KR20170051856A

KR20170051856A - 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 방법 및 진단 장치

Info

Publication number: KR20170051856A
Application number: KR1020150153379A
Authority: KR
Inventors: 강천모; 김우성
Original assignee: 주식회사 아이티매직
Priority date: 2015-11-02
Filing date: 2015-11-02
Publication date: 2017-05-12
Also published as: JP6643080B2; JP2017090428A; CN106653045B; CN106653045A

Abstract

사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 진단 장치로서, 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리하는 신호 분리부, 상기 진단 신호 구간의 제1신호와 상기 소음 신호 구간의 제2신호의 상관 관계를 기초로 소음 감쇄 정도를 조절하는 제1 파라미터를 설정하는 소음 제거 파라미터 설정부, 그리고 상기 제1 파라미터를 기초로 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 신호 추출부를 포함한다.

Description

사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 방법 및 진단 장치{METHOD FOR EXTRACTING DIAGNOSTIC SIGNAL FROM SOUND SIGNAL, AND APPARATUS USING THE SAME}

본 발명은 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 방법 및 진단 장치에 관한 것이다.

진단 시스템은 기계 장치의 상태를 진단한다. 대부분의 진단 시스템은 진단 부위에서 발생되는 10~1khz 대역의 떨림 즉, 진동을 측정하여 기계 장치의 상태를 진단한다. 그러나 실제 기계장치의 구동 시, 다시 말해 Run-Time 환경하에서는 기계장치의 모든 구성 요소들이 전체적으로 맞물려 있기 때문에 운반물, 작업 공정, 또는 관절 및 라인 동작에 따라 진단 부위의 진동 데이터가 영향을 받아 진단 부위뿐만이 아닌 다른 부위의 진동 데이터까지 포함되거나, 그 특성이 달라질 수 있으므로, 측정된 진동 데이터는 그 신뢰성이 매우 낮다고 할 수 있다. 때문에, 진동 기반 진단 시스템에서는 기계 장치를 정지시킨 후, 진단 부위만을 동작시켜 진동을 측정한다. 이와 같이, 진동 기반 진단 시스템은 진단 부위 이외의 움직임이나 환경적인 요소의 영향을 줄이기 위해 반드시 기계 장치를 정지시켜야 하므로, 구동 중에 발생하는 실질적 문제를 정확히 진단하기 어렵다.

최근 사운드 기반 진단 시스템이 개발되고 있다. 진동은 운반물이나 작업공정 등에 따라 특성이 달라질 수 있으나, 기계 장치의 각 관절, 가/감속기, 모터 베어링 등이 동작할 때 발생되는 사운드는 해당 부위 고유의 특성을 포함한다. 따라서, 사운드 기반 진단 시스템은 Run-Time 환경 하에서도 구동 중인 기계 장치에서 해당 부위의 상태를 진단할 수 있다.

그런데 사운드 기반 진단 시스템은 측정 부위에서 발생한 사운드 신호뿐만 아니라 주변의 환경 소음도 역시 포함될 수 있다. 따라서, 사운드 기반 진단 시스템은 입력된 사운드 신호에서 진단 부위에서 발생한 신호를 정확히 추출하는 것이 매우 중요하다. 그러나 지금까지의 사운드 기반 진단 시스템은 입력 신호를 로우패스 필터나 하이패스 필터를 이용해 단순 필터링하는 소음 제거 기술을 주로 사용한다. 이러한 필터링 방법은 사람 목소리와 같이 사운드의 특징을 미리 알고 있거나, 특징이 명확한 사운드를 추출할 때 사용 가능하다. 그러나 이러한 필터링 방법은 불특정 다수의 구동 중인 기계 장치에서 발생되는 다양하고 유사한 사운드 중에서, 진단 부위에서 발생하는 사운드만을 정확히 추출하는데 한계가 있다.

