주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
The tire damage classification method is researched on the periodicity detection of ramdomness ultrasonic signals to occur at the driving vehicle tire. Setting method of adaptive threshold is proposed in order to valid pulse detection by tire damage in ultrasonic noise on the road and used low pass ...
The tire damage classification method is researched on the periodicity detection of ramdomness ultrasonic signals to occur at the driving vehicle tire. Setting method of adaptive threshold is proposed in order to valid pulse detection by tire damage in ultrasonic noise on the road and used low pass filter for decrease signal ramdomness as preprocessing. Time interval of detected pulse is setted the density function depend on the vehicle's speed and the method of tire damage detection is proposed that measuring the first peak's time of time density function.The result of time density function in case of one damage material, the first peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period, 169.8ms and 97.9ms and 81.8ms, about the speed of 50km/h and 80km/h and 100km/h. In case of more than one damage material, the sum of each peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period about the speed.
The tire damage classification method is researched on the periodicity detection of ramdomness ultrasonic signals to occur at the driving vehicle tire. Setting method of adaptive threshold is proposed in order to valid pulse detection by tire damage in ultrasonic noise on the road and used low pass filter for decrease signal ramdomness as preprocessing. Time interval of detected pulse is setted the density function depend on the vehicle's speed and the method of tire damage detection is proposed that measuring the first peak's time of time density function.The result of time density function in case of one damage material, the first peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period, 169.8ms and 97.9ms and 81.8ms, about the speed of 50km/h and 80km/h and 100km/h. In case of more than one damage material, the sum of each peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period about the speed.
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문제 정의
주행 중 타이어의 손상을 검출하기 위해 손상물질이 있는 타이어에서 발생하는 신호의 주기성에 착안하여 타이어의 손상을 판별하는 방법을 연구하였다.
주행하는 자동차 타이어에 손상 물질에 의한 손상이 발생할 경우 타이어가 갖는 회전운동으로 인해 손상 물질과 노면이 지속적으로 마찰하여 속도에 따른 일정한 주기의 특징 신호가 발생한다. 특징신호에는 노면과 타이어의 마찰음, 차체 진동음 등 사람 귀에 들리는 가청 주파수 대역의 음부터 초음파 대역의 음까지 여러 배경 잡음이 혼합되어 있어[2] 초음파 센서를 이용하여 이러한 배경잡음을 피하고 손상 물질에 의한 특징 신호만을 효과적으로 추출하고 주기성을 검출하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하려 한다.
제안 방법
이에 의해 시간밀도함수의 시간 축은 최저 속도인 30km/h의 타이어 1회전 시간인 270ms를 검출할수 있는 300ms로 제한한다. 그리고 본 실험에서는 나이퀴스트 샘플링 정리에 의거하여 40kHz의 초음파 신호를 수집하고 처리하기 위해 250kHz의 충분한 샘플링 주파수를 사용하였기 때문에 이에 해당하는 시간 간격인 0.004ms 단위로 시간밀도함수의 시간 축을 나타낸다.
노면이 고르지 못한 환경에 의해 배경잡음이 불규칙하게 되어 적응임계값의 직류 값을 상승시키기 때문에 손상물질에 의한 특징신호가 임계값보다 작아지게 되어 특징신호가 제거되거나 증가한 배경잡음이 손상물질에 의한 특징신호로 간주되는 에러가 발생할 수 있다. 따라서 펄스의 시간 간격을 시간밀도함수화 하여 발생확률이 가장 높은 피크 점을 검출하고 이 점이 해당되는 시간 축과 주행속도에 의한 타이어의 1회전 시간과의 일치여부를 통해 타이어의 손상을 판별한다. 이와 같이 시간밀도 함수의 시간 축에서 주행속도에 의한 타이어의 1회전 시간과 펄스의 시간 간격을 비교하기 위해서 초음파 신호를 수집한 샘플링 주파수를 통해 시간밀도함수의 시간 축 간격을 나타내고 타이어의 손상 판별이 가능한 차량의 주행속도를 통해 시간밀도함수의 시간 축을 제한한다.
손상물질이 침투한 타이어는 주행 속도와 타이어의 원주길이에 의해 주기적인 신호를 발생시키고 그 주기성은 타이어의 1회전 시간과 일치한다는 점에 착안하여 손상 물질에 의해 발생하는 신호를 검출하고 검출된 신호의 시간 간격을 밀도함수화하여 우성 주기를 검출하는 타이어의 손상 분별알고리즘을 제안한다.
