[논문]연속 웨이브렛 변환 및 데몬 신호처리를 이용한 캐비테이션 소음 검출 방법

이희창; 김태형; 손권; 이필호

doi:10.9766/kimst.2017.20.4.505

[국내논문] 연속 웨이브렛 변환 및 데몬 신호처리를 이용한 캐비테이션 소음 검출 방법
Cavitation Noise Detection Method using Continuous Wavelet Transform and DEMON Signal Processing 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.20 no.4, 2017년, pp.505 - 513

이희창 (국방과학연구소 제6기술연구본부) , 김태형 (국방과학연구소 제6기술연구본부) , 손권 (국방과학연구소 제6기술연구본부) , 이필호 (국방과학연구소 제6기술연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper

Cavitation is a phenomenon caused by vapour cavities that is produced in rapid pressure changes. When the cavitation happened, the sound pressure level of a underwater radiated noise is increased rapidly. As a result, it can increase the probability of the identification or classification of a our warship's acoustic signature by an enemy ship. However, there is a problem that it is hard to precisely detect the occurrence of a cavitation noise. Therefore, this paper presents recent improvements in terms of the cavitation noise measurement by using continuous wavelet transform and DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) signal processing. Then, we present that the suggested scheme is more suitable for detecting the cavitation than existing algorithms.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 음압준위 변화를 이용한 방법은 외부소음 및 해상환경의 영향을 많이 받아 정확한 분석이 어렵고, 데몬 신호처리 분석 또한 비공동 소음과 구별이 힘들다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 연속 웨이브렛 변환을 이용하여 광대역 캐비테이션 소음 발생 유무를 확인한 후, 발생 시점 및 발생 주파수 대역만을 데몬 신호처리 분석을 수행함으로 보다 정확한 캐비테이션 분석을 가능하게 하였다.
본 논문은 함정 캐비테이션의 발생유무 및 캐비테이션 초생 속도를 추정하기 위해 연속 웨이브렛 변환과 데몬 신호처리 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 데몬 신호처리 분석 전 연속 웨이브렛 분석을 이용하여 속도에 따른 음압준위 변화를 분석할 뿐만 아니라 음압에 변화에 따라 공동이 발생할 경우 생기는 그룹성 임펄스 신호를 식별함으로 공동에 의한 광대역 캐비테이션 발생 시점을 유추할 있었다.
이 장에서는 공동에 의한 광대역 소음이 발생할 경우 진폭변조 발생 유무를 판단하기 위한 방법을 제안한다.
6 (b)에서는 데몬 분석 그래프에 표시되는 신호가 없어 원신호에 대한 정보를 파악하기 힘들다. 즉 잘못된 주파수 대역 선정시 잘못된 데몬 분석결과를 초래할 수 있고, 이러한 위험을 줄이기 위하여 본 논문에서는 데몬 신호처리 분석 전 연속 웨이브렛 변환을 거침으로 광대역 캐비테이션 소음이 발생하는 지점에서의 변조 유무를 판별할 수 있도록 하였다.