한편, 단순 필터링이 아닌 기존의 소음제거를 진행한다 하더라도 실제 환경적인 요소나 데이터내의 실제 특수 상황이 전혀 고려되지 않기 때문에 불필요한 신호의 제거로 인해 추출된 신호가 왜곡될 수 있다. 따라서, 지금까지의 사운드 기반 진단 시스템은 사운드 신호에서 추출된 진단 신호의 신뢰성이 낮고, 결과적으로 진단 부위의 상태를 정확하게 진단하기 어렵다.

본 발명이 해결하려는 과제는 입력 사운드 신호에 포함된 신호들의 상관 관계를 기초로 입력 사운드 신호에서 소음 신호를 실제 상황에 맞게 가변적으로 제거하여 정확히 진단 신호를 추출하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 한 실시예에 따라 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 진단 장치로서, 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리하는 신호 분리부, 상기 진단 신호 구간의 제1신호와 상기 소음 신호 구간의 제2신호의 상관 관계를 기초로 소음 감쇄 정도를 조절하는 제1 파라미터를 설정하는 소음 제거 파라미터 설정부, 그리고 상기 제1 파라미터를 기초로 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 신호 추출부를 포함한다.

상기 소음 제거 파라미터 설정부는 상기 제1신호와 상기 제2신호의 상관 계수를 계산하고, 상기 상관 계수를 기초로 상기 제1신호에서 상기 제2신호의 감쇄 정도를 조절하는 상기 제1 파라미터를 설정할 수 있다.

상기 소음 제거 파라미터 설정부는 상기 제1신호를 주파수별로 분리하고, 상기 제1신호의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하며, 상기 제2신호를 주파수별로 분리하고, 상기 제2신호의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하며, 상기 제1신호와 상기 제2신호의 주파수별로 추출한 에너지 변화 패턴을 기초로 상기 제1신호와 상기 제2신호의 주파수별 상관 계수를 계산할 수 있다.

상기 소음 제거 파라미터 설정부는 상기 주파수별 상관 계수를 기초로 주파수별로 상기 제1 파라미터를 설정할 수 있다.

상기 소음 제거 파라미터 설정부는 상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간에 포함된 신호의 에너지값 비율을 기초로 상기 입력 사운드 신호의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제2 파라미터를 더 설정할 수 있다.

상기 신호 추출부는 상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 이용하여 상기 진단 신호 구간에서 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 상기 진단 신호를 추출할 수 있다.

상기 신호 분리부는 상기 입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 특징값을 계산하며, 각 단위 시간의 특징값과 기준값을 비교하여 각 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간과 상기 진단 신호 구간 중 어느 하나로 분리하고, 상기 특징값은 신호 크기 변화값, 진폭 변화값, 세기 변화값, 에너지값, 그리고 스펙트럼값 중 어느 하나일 수 있다.

상기 신호 분리부는 상기 입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 특징값을 계산하며, 임의 단위 시간과 상기 임의 단위 시간의 이전 단위 시간의 특징값 차이를 기초로 상기 임의 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간과 상기 진단 신호 구간 중 어느 하나로 분리하고, 상기 특징값은 신호 크기 변화값, 진폭 변화값, 세기 변화값, 에너지값, 그리고 스펙트럼값 중 어느 하나일 수 있다.

상기 진단 장치는 진단 지점에 부착된 적어도 두 개의 마이크에서 측정된 사운드 신호를 입력받고, 측정된 사운드 신호의 물리적인 위상차를 기초로 소음 제거를 수행하여 상기 입력 사운드 신호를 생성하는 사운드 신호 입력부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 진단 장치가 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 방법으로서, 입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 에너지값을 계산하는 단계, 제1 단위 시간과 제2 단위 시간의 에너지값 차이와 임계값을 비교하고, 비교 결과를 기초로 상기 제1 단위 시간의 신호를 진단 신호 구간 버퍼와 소음 신호 구간 버퍼 중 어느 하나에 저장하는 단계, 그리고 상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 신호에서 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 제2 단위 시간은 상기 제1 단위 시간의 이전 단위 시간이다.