따라서 펄스의 시간 간격을 시간밀도함수화 하여 발생확률이 가장 높은 피크 점을 검출하고 이 점이 해당되는 시간 축과 주행속도에 의한 타이어의 1회전 시간과의 일치여부를 통해 타이어의 손상을 판별한다. 이와 같이 시간밀도 함수의 시간 축에서 주행속도에 의한 타이어의 1회전 시간과 펄스의 시간 간격을 비교하기 위해서 초음파 신호를 수집한 샘플링 주파수를 통해 시간밀도함수의 시간 축 간격을 나타내고 타이어의 손상 판별이 가능한 차량의 주행속도를 통해 시간밀도함수의 시간 축을 제한한다.
하지만 배경잡음은 주행속도와 노면의 상태에 따라 그 크기가 달라지므로 고정적인 임계값이 아닌 현재의 배경잡음과 특징신호의 상태에 적응하도록 평활화한 신호를 이용해 적응적으로 산출한다. 적응 임계값을 얻기 위해서는 평활화한 신호를 통해서 배경잡음의 진폭보다 큰 적응 임계값의 직류 성분을 산출한 후 2차 저역통과필터를 이용하여 산출된 직류 성분보다 큰 배경잡음을 걸러낼 수 있으며 또한, 손상물질에 의한 특징신호를 검출할 수 있는 교류 성분의 적응 임계값을 산출하여 식 (1)과 같이 적응 임계값의 직류 성분과 교류 성분의 적응 임계값을 더하여 최종적인 적응 임계값을 산출하는 방법을 사용하였다.
전처리 과정과 임계값 산출 과정에서 각각 저역통과필터(LPF)를 사용하게 되는데 그 목적에 따라 1차와 2차로 표기한다. 전처리 과정에서 초음파 신호를 평활화하기 위해 사용하는 차단주파수가 1kHz인 저역통과필터를 1차 저역통과필터로 사용하였고, 이에 대해 적응 임계값 산출 과정에서 교류 적응 임계값을 산출하기 위한 차단 주파수가 100Hz인 저역통과필터를 2차 저역통과필터로 표기하여 각각의 저역통과필터를 구분한다.
주행하는 자동차의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 초음파 신호를 비접촉방식으로 수집하였고 주행 환경에 적응할 수 있는 임계값을 산출하여 손상물질에 의한 주기적인 특징 신호를 검출하였다. 검출한 특징 신호의 시간 간격을 밀도함수로 나타낸 결과 손상물질이 1개이며 50km/h의 속도로 주행하는 타이어는 시간밀도함수의 1피크 시간이 169.
이론/모형
시간밀도함수을 통해서 타이어의 손상을 판별하기 위해서는 밀도함수의 우성빈도시간을 산출해야 하지만 시간밀도함수 시간 축의 설정에 따라 오차가 있고 특정 시간 구간에 밀집되어 분포하게 된다. 따라서 이 분포가 가지는 중심을 산출하기 위해 식 (3)과 같은 L-point 이동평균법을 이용한다.
성능/효과
주행하는 자동차의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 초음파 신호를 비접촉방식으로 수집하였고 주행 환경에 적응할 수 있는 임계값을 산출하여 손상물질에 의한 주기적인 특징 신호를 검출하였다. 검출한 특징 신호의 시간 간격을 밀도함수로 나타낸 결과 손상물질이 1개이며 50km/h의 속도로 주행하는 타이어는 시간밀도함수의 1피크 시간이 169.8ms로 실험차량의 속도 오차를 고려한 타이어의 1회전 시간 152.83ms ～ 172.34ms에 포함되어 타이어의 손상을 판별할 수 있었으며 다른 주행속도 80km/h, 100km/h에서도 시간밀도함수의 1피크 시간이 97.93ms와 81.81ms로 타이어의 1회전 시간에 포함되어 타이어의 손상을 판별할 수 있었다.
손상물질이 2개인 경우에는 타이어 1회전 시 손상물질에 의한 특징 펄스가 2번 발생하여 그 결과 시간밀도 함수의 1피크와 2피크 시간의 합이 타이어의 1회전 시간에 포함되는 결과를 통해 손상된 타이어를 판별할 수 있었으며 이를 통해 시간밀도함수의 피크와 손상물질의 개수에 대한 상관관계를 유도하여 손상물질이 2개 이상인 타이어의 손상과 손상물질의 개수를 판별할 수 있다. 또한, 손상이 없는 타이어에서 발생하는 비주기적인 초음파 신호에 의해 나타나는 시간밀도함수의 빈도수와 피크시간의 특징을 통해서 손상이 없는 타이어를 판별할 수 있었다.
