[논문 리뷰] Passive Phased Array Acoustic Emission Localisation via Recursive Signal-Averaged Lamb Waves with an Applied Warped Frequency Transformation

Luke Pollock, Graham Wild|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 12.

Ultrasonics and Acoustic Wave Propagation인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 파형 분산을 보완하기 위해 왜곡 주파수 변환(WFT)으로 향상된 반복 신호 평균화 라임 파를 사용하여 판 구조물 내 음향 방출 소스를 국소화하기 위한 수동 배열 방법을 제안한다. WFT를 통해 신호 분산을 보상하고, 밀도 높은 어레이 간격을 활용해 신호를 시간 이동, 스케일링, 노이즈가 첨부된 복제본으로 모델링함으로써, 유용한 주파수 성분을 제거하지 않고도 상관 없는 노이즈를 억제하는 시간 잠금 반복 평균화를 적용함으로써 기존의 밴드패스 필터링보다 신호 대 노이즈 향상과 국소화 정확도에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

This work presents a concept for the localisation of Lamb waves using a Passive Phased Array (PPA). A Warped Frequency Transformation (WFT) is applied to the acquired signals using numerically determined phase velocity information to compensate for signal dispersion. Whilst powerful, uncertainty between material properties cannot completely remove dispersion and hence the close intra-element spacing of the array is leveraged to allow for the assumption that each acquired signal is a scaled, translated, and noised copy of its adjacent counterparts. Following this, a recursive signal-averaging method using artificial time-locking to denoise the acquired signals by assuming the presence of non-correlated, zero mean noise is applied. Unlike the application of bandpass filters, the signal-averaging method does not remove potentially useful frequency components. The proposed methodology is compared against a bandpass filtered approach through a parametric study. A further discussion is made regarding applications and future developments of this technique.

연구 동기 및 목표

• 판 구조물 내 음향 방출 소스를 국소화하기 위한 강력하고 수동적인 방법을 개발하기 위해.
• 라임 파에서의 신호 분산 문제를 해결하여 파형을 왜곡시키고 국소화 정확도를 떨어뜨리는 원인를 해결하기 위해.
• 기존의 밴드패스 필터링과 달리 유용한 주파수 성분을 제거하지 않고도 신호 대 노이즈 비율을 향상시키기 위해.
• 어레이 내 인접한 요소 간의 밀도 높은 간격을 활용해 서로 다른 시간 이동, 스케일링, 노이즈가 첨부된 복제본으로서의 신호를 모델링하기 위해.
• 매개변수 연구를 통해 제안된 반복 신호 평균화 기법의 성능을 기존 필터링 기법과 비교하기 위해.

제안 방법

• 라임 파의 분산을 사전 보정하기 위해 수치적으로 유도된 위상 속도 데이터를 사용하여 획득한 신호에 왜곡 주파수 변환(WFT)을 적용한다.
• 밀도 높은 어레이 간격으로 인해 인접한 센서 신호가 스케일링, 이동, 평균이 0인 상관 없는 노이즈에 의해 영향을 받는다고 가정한다.
• 시간 잠금을 인공적으로 적용한 반복 신호 평균 알고리즘을 구현하여 신호를 정렬하고 일관되게 합산함으로써 신호 대 노이즈 비율을 향상시킨다.
• 모든 주파수 성분을 유지하기 위해 밴드패스 필터링을 피함으로써 신호의 무결성과 해상도를 유지한다.
• 평균화된 신호를 사용하여 음향 방출 사건의 도착 시간과 도착 방향을 추정한다.
• WFT + 반복 평균화 방법의 국소화 성능을 기존의 밴드패스 필터링 기반 접근법과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 재료 특성에 걸쳐 라임 파에서의 분산을 효과적으로 사전 보정할 수 있는 왜곡 주파수 변환(WFT)이 가능한가?
• RQ2 인공적 시간 잠금을 적용한 반복 신호 평균화가 밴드패스 필터링보다 더 효과적으로 신호 대 노이즈 비율을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 재료 특성의 불확실성으로 인해 실질적으로 인접한 어레이 요소 간의 신호 유사성 가정이 얼마나 타당한가?
• RQ4 기존 필터링 기법과 비교했을 때 제안된 방법은 국소화 정확도와 해상도 측면에서 어떤가?
• RQ5 실제 비이상적인 구조 건강 모니터링 환경에서 이 방법의 실용적 제약 사항과 확장 가능성은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 방법은 특히 저 SNR 조건에서 기존의 밴드패스 필터링보다 뛰어난 신호 대 노이즈 비율 향상을 달성하였다.
• 반복 신호 평균화 기법은 기존의 밴드패스 필터링으로 인해 감쇠되거나 왜곡되는 중요한 주파수 성분을 유지하였다.
• 왜곡 주파수 변환은 분산으로 인한 파형 왜곡을 크게 감소시켜 주파수 간 위상 속도 일치도 향상시켰다.
• 신호의 일관성 향상과 노이즈 감소로 인해 국소화 정확도가 향상되었으며, 이는 매개변수 연구를 통해 입증되었다.
• 신호 평균화와 위상 보정의 본질적 특성 덕분에 재료 특성의 미세한 불확실성에도 강건함을 보였다.
• 모의 및 실험적 신호 조건 모두에서 필터링 기반 기준 대비 성능이 뛰어나 실시간 구조 건강 모니터링 응용 가능성을 확인하였다.