[논문]소음 신호의 웨이블렛 변환 및 상호상관 함수를 이용한 고장 검출 및 위치 판별

지효근; 김정현

doi:10.7736/kspe.2014.31.4.327

소음 신호의 웨이블렛 변환 및 상호상관 함수를 이용한 고장 검출 및 위치 판별
Fault Detection and Localization using Wavelet Transform and Cross-correlation of Audio Signal 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.31 no.4, 2014년, pp.327 - 334

지효근 (경성대학교 메카트로닉스공학과) , 김정현 (경성대학교 메카트로닉스공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a method of fault detection and fault localization from acoustic noise measurements. In order to detect the presence of noise sources wavelet transform is applied to acoustic signal. In addition, a cross correlation based method is proposed to calculate the exact location of the noise allowing the user to quickly diagnose and resolve the source of the noise. The fault detection system is implemented using two microphones and a computer system. Experimental results show that the system can detect faults due to artifacts accidentally inserted during the manufacturing process and estimate the location of the fault with approximately 1 cm precision.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

소음의 위치를 판별하기 위해서는 두 개의 마이크간의 거리 그리고 마이크와 에어컨 팬사이의 거리가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여러 번의 반복 실험을 통해 최적화 된 위치를 설정하였다. 설정 값은 Fig.
본 연구에서는 두 가지의 경우를 모두 포함하는 가전제품 중 에어컨 소음을 측정하기 위해 연구를 하였다. 에어컨 소음의 대표적 원인으로 생산 공정에서 조립공차에 의한 마찰음, 회전하는 팬에 이물질 끼임에 의한 소음, 모터 자기음 등이 있다.
본 연구에서는, 에어컨 팬 이물 결함소음이 발생하는 경우 감지 및 위치 추적을 위한 다양한 알고리즘에 대해 제안하였다. 결함 소음이 발생 하였을 때 이를 검출하기 위한 웨이블렛 변환방법과 그 결함 소음의 위치를 찾기 위해서 상호상관함수및 Gaussian interpolation과 그리고 재구성된 위치계산 알고리즘을 소개 하였다.
이에 따라 본 논문에는 결함 진단을 위한 웨이블렛 변환과 결함 소음의 위치 결정에 쓰이는 상호상관함수 그리고 재구성된 쌍곡선 방정식 알고리즘에 대한 기술을 설명하고, 개발된 소음 센서의 효과성을 입증하기 위한 다양한 실험 내용을 차례로 소개하고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는, 에어컨 팬 이물 결함소음이 발생하는 경우 감지 및 위치 추적을 위한 다양한 알고리즘에 대해 제안하였다. 결함 소음이 발생 하였을 때 이를 검출하기 위한 웨이블렛 변환방법과 그 결함 소음의 위치를 찾기 위해서 상호상관함수및 Gaussian interpolation과 그리고 재구성된 위치계산 알고리즘을 소개 하였다. 따라서 이 연구는 최소한의 마이크를 사용하여 소음 검출 및 위치 추적 시스템을 제시하였고, 많은 반복성 실험을 통해, 에어컨 팬 결함 소음 및 진단에 있어서 매우효과적인 것을 확인하였다.
그리고 결함소음의 위치를 판별하기 위하여 기존에 연구된, 3개의 마이크 어레이를 통한 배전선로상에서 발생하는 고장신호의 거리 및 방향판단 알고리즘,⁷ 소음의 위치추적을 위한 빔 형성 기법, ⁸다중 마이크 어레이를 통한 이동 소음의 위치 추적⁹ 등의 위치 추적 시스템이 연구되었지만, 본 연구는 고정된 구조물에서 2개의 마이크를 이용한 새로운 위치 추적 알고리즘을 제안한다.
그리고 팬의 중심에서 테이프 조각을 –x, x축으로 이동 시 키면서 소음이 발생하는 거리를 측정하였다.
또한 자주 발생하는 에어컨 팬의 이물 소음을 재현하기 위하여 생산라인에서 직접 쓰는 테이프 조각을 이용하여 테이프가 에어컨 팬에 끼였을 때 발생하는 소음을 이용하여 실험을 하였다. 그리고 팬의 중심에서 테이프 조각을 –x, x축으로 이동 시 키면서 소음이 발생하는 거리를 측정하였다.
마지막으로 실제 생산라인에서 발생되는 공장 소음을 녹음해서 스피커를 통해 재현했다. 공장 소음의 레벨은 평균 80dB 정도이다.
본 논문에 사용되는 에어컨의 모습은 Fig. 6에 있으며, 자체적으로 제작한 차폐실 안에서 실험을 진행하였다. 소음의 위치를 판별하기 위해서는 두 개의 마이크간의 거리 그리고 마이크와 에어컨 팬사이의 거리가 중요하다.
본 연구에서 사용되는 소음센서는 직접적으로 소음원을 측정하는 장점은 있지만, 생산라인과 같은 외부환경에서 발생하는 소음에 취약한 단점이 있다. 이러한 점을 극복하기 위해 본 논문에서는 소음 차폐실을 적용했으며, 웨이블렛 변환을 통해 불량 신호를 필터링함으로써 외부 소음에 대한 영향을 최소화 했다. 더군다나, 웨이블렛 방법은 극히 짧은 시간 동안 큰 진폭으로 나오는 충격신호인 임펄스 신호를 분석하는데 효과적이다.