상기 저장하는 단계는 상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 신호와 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 신호의 에너지값 차이를 기초로 상기 임계값을 갱신하고, 갱신한 임계값을 기초로 각 단위 시간의 신호를 상기 진단 신호 구간 버퍼와 상기 소음 신호 구간 버퍼 중 어느 하나에 저장할 수 있다.

상기 저장하는 단계는 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계, 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 값인지 판단하는 단계, 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 값인 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계, 그리고 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 작은 값인 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 제2 단위 사간의 신호와 같은 버퍼에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 진단 신호를 추출하는 단계는 상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 제1신호와 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 제2신호의 상관 관계를 기초로 상기 제1신호에서의 소음 감쇄 정도를 조절하는 파라미터를 설정하는 단계, 그리고 상기 파라미터를 기초로 상기 제1신호에서 상기 제2신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 진단 장치가 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리된 사운드 신호를 기초로 진단 신호를 추출하는 방법으로서, 상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간의 상관 계수를 계산하는 단계, 상기 상관 계수를 기초로 상기 진단 신호 구간의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제1 파라미터를 설정하는 단계, 그리고 상기 제1 파라미터를 기초로 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계를 포함한다.

상기 상관 계수를 계산하는 단계는 상기 진단 신호 구간의 제1 시간 구간을 주파수별로 분리하고, 상기 제1 시간 구간의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하는 단계, 상기 소음 신호 구간의 제2 시간 구간을 주파수별로 분리하고, 상기 제2 시간 구간의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하는 단계, 그리고 상기 제1 시간 구간과 상기 제2 시간 구간의 주파수별로 추출한 에너지 변화 패턴을 기초로 상기 제1 구간과 상기 제2 시간 구간의 주파수별 상관 계수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 파라미터를 설정하는 단계는 상기 주파수별 상관 계수를 기초로 주파수별로 상기 제1 파라미터를 설정할 수 있다.

상기 제2 시간 구간은 상기 제1 시간 구간에 인접한 시간 구간일 수 있다.

상기 진단 방법은 상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간에 포함된 신호의 에너지값 비율을 기초로 상기 입력 사운드 신호의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제2 파라미터를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 에너지값 비율은 상기 입력 사운드 신호의 신호대 잡음비일 수 있다.

상기 진단 신호를 추출하는 단계는 상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 이용하여 상기 진단 신호 구간에서 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 상기 진단 신호를 추출할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면 입력 사운드 신호에서 진단 신호 구간을 정확히 검출할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 입력 사운드 신호에 포함된 신호들의 상관 관계를 기초로 입력 사운드 신호에서 소음 신호를 적절히 제거하여 추출된 진단 신호의 왜곡을 줄일 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치를 구동한 상태에서 진단 대상 장치의 상태를 진단할 수 있다.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2와 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 신호 분리 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 입력 사운드 신호의 예시이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 분리된 소음 신호 구간의 예시이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 분리된 진단 신호 구간의 예시이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 환경 관련 파라미터 계산 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 상관관계 파라미터 계산 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 소음 신호 구간의 예시이다.
도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 진단 신호 구간의 예시이다.
도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 신호 추출 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 소음 감쇄된 진단 신호의 시간-주파수 도메인의 예시이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 장치의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참고하면, 진단 장치(100)는 소음 신호(noise)가 섞여있는 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하고, 진단 신호를 기초로 진단 지점(진단 부위)의 상태를 진단한다. 진단 지점은 기계 장치의 임의 위치이고, 예를 들면, 관절, 기관, 모터, 엔진, 베어링 등일 수 있다. 진단 지점에 마이크가 부착되거나 진단 지점 주변에 마이크가 설치된다. 진단 신호는 진단 지점에서 발생한 소리이다.

