[논문]자동차의 엔진소음 감쇠를 위한 효율적인 적응제어기에 대한 연구

권오상

doi:10.13067/jkiecs.2014.9.9.983

자동차의 엔진소음 감쇠를 위한 효율적인 적응제어기에 대한 연구
Study on Efficient Adaptive Controller for Attenuation of Engine Noises in a Car 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.9, 2014년, pp.983 - 989

초록
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본 논문에서는 자동차의 무게 감소, 탑승자의 안락함과 정숙함, 그리고 연비의 향상 등을 위해 소음을 저감하는데 있어 흡음재와 차음재를 사용하는 기존의 수동적인 방법을 사용하지 않고 능동적으로 감소시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 능동소음 제어기를 향상시킨 것으로서 양방향 제어 알고리듬을 사용하는 새로운 제어기이다. 제안한 알고리듬은 계산양의 증가가 거의 없고, 구현이 간단하고 안정적이며, 수학적으로도 해석이 용이한 장점이 있다. 자동차 엔진소음에 대한 모의실험을 통해 양방향 제어기의 소음감쇠 성능을 순방향제어기와 역방향제어기의 성능에 대해 비교한 결과 시간영역과 주파수영역에서 양방향제어기의 소음감쇠 성능이 우수함을 확인하였으며, 임펄스성의 간섭이 유입되거나 2차 경로의 응답이 변화하는 경우에도 가장 좋은 성능을 보여주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a new active noise control method was proposed to decrease a weight of car, and to increase a fuel efficiency and to provide passengers' comfort and calmness, instead of a passive noise control method such as sound absorbing and insulating materials. The proposed method is an enhanced active noise controller operating by a bidirectional control algorithm. The algorithm is simple to implement and available to analyze mathematically with nearly equivalent complexity of computation. Through simulations for engine noises of a car, the proposed controller was verified that its performances of time and frequency domain were superior to those of both feedforward and feedback controllers, and it had better capability of controlling the noises when the impulsive disturbance was flow in and the response of secondary path was varied.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

소음을 수동적으로 저감시키는 흡음재나 차음재마저도 소음의 특성에 영향을 준다. 따라서, 모든 소음들을 함께 해석하고 분석하기에는 아직 기술이 미흡하므로 본 논문에서는 엔진소음에 집중하여 소음을 저감시키는 제어기를 제안하였다. 제어기는 제안한 양방향 Filtered-x LMS 알고리듬을 사용하며 그 구조는 그림 4와 같다.
따라서, 본 논문에서는 계산 양의 증가가 거의 없고, 신호에 대해 미리 측정해야 하는 등의 단점을 없앤 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리듬은 그림 2와 같이 역방향 (feed-back) 제어 알고리듬의 궤환 오차신호를 순방향(feed-forward) 제어 알고리듬의 참조신호와 결합한 이른바 “양방향 (Bi-directional)” 형식의 알고리듬으로 구성된다.
본 논문에서는 자동차의 안락함과 연비의 향상 등을 위해 소음을 저감하는데 있어 흡음재와 차음재를 사용하지 않고 능동적으로 감소시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 제거하려는 소음(noise)에 대해 인공적으로 부음원에 의한 반소음(anti-noise)을 발생시켜 중첩시킴으로써 소음을 제거하는 기술이다.

