기계 학습을 이용한 Rattle 소음원 발생 위치 추적 알고리즘 개발 (2021.09.25)

기계 학습을 이용한 Rattle 소음원 발생 위치 추적 알고리즘 개발

기계공학부 박노철 교수 연구팀은 차량 주행 시험 중 가속도계를 이용해 계측된 신호를 이용하여 차량 하부의 이음(Rattle) 소음원의 위치를 파악하는 방법을 개발하였다. 본 연구를 통해 측정된 가속도 신호를 Rattle의 특성을 고려한 denoising 및 기계 학습을 통해 BSR 전문가 수준의 정확도로 Rattle에 의한 Impulse 신호 단위를 식별하고 소음원으로부터의 상대적 거리에 따른 신호의 특성 변화를 이용해 소음원과 계측 지점의 상대적인 위치를 정량적으로 파악할 수 있게 되었다. 제안된 방법은 주행 테스트에서 측정된 가속도와 rattle 신호의 전달 특성만을 기반으로 하며 차종에 관계없이 널리 사용될 수 있는 것으로 평가되어 국제 학술지 Mechanical Systems and Signal Processing에(Impact factor : 6.823, 2020 JCR, 상위 1.52%)에 2021년 9월 25일 온라인에 게재되었다.

논문링크 주소: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2021.108447