진단 장치(100)는 다양한 주파수의 사운드 신호에서 다양한 신호를 추출할 수 있는데, 기계 장치의 진단 지점에서 발생하는 신호를 추출하는 것을 예로 들어 설명한다. 즉, 진단 장치(100)는 산업 자동화 기기, 자동차, 항공기, 선박 등 다양한 기계 장치에서 발생되는 소리들 중에서, 진단 지점에서 나는 소리를 추출한다.

진단 장치(100)는 사운드 신호 입력부(110), 신호 분리부(130), 소음 제거 파라미터 설정부(150), 신호 추출부(170), 그리고 판단부(190)를 포함한다. 신호 분리부(130)는 소음 신호 구간 버퍼(200)와 진단 신호 구간 버퍼(300)를 포함한다.

사운드 신호 입력부(110)는 진단 지점에 부착된 마이크에서 측정된 사운드 신호를 입력받는다. 사운드 신호 입력부(110)는 아날로그 사운드 신호를 디지털 사운드 신호로 변환하여 신호 분리부(130)로 전달한다. 사운드 신호 입력부(110)와 마이크는 무선으로 연결될 수 있다. 사운드 신호 입력부(110)는 무선 통신을 이용하여 사운드 신호를 신호 분리부(130)로 전달할 수 있다. 유선 통신으로 사운드 신호를 전달하는 경우, 선이 꼬이거나 기계 장치에 말려 들어가 기계 장치의 동작을 방해할 수 있기 때문이다.

사운드 신호 입력부(110)는 입력 사운드 신호의 특성이나 환경에 따라 초기 소음 제거를 할 수 있다. 여기서 진단 신호는 사람의 목소리가 아니라 기계음이므로, 사운드 신호 입력부(110)는 사람 목소리의 특징을 사용하여 소음 제거를 할 수 없다. 왜냐하면, 사람의 목소리를 추출하는 종래의 소음 제거 방법은 모터 소리나 관절음 등을 소음으로 간주하기 때문이다.

사운드 신호 입력부(110)는 적어도 두 개의 마이크로 입력된 사운드 신호의 물리적인 위상차를 이용하여 초기 소음 제거를 한다. 구체적으로, 두 개의 마이크가 진단 지점에 설치된다. 두 마이크는 기준 거리 이내로 가깝게 설치된다. 상온에서의 소리의 속도를 고려하면, 진단 지점에서 발생되는 소리가 각 마이크에 도달하는 경우, 두 마이크에 입력되는 소리들의 위상차는 거의 없다. 그러나, 환경적인 요인 또는 거리에 따른 소리의 굴절, 회절, 반사 등으로, 진단 지점으로부터 떨어진 곳에서 발생한 소리가 각 마이크에 도달하는 경우, 두 마이크에 입력되는 소리들의 위상차가 생긴다. 사운드 신호 입력부(110)는 두 마이크에 입력된 사운드 중 위상차가 서로 다른 입력 신호를 소음으로 간주하고 이를 제거한다. 이렇게 초기 소음 제거를 거친 사운드 신호는 진단 지점으로부터 일정 반경 이내에서 발생한 사운드 정보를 담고 있다.

신호 분리부(130)는 사운드 신호 입력부(110)로부터 전달된 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리한다. 신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호의 진폭 변화, 에너지값 등을 기초로 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리할 수 있다. 신호 분리부(130)는 분리한 신호들을 소음 신호 구간 버퍼(200)와 진단 신호 구간 버퍼(300)에 저장할 수 있다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간과 소음 신호 구간 각각의 데이터를 기초로 신호 추출부(170)에서 사용할 각종 파라미터들을 설정한다. 진단 신호 구간에서 소음 신호가 모조리 제거되는 경우, 신호의 왜곡이 심해져 이상 징후를 나타내는 신호가 제대로 추출되지 않을 수 있다. 따라서, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 소음 제거 시, 소음 신호를 어느 정도 감쇄할 것인지를 결정하는 파라미터들을 설정한다. 소음 제거 파라미터는 환경 관련 파라미터, 그리고 상관관계 파라미터를 포함할 수 있다. 이러한 소음 제거 파라미터를 감쇄팩터(smoothing factor)라고 부를 수 있다.

