performance in the modeling method of the secondary path. This method have some disadvantages, namely having to use additive noise with the result that noise control performance is not good since it is focused on the estimated performance of the secondary path. In this paper, we proposes a modified Kuo model using gain control parameter and delay. It uses a reference signal for additive noise to improve the problems in the existing Kuo model.
In an active noise control(ANC) system using the Filtered-X least mean square(LMS) algorithm, the online secondary path modeling method by exploiting a random noise generator is applied. This method is suitable for secondary path modeling. However, it is increased the residual error of the ANC system. In this paper, we presents an ANC system improved online secondary path modeling method which is modified Kuo and Zhang model that is the secondary path estimation by the additive noise. In addition, our proposed model is used that additive noise is transformed into the signal multiplied reference signal by gain control parameter and delayed.
Autoregressive moving average(ARMA) model which is a time domain parametric modeling method is implemented for modeling and reproducing characteristics of exhaust noise of an automobile in various RPM range. Experiments have been carried out using 9 set of exhaust noise signals measured at 1,000-3,000 RPM range. Characteristics of sampled signals were estimated using ARMA modeling and Akaike's FPE(final prediction error) criterion to define exact model structure and for model validation. The digital filter consisted of the esitmated ARMA(70,1) model parameters was programed to reproduce exhaust noise. The spectral analysis of reproduced noise is very close to original. The results show that our approaching technique for reproducing acoustic characteristics is valid and feasible to apply in the field of noise quality control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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