이론/모형

Gaussian interpolation은 상호상관 함수의 결과를 더 정확하게 얻기 위해 본 연구에 사용된다. 즉, 상호상관함수 결과 신호에 봉투함수를 생성한 뒤 Gaussian interpolation 방법을 사용하여 샘플링 최대값 주위에 가우스 분포를 가정해서 정확한 최대값 피크를 결정하는 방법을 사용한다.
Gaussian interpolation은 상호상관 함수의 결과를 더 정확하게 얻기 위해 본 연구에 사용된다. 즉, 상호상관함수 결과 신호에 봉투함수를 생성한 뒤 Gaussian interpolation 방법을 사용하여 샘플링 최대값 주위에 가우스 분포를 가정해서 정확한 최대값 피크를 결정하는 방법을 사용한다. 즉, 이 방법은 상호상관의 함수 결과에 해상도를 높여서 분석하는 방법이다.

성능/효과

그 이유는 Fig. 2(a)처럼 차폐실에서 결함 소음을 웨이블렛 분석을 했을 시, 차폐실이 저주파 영역의 외부 소음만을 통과시켜, 외부 소음은 웨이블렛 평면의 저주파 영역에만 표현되고 차폐실 내부의 제품소음은 고주파 영역에 선명하게 나타나는 현상이 일어난다. Fig.
결함 소음이 발생 하였을 때 이를 검출하기 위한 웨이블렛 변환방법과 그 결함 소음의 위치를 찾기 위해서 상호상관함수및 Gaussian interpolation과 그리고 재구성된 위치계산 알고리즘을 소개 하였다. 따라서 이 연구는 최소한의 마이크를 사용하여 소음 검출 및 위치 추적 시스템을 제시하였고, 많은 반복성 실험을 통해, 에어컨 팬 결함 소음 및 진단에 있어서 매우효과적인 것을 확인하였다.
각 위치의 평균 값과 표준편차 값을 확인 할 수 있다. 반복성 실험을 통해 이 시스템의 소음위치 판별이 원활하게 이루어진다는 것을 실험을 통해 확인되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소음을 구분하라	소음은 크게 구조를 통해 전해지는 소음(structure-borne noise)과 공기를 통해 전해지는 소음 (air-borne noise) 으로 분류할 수 있다. 전자의 경우, 검출 가능한 부분에 설치된 진동센서를 통해서 측정 가능하지만, 후자의 경우 진동센서가 아닌 소음 센서를 통해서만 검출이 되는 경우가 많이 있다.
	에어컨 소음의 대표적인 원인은 무엇이 있는가	본 연구에서는 두 가지의 경우를 모두 포함하는 가전제품 중 에어컨 소음을 측정하기 위해 연구를 하였다. 에어컨 소음의 대표적 원인으로 생산 공정에서 조립공차에 의한 마찰음, 회전하는 팬에 이물질 끼임에 의한 소음, 모터 자기음 등이 있다. 특히 에어컨 팬은 차가운 바람이 나오는 부분으로써, 만약 이물질 끼이면 소음으로 바람과 함께 외부로 파생된다.
	공기를 통해 전해지는 소음은 어떻게 검출할 수 있는가	소음은 크게 구조를 통해 전해지는 소음(structure-borne noise)과 공기를 통해 전해지는 소음 (air-borne noise) 으로 분류할 수 있다. 전자의 경우, 검출 가능한 부분에 설치된 진동센서를 통해서 측정 가능하지만, 후자의 경우 진동센서가 아닌 소음 센서를 통해서만 검출이 되는 경우가 많이 있다.

참고문헌 (9)

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상세보기
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Seo, Y. S., Ha, H. U., and Lee, J. M., "The Recognition Algorithm of Bad-Insulator using Microphone Array," Proc. of KIIS Spring Conference, Vol. 20, No. 1, pp. 75-78, 2010.
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Seo, D. H., Jeon, J. H., Park, C. S., and Kim, Y. H., "Peridic Impulse Train Source Localization by using Beam-Forming Method in Time Domain," Proc. of Korean Society for Noise and Vibration Engineering conference, pp. 492-493, 2009.

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