환경 관련 파라미터는 측정 환경에 따라 소음 신호의 감쇄 정도를 조절하는 파라미터이다. 환경 관련 파라미터는 신호대 잡음비(Sound to Noise Ratio, SNR)를 기초로 설정될 수 있다. 환경 관련 파라미터는 신호대 잡음비를 기초로 소음제거를 수행하는 비율을 계산한다. 즉, 진단 장치(100)는 설정된 감쇄팩터를 그대로 적용할 것인지 적용하지 않을 것인지 혹은 설정된 감쇄팩터의 일정 비율만 적용할 것인지를 결정한다. 환경 관련 파라미터는 진단 신호 구간 버퍼(300)에 저장된 진단 신호 구간의 에너지값과 소음 신호 구간 버퍼(200)에 저장된 소음 신호 구간의 에너지값의 비율을 기초로 결정될 수 있다. 소음 제거는 진단 신호를 정확히 추출하기 위한 것인데, 신호대 잡음비가 기준값보다 낮은 경우(예를 들면, 대형스피커 앞에서 작은 소리로 통화하는 경우)에는 소음 제거를 하면 오히려 진단 신호마저 제거되기 때문에, 소음 제거를 하지 않거나, 소음을 낮은 수준(예를 들면, 10% 미만)으로 감쇄시키는 것이 낫다. 또는, 소음 신호 구간의 에너지값이 상당히 낮은 경우(예를 들면, 조용한 경우)에도 소음 제거를 하지 않거나, 소음을 낮은 수준으로 감쇄하는 것이 낫다. 따라서, 환경 관련 파라미터는 신호대 잡음비에 관계된 소음 감쇄율을 나타낸다. 예를 들어, 소음 감쇄율 0은 소음 제거를 수행하지 않는 것(소음 제거 off)이고, 감쇄율 100%는 소음을 전부 제거하는 것(소음 제거 on)을 의미할 수 있다.

상관관계 파라미터는 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하는 정도를 조절하는 파라미터이다. 상관관계 파라미터는 진단 신호 구간(530)에 소음 신호가 어느 정도 중첩되어 있는 지를 나타내는 상관 계수를 기초로 설정될 수 있다. 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간의 에너지 변화 패턴과 진단 신호 구간에 인접한 소음 신호 구간의 에너지 변화 패턴을 기초로 상관관계를 계산한다. 진단 신호 구간에는 소음 신호가 포함되어 있는데, 진단 신호 구간에서 소음 신호가 모두 제거되는 경우, 추출된 신호의 왜곡이 심해진다. 따라서, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 상관관계 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호의 감쇄 정도를 결정한다.

신호 추출부(170)는 소음 제거 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출한다. 신호 추출부(170)는 환경 관련 파라미터를 기초로 소음 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄하고, 환경 관련 파라미터와 상관관계 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄할 수 있다. 즉, 신호 추출부(170)는 진단 신호 구간에서 소음 신호를 적절히 제거하여 왜곡이 적은 진단 신호를 추출한다.

판단부(190)는 신호 추출부(170)에서 추출된 신호를 기초로 진단 부위의 상태를 진단한다.

도 2와 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 신호 분리 방법의 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 입력 사운드 신호의 예시이고, 도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 분리된 소음 신호 구간의 예시이며, 도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 분리된 진단 신호 구간의 예시이다.

도 2부터 도 6을 참고하면, 신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리한다. 도 4의 입력 사운드 신호(400)를 참고하면, 소음 신호(410)와 진단 신호(430)는 시간에 따른 신호 크기가 다르다. 신호 크기는 진폭, 세기 또는 신호가 가지는 에너지값으로 표현될 수 있다. 입력 사운드 신호에 포함된 소음 신호는 최초 소음 제거를 거친 신호이거나, 진단 지점으로부터 멀리 떨어진 지점에서 발생한 신호이므로, 소음 신호(410)와 같이 신호 크기가 작다. 반면, 진단 신호는 진단 지점 가까이에서 발생한 신호이므로, 진단 신호(430)와 같이 소음 신호에 비해 진폭 변화가 크다. 이는 소음 환경이 아닌 조용한 환경에서 동일한 에너지값을 가지는 사운드 데이터를 마이크에 입력한 경우, 거리에 따라 에너지값이 감쇄되는 특성과 유사하다.