손상물질이 2개인 경우에는 타이어 1회전 시 손상물질에 의한 특징 펄스가 2번 발생하여 그 결과 시간밀도 함수의 1피크와 2피크 시간의 합이 타이어의 1회전 시간에 포함되는 결과를 통해 손상된 타이어를 판별할 수 있었으며 이를 통해 시간밀도함수의 피크와 손상물질의 개수에 대한 상관관계를 유도하여 손상물질이 2개 이상인 타이어의 손상과 손상물질의 개수를 판별할 수 있다. 또한, 손상이 없는 타이어에서 발생하는 비주기적인 초음파 신호에 의해 나타나는 시간밀도함수의 빈도수와 피크시간의 특징을 통해서 손상이 없는 타이어를 판별할 수 있었다.
후속연구
본 실험에 사용된 나사못이나 유리와 같은 물질은 고속으로 주행하는 차량의 사고를 유발하기 때문에 본 연구의 내용을 시스템화한다면 타이어 결함에 의한 사고를 예방할 것으로 기대되며 실용화를 위한 일반화 및 주행속도의 변화에 맞춰 타이어의 회전 주기 시간을 검출할 수 있는 연구가 앞으로 진행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고속 주행 시 운전자에 의한 사고가 아닌 차량의 결함에 의해 발생하는 사고의 대부분의 원인은 무엇인가?
고속 주행 시 운전자에 의한 사고가 아닌 차량의 결함에 의해 발생하는 사고의 대부분은 타이어의 결함이 원인이다.[1] 이와 같은 타이어에 의한 사고를 방지하기 위해서는 타이어의 결함을 감시할 수 있는 장치가 필요하지만 현재는 타이어의 공기압만을 감시할 수 있는 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS : Tire Pressure Monitoring System)이 유일하다.
고속 주행시 운전자에 의한 사고 이외에 차량의 결함에 의해 발생하는 사고의 대부분의 원인은 무엇인가?
고속 주행 시 운전자에 의한 사고가 아닌 차량의 결함에 의해 발생하는 사고의 대부분은 타이어의 결함이 원인이다.[1] 이와 같은 타이어에 의한 사고를 방지하기 위해서는 타이어의 결함을 감시할 수 있는 장치가 필요하지만 현재는 타이어의 공기압만을 감시할 수 있는 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS : Tire Pressure Monitoring System)이 유일하다.
손상 물질과 노면이 지속적으로 마찰하여 속도에 따른 일정한 주기의 특징 신호에는 어떤 음이 포함되어 있는가?
주행하는 자동차 타이어에 손상 물질에 의한 손상이 발생할 경우 타이어가 갖는 회전운동으로 인해 손상 물질과 노면이 지속적으로 마찰하여 속도에 따른 일정한 주기의 특징 신호가 발생한다. 특징신호에는 노면과 타이어의 마찰음, 차체 진동음 등 사람 귀에 들리는 가청 주파수 대역의 음부터 초음파 대역의 음까지 여러 배경 잡음이 혼합되어 있어[2] 초음파 센서를 이용하여 이러한 배경잡음을 피하고 손상 물질에 의한 특징 신호만을 효과적으로 추출하고 주기성을 검출하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하려 한다.
참고문헌 (6)
Soo-Il lee, Hee-Seung Lee, Je-Moo Won, "An Analysis of The Vehicle Characteristics to Effect on Highway Traffic Accidents", Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol.27,No.4D., pp.405-412, 2007.
Jae-Seok Jeon, "A Study on the Ultrasonic Signal Processing by Non-Contact Method for the Damage Detection of a Driving Vehicle Tire", Graduate School of Kongju University, 2010.
Jung-Im Park, Seung-Gak Lim, Dae-Soo Kang, "On the Study of the Period Measurement of Ultrasonic Signal in Damaged Vehicle Tire", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, VOL.11.,No.5, pp.47-52, 2011
Jae-Ung Cho, Moon-Sik Han, "Stress Analysis of Automotive Tire at Contact on Road Surface", Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers,VOL.8,No.2., pp.40-45, 2009.
Seok-Tae Seo, In-Keun Lee, Hye-Cheon Jeong, Soon-Hak Kwon, "Multilevel Threshold Selection Method", Proceedings of KFIS Spring Conference 2007 Vol. 17, No. 1., pp.283-286, 2007.？
Michele Basseville, Igor V.Nikiforov, "Detection of Abrupt Changes : Theory and Application"
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