제안 방법

제어기로서는 FIR 필터를 사용하였으며, 사용한 필터 계수의 개수는 64개이며, 2차 경로의 계수 개수도 64개이다. 또한, 수렴계수와 필터계수의 개수 등 순방향 제어 알고리듬과 역방향 제어 알고리듬, 그리고 제안한 양방향 제어 알고리듬을 동일한 환경 하에서 서로 비교하였다.
모의실험을 통해 자동차 엔진소음에 대한 양방향제어기의 소음감쇠 성능을 순방향제어기와 역방향제어기의 성능과 비교하였다. 시간영역과 주파수영역에서 양방향제어기의 소음감쇠 성능이 가장 우수함을 확인하였으며, 임펄스성의 간섭이 유입되거나 2차 경로의 응답이 변화하는 경우에도 가장 좋은 성능을 보여주었다.
제안한 방법은 제거하려는 소음(noise)에 대해 인공적으로 부음원에 의한 반소음(anti-noise)을 발생시켜 중첩시킴으로써 소음을 제거하는 기술이다. 반소음을 발생시키기 위해 새롭게 제안한 양방향 제어 알고리듬을 사용하였으며, 이는 기존의 능동소음제어 알고리듬을 향상시킨 것이다. 제안한 양방향 제어 알고리듬은 계산 양의 증가가 거의 없고, 구현이 간단하고 안정적이며, 수학적으로도 해석이 용이하다.
다양한 자동차 엔진소음에 대해 실험하기 위해 엔진 회전수(Rotations per Minutes, RPM)를 변화시켰는데, 엔진소음은 RPM의 변화에 많은 영향을 받는다. 본 실험에서는 3000 [RPM]에서 5000 [RPM]까지의 변화를 주어 소음제어 실험을 수행하였다. 그림 6은 자동차 엔진소음의 감쇠성능을 시간영역에서 나타낸 것으로서 순방향 제어 알고리듬과 역방향 제어 알고리듬, 그리고 제안한 양방향 제어 알고리듬을 동일한 환경 하에서 서로 비교한 결과이다.
자동차의 엔진소음을 저감시키는 모의실험을 위해 그림 3과 같은 환경을 구축하였다. 자동차 실내의 엔진소음을 제거하기 위한 정음화 영역으로 운전자 좌석을 선택해 오차센서를 위치시켰으며, 참조신호를 전자제어장치(ECU))에서 픽업할 수 있도록 구성하였다. 즉, 엔진점화 신호를 적응 제어기의 입력으로 사용할 수 있도록 하였으며, 자동차 실내의 오차 센서의 출력신호를 주신호로 사용하였다.
본 논문에서는 자동차의 안락함과 연비의 향상 등을 위해 소음을 저감하는데 있어 흡음재와 차음재를 사용하지 않고 능동적으로 감소시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 제거하려는 소음(noise)에 대해 인공적으로 부음원에 의한 반소음(anti-noise)을 발생시켜 중첩시킴으로써 소음을 제거하는 기술이다. 반소음을 발생시키기 위해 새롭게 제안한 양방향 제어 알고리듬을 사용하였으며, 이는 기존의 능동소음제어 알고리듬을 향상시킨 것이다.
원래의 참조신호에 대해 가중치 파라미터를 0으로 주면 (6)식은 Filtered-error LMS 알고리듬과 동일하며, 오차신호에 대해 가중치 파라미터를 0으로 주면 (6)식은 Filtered-x LMS 알고리듬과 동일하다[2]. 제안한 하나의 알고리듬을 가중치 파라미터에 따라 두 가지 알고리듬의 특성을 살리도록 조절할 수 있다.
자동차 실내의 엔진소음을 제거하기 위한 정음화 영역으로 운전자 좌석을 선택해 오차센서를 위치시켰으며, 참조신호를 전자제어장치(ECU))에서 픽업할 수 있도록 구성하였다. 즉, 엔진점화 신호를 적응 제어기의 입력으로 사용할 수 있도록 하였으며, 자동차 실내의 오차 센서의 출력신호를 주신호로 사용하였다. 참조신호와 주신호는 모두 300 [Hz]의 차단주파수를 가진 저역통과필터를 통과시켰으며, 1000 [Hz]의 샘플링주파수로 4초정도의 샘플을 표시하였다.

대상 데이터

이 변환 방법을 이용하여 추정된 자동차 실내에서의 2차 경로 응답은 그림 5와 같다. 제어기로서는 FIR 필터를 사용하였으며, 사용한 필터 계수의 개수는 64개이며, 2차 경로의 계수 개수도 64개이다. 또한, 수렴계수와 필터계수의 개수 등 순방향 제어 알고리듬과 역방향 제어 알고리듬, 그리고 제안한 양방향 제어 알고리듬을 동일한 환경 하에서 서로 비교하였다.

이론/모형

참조신호와 주신호는 모두 300 [Hz]의 차단주파수를 가진 저역통과필터를 통과시켰으며, 1000 [Hz]의 샘플링주파수로 4초정도의 샘플을 표시하였다. 또한, 부음원에서 오차센서까지의 응답을 측정하기 위해 상관도를 이용한 Hadamada 변환 방법을 사용하였다[9]. 이 변환 방법을 이용하여 추정된 자동차 실내에서의 2차 경로 응답은 그림 5와 같다.
따라서, 모든 소음들을 함께 해석하고 분석하기에는 아직 기술이 미흡하므로 본 논문에서는 엔진소음에 집중하여 소음을 저감시키는 제어기를 제안하였다. 제어기는 제안한 양방향 Filtered-x LMS 알고리듬을 사용하며 그 구조는 그림 4와 같다.

성능/효과

또한, 전체적으로 역방향제어기는 순방향제어기보다 좋은 성능을 보여주지만, 제어기가 불안정하여 오차신호가 발산하는 경우가 종종 발생하였다. 따라서, 양방향제어기가 순방향제어기와 역방향제어기보다 안정성을 유지하면서 좋은 성능을 내는 제어기임을 확인할 수 있었다.
모의실험을 통해 자동차 엔진소음에 대한 양방향제어기의 소음감쇠 성능을 순방향제어기와 역방향제어기의 성능과 비교하였다. 시간영역과 주파수영역에서 양방향제어기의 소음감쇠 성능이 가장 우수함을 확인하였으며, 임펄스성의 간섭이 유입되거나 2차 경로의 응답이 변화하는 경우에도 가장 좋은 성능을 보여주었다.
그림 6은 자동차 엔진소음의 감쇠성능을 시간영역에서 나타낸 것으로서 순방향 제어 알고리듬과 역방향 제어 알고리듬, 그리고 제안한 양방향 제어 알고리듬을 동일한 환경 하에서 서로 비교한 결과이다. 양방향 제어기를 사용한 결과가 수렴속도도 가장 빠르고 감쇠성능이 우수함을 알 수 있다. 그림 7은 자동차 엔진소음의 감쇠성능을 주파수영역에서 전력밀도스펙트럼(Power Density Spectrum, PDS)으로 나타낸 것으로서 역시 양방향 제어기를 사용한 결과가 감쇠성능이 가장 우수함을 알 수 있다.
그림 7은 자동차 엔진소음의 감쇠성능을 주파수영역에서 전력밀도스펙트럼(Power Density Spectrum, PDS)으로 나타낸 것으로서 역시 양방향 제어기를 사용한 결과가 감쇠성능이 가장 우수함을 알 수 있다. 양방향 제어기의 성능이 순방향 제어기보다 특정 주파수에서 약 40 [dB], 그리고 전체적으로 약 20 [dB] 정도의 향상된 감쇠성능을 보여주었다. 그림 8은 소음제어기가 동작하는 도중에 임펄스성의 외부 간섭이 유입된 경우 수렴성능이 어떤 변화를 보이는지를 실험한 결과이다.
반소음을 발생시키기 위해 새롭게 제안한 양방향 제어 알고리듬을 사용하였으며, 이는 기존의 능동소음제어 알고리듬을 향상시킨 것이다. 제안한 양방향 제어 알고리듬은 계산 양의 증가가 거의 없고, 구현이 간단하고 안정적이며, 수학적으로도 해석이 용이하다.

