Acoustic emission (AE) signals, emanated during local failure of aluminum alloys, have been the subject of numerous investigations. It is well known that the characteristics of AE are strongly influenced by the previous thermal and mechanical treatment of the sample. Possible sources of AE during deformation have been suggested as the avalanche motion of dislocations, fracture of brittle particles, and debonding of these particles from the alloy matrix. The goal of the present study is to determine if AE occurring as the result of fatigue crack propagation could be evaluated by the joint time-frequency analysis method, short time Fourier transform (STFT), and Wigner-Ville distribution (WVD). The time-frequency analysis methods can be used to analyze non-stationary AE more effectively than conventional techniques. STFT is more effective than WVD in analyzing AE signals. Noise and frequency characteristics of crack openings and closures could be separated using STFT. The influence of various fatigue parameters on the frequency characteristics of AE signals was investigated.
In order to extract bearing information from the directional sensors of DIFAR(directional frequency analysis and recording) that is a kind of passive sonobuoy, the cardioid beamforming algorithm applicable to DIFAR system was studied in the frequency domain. the algorithm uses narrow-band signals propagated though the media from the acoustic sources such as ship machineries. The proposed algorithm is expected to give signal to noise ratio of 6dB when it uses the maximum response axis(MRA) among the Cardioid beams. The estimated bearings agree very well with those from GPS data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1~$6.7^{\circ}$ and 13.3~$43.6^{\circ}$, respectively. Estimation errors are caused by SMR degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.
콘크리트 라이닝의 안정성을 검토하기 위해 지난 수년간 많은 연구가 이루어졌으며, 많은 비파괴 조사 기법들이 개발되고 발전하였다. 이러한 비파괴 조사 기법들은 그 신호 해석 과정에서 대부분 푸리에 이론을 근간으로 하고 있다. 그러나 진동신호에 대하여 푸리에 해석을 적용할 경우 결과는 단지 주파수 영역상에서 확인될 뿐이며, 이러한 결과로는 정확한 대상 신호의 분석을 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 충격하중으로 인하여 발생한 비정상 파의 해석을 위하여 웨이블릿 이론을 적용하였으며, 웨이블릿 변환의 적용성을 확인하기 위하여 콘크리트 라이닝을 모사한 모형을 대상으로 실험을 수행하고, 제안된 이론을 바탕으로 콘크리트 라이닝의 두께를 추정하였다. 본 연구로부터 푸리에 변환에 비해 웨이블릿 변환이 뛰어난 분해능을 제공함을 확인할 수 있었으며, 분산성을 갖는 파를 해석함에 있어서도 웨이블릿 변환이 뛰어난 신호 해석법임을 확인할 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.123-130
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2022
During the past decades, detection of gear defects remains as a major problem, especially when the gears are subject to non-stationary phenomena. The idea of this paper is to mixture a multilevel wavelet transform with a fast EMD decomposition in order to early detect gear defects. The sensitivity of a kurtosis is used as an indicator of gears defect burn. When the gear is damaged, the appearance of a crack on the gear tooth disrupts the signal. This is due to the presence of periodic pulses. Nevertheless, the existence of background noise induced by the random excitation can have an impact on the values of these temporal indicators. The denoising of these signals by multilevel wavelet transform improves the sensitivity of these indicators and increases the reliability of the investigation. Finally, a defect diagnosis result can be obtained after the fast transformation of the EMD. The proposed approach consists in applying a multi-resolution wavelet analysis with variable decomposition levels related to the severity of gear faults, then a fast EMD is used to early detect faults. The proposed mixed methods are evaluated on vibratory signals from the test bench, CETIM. The obtained results have shown the occurrence of a teeth defect on gear on the 5th and 8th day. This result agrees with the report of the appraisal made on this gear system.
본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
본 논문에서는 잡음 상황에서 강인한 음성 특성을 나타내는 TE (teager energy) 기반의 특징벡터를 이용한 음성 검출 알고리즘을 제안하였다. 입력 신호에 TEO (teager energy operator)를 적용하고, 이를 이용하여 음성 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 파워 스펙트럼 편차를 구하였다. 또한, 제안된 음성 검출 알고리즘의 성능 향상을 위하여 통계적 모델 기반의 우도비를 TE 기반의 파워 스펙트럼 편차의 가중치 요소로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 전체 오차율, ROC (receiver operating characteristics), PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 같은 객관적 실험을 수행하였다. 실험결과 5dB SNR 이하의 낮은 SNR을 갖는 비 정상 잡음 환경에서 제안한 음성 검출 알고리즘이 약 2.6%의 전체 오차율 감소와 약 0.053의 PESQ 점수 향상을 나타내었다.
This paper uses the switching function approach to present a simple state model of the Vienna-type rectifier. The approach introduces the relationship between the DC-link neutral point voltage and the AC side phase currents. A novel direct power control (DPC) strategy, which is based on the sliding mode control (SMC) for Vienna I rectifiers, is developed using the proposed power model in the stationary ${\alpha}-{\beta}$ reference frames. The SMC-based DPC methodology directly regulates instantaneous active and reactive powers without transforming to a synchronous rotating coordinate reference frame or a tracking phase angle of grid voltage. Moreover, the required rectifier control voltages are directly calculated by utilizing the non-linear SMC scheme. Theoretically, active and reactive power flows are controlled without ripple or cross coupling. Furthermore, the fixed-switching frequency is obtained by employing the simplified space vector modulation (SVM). SVM solves the complicated designing problem of the AC harmonic filter. The simplified SVM is based on the simplification of the space vector diagram of a three-level converter into that of a two-level converter. The dwelling time calculation and switching sequence selection are easily implemented like those in the conventional two-level rectifier. Replacing the current control loops with power control loops simplifies the system design and enhances the transient performance. The simulation models in MATLAB/Simulink and the digital signal processor-controlled 1.5 kW Vienna-type rectifier are used to verify the fast responses and robustness of the proposed control scheme.
Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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