[음향가시화]고속철도 Passby Noise 측정 및 분석(Delay and Sum Beamforming, High Speed Train, 소음원, Sound Source, 빔포밍)

 

목차

 

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고속철도 Passby Noise 실습 배경

 

FlexStar120 AC Pro

 

철도는 환경 친화적인 교통수단으로, 많은 이점이 있지만 소음 문제도 무시할 수 없습니다. 열차가 지나가면서 발생하는 저주파의 으르렁거림부터 고주파 엔진 소리, 바퀴의 리드미컬한 충돌음, 바람의 소리, 브레이크의 삐걱거림 등 다양한 소음은 열차의 운영에서 다양한 출처로부터 발생합니다. 이러한 소음들을 종합적으로 추적하고 분석하기 위해 독일 연방 교통 디지털 인프라부(BMVI)는 전국적인 소음 측정 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 철도 네트워크의 전략적으로 선정된 지점에서 소음을 지속적으로 기록합니다.

 

 

음향 카메라를 통한 통과 소음 측정

이 야심 찬 소음 측정 및 분석 작업의 일환으로, 고급 음향 카메라가 사용됩니다. 이 첨단 기술은 승객 열차와 화물 열차의 통과 소음을 기록하고 추적하여, 복잡한 음향 필드를 이해하고 철도 소음 분석에 귀중한 통찰력을 제공합니다.

 

NoiseImage Pass-by Module

 

 

NoiseImage 소프트웨어의 통과 기능은 열차와 같은 빠르게 움직이는 객체의 음향 영향을 조사하고 관리하는 데 중요한 도구입니다. 이는 소음 감소 조치, 설계 최적화 및 쾌적한 음향 환경 유지에 기여합니다.

 

 

 

 

 

Delay and Sum Beamforming 작동 원리

 

딜레이-앤-섬 빔포밍(Delay-and-Sum Beamforming) 기술은 빠르게 이동하는 객체에서 발생하는 소리를 분석하고 위치를 파악하는 데 널리 사용되는 기술입니다. PassBy 모듈에 적용된 이 알고리즘은 특히 열차와 같은 빠르게 이동하는 객체에 효과적으로 적용됩니다.

 

 

 

작동 방식

여러 개의 마이크로폰이 배열되어 소리를 수집합니다. 각각의 마이크로폰은 서로 다른 시간에 동일한 소리 신호를 받습니다.

 

 

시간 지연 조정

딜레이-앤-섬 빔포밍 알고리즘은 각 마이크로폰에서 수신된 신호의 시간 지연을 조정합니다. 이동하는 객체의 속도와 방향을 고려하여, 마이크로폰이 받은 소리 신호의 시간 지연을 맞춥니다.

 

 

신호 합성

시간 지연이 조정된 신호들을 합성하여 소리의 원천을 특정합니다. 이를 통해 이동하는 객체에서 발생하는 소리를 효과적으로 추적하고 위치를 파악할 수 있습니다.

 

 

도플러 효과 보정

빠르게 이동하는 객체, 예를 들어 지나가는 열차와 같은 경우, 마이크로폰이 수집한 소리 신호는 도플러 효과로 인해 주파수가 변합니다.

 

도플러 효과

소리의 원천이 고정된 관찰자 또는 측정 장비를 지나칠 때 발생하는 현상입니다. 이로 인해 소리 신호의 주파수가 변화하여 실제 소리와 다르게 들리게 됩니다. 딜레이-앤-섬 빔포밍 알고리즘은 이러한 도플러 효과를 보정합니다.

 

속도 및 방향 고려

이동하는 객체의 속도와 방향을 고려하여 마이크로폰 신호의 시간 지연과 진폭을 조정합니다. 이를 통해 이동하는 열차로 인한 주파수 변화를 보상합니다.

 

 

정확한 소리 특성 제공

도플러 효과를 고려한 후, 알고리즘은 열차의 실제 소리 특성을 정확하게 측정할 수 있습니다. 이는 소음 분석 및 소음 저감 조치에 중요한 데이터를 제공합니다. 이와 같은 방식으로 딜레이-앤-섬 빔포밍 기술은 빠르게 이동하는 열차와 같은 객체의 소리를 정밀하게 분석하고, 소음의 원천을 정확하게 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

 

 

 

 

고속철도 Passby Noise 측정 및 분석

 

 

측정 방법

측정 객체: DB Regio 지역 열차

• 약 170km/h의 속도로 달리는 IC 1 열차
• 약 187km/h의 속도로 달리는 ICE 1 열차

 

측정 설정

음향 카메라 FlexStar120은 배열에서 본 선로 중심에서 13.2미터 떨어진 곳에 설치되었습니다. 이 마이크로폰 배열은 우산처럼 접을 수 있는 메커니즘을 사용하여 몇 초 만에 야외에서 설정하고 접을 수 있습니다.

 

측정 후, 소프트웨어는 첫 단계에서 광학 파노라마 이미지를 생성하고 속도 프로파일을 결정합니다. 두 번째 단계에서는 시간 동기화된 오디오 데이터를 사용하여 전체 열차의 음향 지도를 계산합니다. 특정 주파수 범위나 소음 기여도를 정밀하게 위치시킬 수 있습니다.

 

시스템 특성

• 마이크 배열 FlexStar 120
• 120개의 마이크
• 직경 3.4미터
• 권장 매핑 주파수: 160Hz - 16kHz
• 다이나믹 범위: 9dB - 14dB, 고급 알고리즘 사용 시 최대 50dB (Power Beamforming, CLEAN-SC)
• 일반적인 측정 거리: 4m 이상

 

 

데이터 기록기 mcdRec

• 샘플링 주파수 192kHz
• 최대 168개 동기화 아날로그 채널(24채널 카드 7개 사용)
• 이더넷 인터페이스 - 최대 80MByte/s의 높은 전송 속도, 네트워크 호환 가능

 

 

통합 PC

• 소프트웨어 NoiseImage
• PassBy2D 모듈: 파노라마 이미지 생성 및 차량 전체 길이에 대한 스펙트럼 음향 지도 계산

 

전원 공급

• 이동식 전원 공급 / 배터리 팩

 

Sound sources at ICE train : Noise sources on the complete train, including the wheels

 

 

Localization of the main noise source at the pantograph and a fan on the roof

 

 

 

 

 

결과

철도 소음의 주요 원인은 바퀴와 레일의 접촉에서 발생하며, 속도 200km/h 이하에서는 대부분의 소음이 여기서 발생합니다. 그러나 속도가 증가함에 따라 공기 역학적 소음 메커니즘이 더 중요해집니다.

ICE 열차의 경우, 바퀴 외에도 주요 소음원은 팬터그래프와 지붕의 팬으로 확인되었습니다. 팬터그래프는 전기 열차의 지붕에 장착된 장치로, 오버헤드 와이어와 접촉하여 열차가 전력을 얻도록 합니다. 반면 IC 열차의 경우, 주요 소음원은 모터로 나타났으며, ICE의 경우 바퀴 소음과 분리하기 어렵습니다.

 

결론

첨단 음향 카메라를 사용한 철도 소음 측정 시스템은 소음 감소 조치 및 설계 최적화를 통해 쾌적한 음향 환경을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 철도 교통의 발전과 동시에 환경 친화적이며 소음이 적은 교통수단으로서의 철도의 이점을 극대화할 수 있습니다.

 

 

 

 

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