후속연구

차후 양방향 제어기나 양방향 알고리듬에 대한 정밀한 수학적인 해석을 통해 수렴 및 과도 특성, 그리고 여러 가지 특성을 연구할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Filtered-x LMS 알고리듬은 어떠한 단점이 존재하는가?	이 문제를 해결하기 위하여 많이 사용된 알고리듬이 LMS 알고리듬을 발전시킨 Filtered-x LMS 알고리듬이다[2]. 그러나 이 알고리듬도 수렴속도가 느리고, 특히, 2차 경로의 변화에 대처하는 능력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 많은 논문이 발표되었는데, 이들 논문에서 제시한 방법은 계산 양이 많고, 음성신호에 대해 제한적으로 사용되었으며, 신호에 대해서 미리 측정해야 하는 등의 단점을 가지고 있어 소음제어 분야에서 효율적으로 사용되지 못하였다[3-8].
	능동 소음 제어 기술을 자동차 소음 저감에 적용하기 위해 어떠한 것이 중요한가?	능동 소음 제어 기술을 자동차의 소음을 저감시키는데 적용하기 위해서는 적응 제어기의 성능이 중요하며 이러한 적응 제어기를 구동하는 적응 제어 알고리듬을 사용하는 것이 일반적이다. 가장 대표적인 알고리듬으로서는 최소 평균 제곱 알고리듬(Least Mean Square, LMS)을 들 수 있는데, 구현이 간단하고 안정적이며, 수학적으로도 해석이 용이하다.
	능동소음제어는 어떠한 원리로 이루어지는가?	따라서, 이러한 흡음재나 차음재를 사용하는 수동적인 방법보다는 소음을 능동적으로 감소시키는 방법이 효과적이며, 경제적인 측면에서도 이득이다. 능동소음제어는 그림 1과 같이 제어가 가능한 부음원(secondary source)을 사용하여 소음에 대해 동일 크기와 반대 위상의 인공 음을 발생하여 원래의 주소음원(primary noise source)에 의해 발생된 소음 영역을 인공 음과 중첩시킴으로써 정음 하는 원리이다. 정음하는 효과는 주소음원과 부음원의 기하학적인 배치와 특성 및 환경, 그리고 주소음원에 의해 생성되는 영역의 주파수 스펙트럼 등에 의해 좌우된다.

참고문헌 (9)

D. Park, "Future Trend and Suggestion for Vehicle Noise and Vibration Development," Auto J., vol. 33, no. 4, Apr. 2011, pp. 18-23.
S. Haykin, Adaptive Filter Theory. Upper Saddle River, New Jersey : Prentice-Hall Inc., 1991.
C. Lee and D. Kim, "Adaptive Noise Reduction of Speech Using Wavelet Transform," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 4, no. 3, 2009, pp. 190-196.
J. Choi, "Noise Reduction Algorithm in Speech by Wiemer Filter," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 8, no. 9, 2013, pp. 1293-1298.

원문보기 상세보기
J. Choi, "Speech and Noise Recognition System by Neural Network," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 5, no. 4, 2010, pp. 357-362.
V. J. Mathews and Z. Xie, "A Stochastic Gradient Adaptive Filter with Gradient Adaptive Step Size," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 41, no. 6, 1993, pp. 2075-2087.

상세보기
D. R. Morgan and S. G. Kratzer, "On a Class of Computationally Efficient, Rapidly Converging, Generalized NLMS Algorithms," IEEE Signal Processing Letters, vol. 3, no. 8, 1996, pp. 245-247.

상세보기
S. L. Gay and S. Tavathia, "The Fast Affine Projection Algorithm," Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing, 1995, pp. 3023-3026.
D. D. Rife, "Modulation Transfer Function Measurement with Maximum Length Sequences," J. Audio Eng. Soc., vol. 40, no. 10, 1992, pp. 779-789.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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