VISOPE-진동소음변위-진단모니터링-한국CBM: 옥타브

2025년 7월 20일 일요일

진동소음공진 하이라이트 498-visope (스펙트럼과옥타브, 스펙트럼변환, 설비진단회전기계, 마스킹소음)

스펙트럼

-주파수에 대한 진폭의 그래프를 총칭함.-주파수나 진폭은 linear, logarithmic으로 변경할 수 있음-기계진동 및 환경소음, 전자, 화학물질, 광분석 등에 특정한 주파수와 크기를 구분하는 주파수분석으로 많이 활용-정폭형, 정비형, 필터(Filter, Bandwidth) 모두 주파수로 표현한 진폭이라면 스펙트럼...

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FFT후 시간파형의 스펙트럼 변환 예

복잡한 주기파형의 시간파형(Time waveform)은 여러 가지 형태의 단순한 시간파형으로 나타낼 수 있고 이 것은 모두 주파수 그래프(Spectrum)로 표현할 수 있다.

다음은 FFT변환과 Spectrum변환의 예를 들어 비교한 자료이다. 좌측에서는 복잡한 파형을 쉬운파형으로 분리해 내는 FFT의 변환과정이고,우측은 그 변환된 ....

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회전기계를 위한 설비진단의 역할

회전기계는 원동부와 피동부로 이어진 즉, Machine Component들의 결함체로 구성되어 있다. 여기서 사용되는 회전기계는 건설계통의 ‘설비’( 기계류와 배관, 용기, 열교환기, 공기조화 닥트류, 욕실설비 등을 모두 총칭)라는 용어와는 많은 부분에서 다르다. 다시, 이 회전기계는 예) 모터(원동 컴퍼넌트)와 펌프......

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마스킹효과라는 것도 있습니다.

'어떤 소리가 다른 소리를 듣지 못하게 하는 현상'이 있습니다. 이 것을 마스킹효과(Masking effect)라고 하는데 코로나 마스크처럼 마스크를 쓰는 것 같다고 할까요. 이 원리는 저음이 고음을 덮어 마스킹하고 큰 소리가 작은 소리를 덮어버리고 비슷한 소리로 하여금 민감한 소리를 묻어버린다는 뜻입니다. 즉, ...............

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2015년 8월 30일 일요일

주파수 분석(Frequency analysis), 옥타브분석(Octave)

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진동, 소음 등의 물리적 현상은 센서를 이용해서 측정하면 시간의 경과에 따른 파동에 따른 진폭을 확인할 수 있다. 진폭은 변위, 속도, 가속도의 값으로 표현되며 이와 같은 그래프를 ‘시간파형’ 또는 ‘waveform’이라고 말한다. 이 시간파형은 이상적인 정현파가 아닌 이상 항상, 복잡하고, 자연스러운 형태를 띄게 되는데, 이 형태를 분석해 보면 많은 파형이 중첩되어 함께 포함되어 있음을 알 수 있다. 그래서 수학자들은 이 복잡한 주기함수들을 단순한 여러 개의 조화함수의 합들로 분해할 수 있었고, 그 중에서도 다시 규칙적 항들을 생략하여 연산을 빠르게 한 FFT를 고안하여 시간-진폭’을 스펙트럼 (Spectrum) 그래프에 ‘주파수-진폭’으로 바꿔 표현하였다.

Spectrum (주파수-진폭 그래프)

이 스펙트럼을 분석하면 주파수분석을 수행할 수 있다. 즉, 여러 주파수 성분을 한 눈에 파악할 수 있고, 이상 거동상태를 쉽게 파악할 수 있기 때문에 설비진단 및 기타 진동분석에 대단히 많이 활용되고 있다. 가속도 센서에서 측정된 아날로그 신호를 디지털신호로 바꾸고, FFT연산 처리하는 DSP장치가 내장된 ‘FFT진동분석기’는 분석속도와 가로축(주파수)의 이웃 주파수간 간격, 세로축(진폭)의 상하 폭간 간격에 따라 성능이 좌우되는데, 주파수간 간격(Bandwidth)은 1Hz이하가 되어야 정밀분석이 가능하다.

또한 일반적인 스펙트럼 분석은 상하한 주파수간 간격이 동일한 정폭형(Constant Bandwidth)인 반면에, 정비형(Constant Percentage Bandwidth)그래프도 많이 사용되는데 이것이 바로 소음분석에 많이 사용되는 ‘옥타브;Octave’그래프이다. 즉 옥타브 그래프란? 하한주파수와 상한주파수와의 비가 일정하여 ‘2의 N승’의 비율로 표현되는데, (N= 1/1, 1/3, 1/12,..) 이에 따라 ‘Octave’, ‘1/3Octave’라고 정의한다. 이 왜 옥타브 분석은 주파수 간격도 정밀하지 않은데 소음분석에 많이 사용되는가?

소음평가는 인간이 느끼는 수준에 적합해야 하는 것이 우선되어야 하는데 사람은 소리의 높낮이 구분 능력이 정확하지 않고 그 차이를 일정 간격보다는 일정배율로 더 잘 구분하기 때문이다. 따라서 Octave는 인간의 고음과 저음의 구분능력과 비교적으로 잘 매칭되는 것으로 그 이유를 정리할 수 있다.