제안 방법

본 논문에서는 캐비테이션 발생 유무 및 캐비테이션 초생 속도를 판단하기 위하여 데몬 신호처리 기법적용 전에 연속 웨이브렛 변환(continuous wavelet transform)을 수행함으로써 공동(cavity)으로 인한 광대역 소음이 크게 증가하는 시점 및 주파수 대역을 확인하는 과정을 거친다. 그 후 앞의 과정에서 확인된 광대역 소음의 발생 시점 및 발생 주파수 대역에 해당하는 소음만을 추출하여 데몬 신호처리 과정을 수행한다. 이는 광대역 소음이 발생하는 시점에서 진폭변조가 일어나는지 확인하기 위함이다.
0 m 이하 구역 중 10 mile 권 안에 통행선박이 없는 곳을 선정하였다. 그리고 Fig. 3과 같이 GPS와 통신시스템이 장착된 부이에 하이드로폰을 연결하여 일정한 속력으로 직선 기동 중인 함정의 수중방사소음을 측정하였다. 이 때 수중방사소음 측정을 위하여 B&K 8106 하이드로폰과 ADS1672 ADC Chip을 이용하였고, 부이와 함정 간 수중거리에 따른 손실을 보상하기 위하여 두 대의 DGPS(A325)와 통신장비(WLg-xROAD/N)를 사용하였다.
기존 분석 기법에서는 공동에 의한 광대역 소음을 검출하기 위하여 속도에 따른 음압준위 변화를 분석하였고, 변조된 캐비테이션 소음을 식별하기 위하여 데몬 신호처리 분석을 수행하였다. 하지만 음압준위 변화를 이용한 방법은 외부소음 및 해상환경의 영향을 많이 받아 정확한 분석이 어렵고, 데몬 신호처리 분석 또한 비공동 소음과 구별이 힘들다는 단점을 가진다.
5의 그래프만으로는 진폭변조 유무만을 확인할 수 있을 뿐 진폭변조 전 원신호의 기본 주파수나 조화성분 유무를 알아내기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 보다 정확한 캐비테이션 분석을 위하여 연속 웨이브렛 변환 결과에서 공동으로 인하여 소음이 증가하는 시점과 그때의 주파수 대역을 선정하여 데몬 신호처리 분석을 수행하였다. 이때 다른 외부 천이소음의 영향을 줄이기 위하여 10 kHz 이상 대역을 선정하였다.
현재 해군 함정에서는 캐비테이션 소음 억제를 목표로 함정 프로펠러 가장자리에서 공기방울을 분출시키는 PRAIRIE(Propeller Air Induced Emission) 시스템을 적용하여 사용하고 있다. 따라서 이 장에서는 캐비테이션 초생 속도 분석과 동일한 조건하에서 PRAIRIE 시스템을 작동시킨 후 10, 11, 12, 13, 15, 20 knot 실험을 진행하였다.
. 또한 기계류 장비 소음의 유입을 줄이기 위하여 2 kHz ~ 30 kHz 대역의 신호를 분석하였으며, 짧은 시간동안 발생하는 그룹성 임펄스 신호를 식별하기 위하여 함정과 하이드로폰 간의 거리가 가장 근접하는 시점의 1초 신호만을 분석하였다. 분석 결과는 Fig.
이때 다른 외부 천이소음의 영향을 줄이기 위하여 10 kHz 이상 대역을 선정하였다. 또한 데몬신호처리 분석 결과는 실제 해군 함정에 대한 정보를 포함하고 있으므로 본 논문에서는 그래프의 시간 및 주파수 값은 표시하지 않았다.
제안 기법은 데몬 신호처리 분석 전 연속 웨이브렛 분석을 이용하여 속도에 따른 음압준위 변화를 분석할 뿐만 아니라 음압에 변화에 따라 공동이 발생할 경우 생기는 그룹성 임펄스 신호를 식별함으로 공동에 의한 광대역 캐비테이션 발생 시점을 유추할 있었다. 또한 이 시점에서 진폭변조 유무를 파악하기 위하여 데몬 신호처리 분석을 시행함으로 진폭변조 전 원신호의 기본 주파수와 조화성분 발생 유무를 알아낼 수 있었다. 그 후 실제 해상실험 결과를 통하여 제안된 기법의 유효성을 검증하였고 해군 함정에 구축된 PRAIRIE 시스템 사용시에도 제안 기법을 이용하여 캐비테이션 초생 속도를 검출할 수 있었다.
