The noise source is defined as having several types of characteristics, which are classified according to time gap, radiated sound type, and distance between noise source and receiver. Especially, impulsive source should be considered as an important factor as it sometimes irritates people and at other times signifies the early fault detection in a mechanical system. As in the previous study, the impulsive source was detected in noisy environment to find faults in the rotating machine in the early stage. However, these methods can find fault when the candidate location of fault is known. Acoustic holography and beamforming method are used to find the location of noise source. If there are lots of noises, it would be difficult to locate the noise source because of some possible errors.
In fact, it is almost impossible to locate the impulsive source in the factory with lots of reflection and to observe the impulse owing to the mechanical noise even in the anechoic chamber. This study is to present the method available in the latter situation; how to estimate the spatial location of impulsive source in noise. Under this method, the minimum variance method with high pulse detection ability was applied to the quefrency domain and used to calculate the delayed time between arrays. The proposed methods were verified under the conditions of plane wave model and spherical wave model.
If sinusoidal signal and noise properties are used in the quenfrency domain, it would be easy to detect the impulsive source mixed with noise in the quefrency domain. Computer simulation was used to verify the presented method. It was found that it was easy to exactly find the location of the impulsive source in noise.
Likewise, the same test was carried out for an automotive engine. Actually, it is difficult to observe the impulse under the semi-anechoic environment or lots of noises. The test for the automotive engine was carride out to detect impulsive noises around the valves.
In conclusion, the method in this study is very useful in locating the impulsive source under lots of noises.
자연계에 존재하는 소음는 존재하는 시간 간격의 형태, 방사되는 소리의 형태 및 음원과 수음원과의 거리 등에 의해 여러 형태의 소음 특성 형태로 정의할 수 있다, 이중에서 충격 소음원의 경우 사람에게 매우 불쾌한 느낌을 주게 될 뿐만 아니라, 기계 시스템의 결함 신호를 의미하는 경우가 많아 매우 중요하게 다루어야 될 항목 중의 하나이다. 앞의 연구에 따르면, 회전 기계의 결함을 초기에 진단하기 위해 잡음 속에서 임펄스 소음원을 검출하여 하였는데, 이러한 방법들은 모두 후보 결함 위치를 알아야만 진단이 가능한 방법들이다. 공간 상의 소음원의 위치를 추정하는 방법으로 음향 홀로그래피 방법, 빔형성 방법등이 있지만, 잡음이 많이 존재하는 경우에서는 소음원의 위치를 추정하는데 오차가 존재하여 정확한 소음원의 위치를 추정하는 것이 어렵게 된다. 결론적으로 반사가 심한 공장 내부에서의 임펄스 음원의 추정이나, 무향실조건이라 하더라도 전체적인 기계 소음이 심하여 임펄스를 관찰할 수 없을 경우에는 아직 적합한 소음원 추정법이 제시되어 있지 못하다. 본 연구에서는 이중 후자의 경우에 사용 가능한 소음원 추정 방법론의 제시하였다.