이 때 PRAIRIE 시스템에서 나오는 공기방울의 영향을 줄이기 위하여 데몬분석의 주파수 영역(7 kHz) 이상, 연속 웨이브렛 분석에서 표시되는 최대 주파수 영역(13 knot ~ 30 kHz, 15knot ~ 18 kHz, 20 knot ~ 20 kHz) 이하 대역을 선정하였다. 또한 캐비테이션 발생 전후의 비교를 위하여 12knot 기동시 데몬 분석을 추가로 수행하였고 이때의 주파수 대역은 13 knot와 동일하게 설정하였다. 그 결과, 12 knot를 제외한 데몬 신호처리 결과에서 나타나는 신호와 추진기의 RPM(Revolution Per Minute) 정보가 일치함을 확인하였다.
이 때 수중방사소음 측정을 위하여 B&K 8106 하이드로폰과 ADS1672 ADC Chip을 이용하였고, 부이와 함정 간 수중거리에 따른 손실을 보상하기 위하여 두 대의 DGPS(A325)와 통신장비(WLg-xROAD/N)를 사용하였다. 마지막으로 부이와 함정 사이의 정확한 시간 동기화를 위해 SA.45s CSAC 원자 클락 두 개를 이용하였다.
먼저 캐비테이션 초생 속도 검출을 위하여 위 실험환경에서 함속을 10, 11, 12, 13, 15, 20 knot로 바꾸어가면서 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 캐비테이션 발생 유무 및 캐비테이션 초생 속도를 판단하기 위하여 데몬 신호처리 기법적용 전에 연속 웨이브렛 변환(continuous wavelet transform)을 수행함으로써 공동(cavity)으로 인한 광대역 소음이 크게 증가하는 시점 및 주파수 대역을 확인하는 과정을 거친다. 그 후 앞의 과정에서 확인된 광대역 소음의 발생 시점 및 발생 주파수 대역에 해당하는 소음만을 추출하여 데몬 신호처리 과정을 수행한다.
8은 캐비테이션 발생 후 12, 13, 15, 20 knot에서의 데몬 분석 결과를 나타낸다. 이 때 PRAIRIE 시스템에서 나오는 공기방울의 영향을 줄이기 위하여 데몬분석의 주파수 영역(7 kHz) 이상, 연속 웨이브렛 분석에서 표시되는 최대 주파수 영역(13 knot ~ 30 kHz, 15knot ~ 18 kHz, 20 knot ~ 20 kHz) 이하 대역을 선정하였다. 또한 캐비테이션 발생 전후의 비교를 위하여 12knot 기동시 데몬 분석을 추가로 수행하였고 이때의 주파수 대역은 13 knot와 동일하게 설정하였다.
이 때 수중방사소음 측정을 위하여 B&K 8106 하이드로폰과 ADS1672 ADC Chip을 이용하였고, 부이와 함정 간 수중거리에 따른 손실을 보상하기 위하여 두 대의 DGPS(A325)와 통신장비(WLg-xROAD/N)를 사용하였다.
본 논문은 함정 캐비테이션의 발생유무 및 캐비테이션 초생 속도를 추정하기 위해 연속 웨이브렛 변환과 데몬 신호처리 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 데몬 신호처리 분석 전 연속 웨이브렛 분석을 이용하여 속도에 따른 음압준위 변화를 분석할 뿐만 아니라 음압에 변화에 따라 공동이 발생할 경우 생기는 그룹성 임펄스 신호를 식별함으로 공동에 의한 광대역 캐비테이션 발생 시점을 유추할 있었다. 또한 이 시점에서 진폭변조 유무를 파악하기 위하여 데몬 신호처리 분석을 시행함으로 진폭변조 전 원신호의 기본 주파수와 조화성분 발생 유무를 알아낼 수 있었다.

대상 데이터

연속 웨이브렛 변환시에는 실제 시스템에서 많이 이용되고 있는 Haar 웨이브렛을 웨이브렛 모함수로 사용하였다^[12]. 또한 기계류 장비 소음의 유입을 줄이기 위하여 2 kHz ~ 30 kHz 대역의 신호를 분석하였으며, 짧은 시간동안 발생하는 그룹성 임펄스 신호를 식별하기 위하여 함정과 하이드로폰 간의 거리가 가장 근접하는 시점의 1초 신호만을 분석하였다.
해상실험구역은 수심 1000 m 이상, 파고 1.0 m 이하 구역 중 10 mile 권 안에 통행선박이 없는 곳을 선정하였다. 그리고 Fig.

성능/효과

Fig. 4 (a)~(b) 그래프에서 확인할 수 있듯이 10, 11knot에서는 2 kHz 이상 대역에서는 광대역 방사소음이 거의 존재하지 않는다. 그러나 Fig.
결론적으로 연속 웨이브렛 분석을 통하여 광대역 소음 분석 후 데몬 신호처리를 수행함으로 특정 주파수 대역의 에너지 변화뿐만 아니라 시간에 따라 변하는 주파수 특성을 분석함으로 공동으로 인하여 넓은 주파수 대역을 가지는 임펄스 소음이 발생하는 시간 영역과 주파수 영역을 추정할 수 있다. 따라서 보다 정확한 캐비테이션 발생 지점을 찾을 수 있었다.
또한 캐비테이션 발생 전후의 비교를 위하여 12knot 기동시 데몬 분석을 추가로 수행하였고 이때의 주파수 대역은 13 knot와 동일하게 설정하였다. 그 결과, 12 knot를 제외한 데몬 신호처리 결과에서 나타나는 신호와 추진기의 RPM(Revolution Per Minute) 정보가 일치함을 확인하였다. 즉, PRAIRE 시스템 사용시에도 제안 기법을 이용하여 캐비테이션 발생유무 및 캐비테이션 초생 속도를 추정할 수 있었다.
또한 이 시점에서 진폭변조 유무를 파악하기 위하여 데몬 신호처리 분석을 시행함으로 진폭변조 전 원신호의 기본 주파수와 조화성분 발생 유무를 알아낼 수 있었다. 그 후 실제 해상실험 결과를 통하여 제안된 기법의 유효성을 검증하였고 해군 함정에 구축된 PRAIRIE 시스템 사용시에도 제안 기법을 이용하여 캐비테이션 초생 속도를 검출할 수 있었다.
이는 광대역 소음이 발생하는 시점에서 진폭변조가 일어나는지 확인하기 위함이다. 따라서 기존의 데몬 신호처리 기법들에 비해 정확한 결과를 얻을 수 있다.
따라서 보다 정확한 캐비테이션 발생 지점을 찾을 수 있었다. 또한 데몬 신호처리 과정시 분석 시점에 대한 기준점을 제공함으로 데몬 분석시 오검출을 줄일 수 있었다.
또한 기계류 장비 소음의 유입을 줄이기 위하여 2 kHz ~ 30 kHz 대역의 신호를 분석하였으며, 짧은 시간동안 발생하는 그룹성 임펄스 신호를 식별하기 위하여 함정과 하이드로폰 간의 거리가 가장 근접하는 시점의 1초 신호만을 분석하였다. 분석 결과는 Fig. 4와 같이 시간―주파수 영역에서 나타내었으며, 소음의 세기는 청색에서 적색으로 갈수록 강해지게 표시하였다.
그 결과, 12 knot를 제외한 데몬 신호처리 결과에서 나타나는 신호와 추진기의 RPM(Revolution Per Minute) 정보가 일치함을 확인하였다. 즉, PRAIRE 시스템 사용시에도 제안 기법을 이용하여 캐비테이션 발생유무 및 캐비테이션 초생 속도를 추정할 수 있었다.
4 (d)~(f)와 유사한 결과를 얻었다. 특히 13 knot에서 PRAIRIE 시스템 작동시 2 kHz ~ 25 kHz 대역의 임펄스 소음이 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 PRAIRIE 시스템을 사용하지 않았을 때보다 진폭 변조가 강하게 발생하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 PRAIRIE 시스템 사용시 광대역 캐비테이션 소음은 12 knot 이상 13 knot 이하에서 처음 발생하는 것으로 추정할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	함정에서 발생하는 캐비테이션 소음은 어떠한 경우에 발생하는가	함정에서 발생하는 캐비테이션 소음은 일반적으로 유체 내 프로펠러의 회전 속력이 빨라져 프로펠러 주위의 압력 변화가 커질 경우에 발생한다[1]. 이렇게 발생된 캐비테이션 소음은 함정의 수중방사소음을 증가시켜 적에게 탐지될 확률을 증가시킬 뿐만 아니라 함정 식별의 기본 단서를 제공하는 위험성을 가지고 있다.
	캐비테이션 소음의 문제점은 무엇인가	함정에서 발생하는 캐비테이션 소음은 일반적으로 유체 내 프로펠러의 회전 속력이 빨라져 프로펠러 주위의 압력 변화가 커질 경우에 발생한다[1]. 이렇게 발생된 캐비테이션 소음은 함정의 수중방사소음을 증가시켜 적에게 탐지될 확률을 증가시킬 뿐만 아니라 함정 식별의 기본 단서를 제공하는 위험성을 가지고 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 초생 속도(CIS, Cavitation Inception Speed)를 정확하게 파악하는 것이 중요하다.
	함정의 생존성 향상을 위한 캐비테이션 초생 속도 분석 방법은 무엇이 있는가	기존에 수중음향신호를 이용하여 캐비테이션 발생 유무 또는 캐비테이션 초생 속도를 분석하는 방법에는 속도에 따른 음압준위(SPL, Sound Pressure Level) 변화 분석, 데몬 신호처리 기법(DEMON, Detection of Envelope Modulation On Noise) 등이 있다[2]

참고문헌 (13)

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원문보기 상세보기
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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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