신호 분리부(130)는 신호 구간들의 진폭 변화 또는 에너지값을 기초로 입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리한다. 소음 신호 구간 버퍼(200)에는 예를 들면, 도 5와 같이 입력 사운드 신호의 일정 구간이 소음 신호 구간(510)으로 저장되고, 진단 신호 구간 버퍼(300)에는 도 6과 같이 입력 사운드 신호의 나머지 구간이 진단 신호 구간(530)으로 저장될 수 있다.

도 2를 참고하면, 신호 분리부(130)는 사운드 신호 입력부(110)로부터 입력 사운드 신호를 전달받는다(S110). 신호 분리부(130)가 도 3과 같은 사운드 신호를 입력받은 경우를 예로 들어 설명한다.

신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호를 일정 시간 단위로 자르고, 단위 시간 동안의 특징값을 계산한다(S120). 특징값은 단위 시간에 포함된 신호의 특징(feature)을 나타내는 지표로서, 시간 도메인, 주파수 도메인 등 신호를 처리하는 도메인에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면, 특징값은 신호 크기 변화값(진폭 변화값), 세기 변화값, 에너지값, 스펙트럼값 등 다양할 수 있고, 여기서는 신호의 에너지값을 특징값으로 설명한다.

신호 분리부(130)는 각 단위 시간의 에너지값과 기준값을 비교하여 각 단위 시간의 신호를 소음 신호 구간 버퍼 또는 진단 신호 구간 버퍼에 저장한다(S130). 예를 들어, 어느 단위 시간의 에너지값이 기준값보다 크면, 신호 분리부(130)는 이 단위 시간의 신호를 진단 신호 구간 버퍼에 저장하고, 어느 단위 시간의 에너지값이 기준값보다 작으면, 신호 분리부(130)는 이 단위 시간의 신호를 소음 신호 구간 버퍼에 저장할 수 있다. 기준값은 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 예를 들면, 대부분의 입력 사운드 신호는 초기에 소음 신호만이 입력되다가 진단 신호가 입력된다. 따라서, 신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호의 초기 신호를 소음 신호로 간주하고, 초기 신호의 에너지값을 기초로 기준값을 정할 수 있다.

신호 분리부(130)는 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 신호의 총 에너지값을 기초로 기준값을 갱신한다(S140). 신호 분리부(130)는 갱신한 기준값을 기초로 사운드 신호를 소음 신호 구간 버퍼 또는 진단 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계(S130)를 반복할 수 있다.

도 3을 참고하면, 대부분의 입력 사운드 신호는 초기에 소음 신호만이 입력되다가 나중에 진단 신호가 입력될 수 있다. 그러나, 기계 장치의 움직임을 예측하기 어려운 상태에서, 경우에 따라서는 입력 사운드 신호의 초기에 진단 신호가 입력될 수 있다. 이 경우, 진단 신호 역시 소음의 일종이므로, 진단 장치(100)가 초기 신호를 보고 소음 신호인지 진단 신호인지 알 수 없다. 신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호의 다양한 상황을 고려하여, 다음과 같이 신호를 분리할 수 있다.

신호 분리부(130)는 입력 사운드 신호를 일정 시간 단위로 자르고, 각 단위 시간 동안의 에너지값을 계산한다(S210).

신호 분리부(130)는 기준값(E[t(0)])과 임계값(A)을 설정한다(S220). 기준값(E[t(0)])은 최초 신호 비교를 위한 값이다. 기준값(E[t(0)])과 임계값(A)은 초기값으로서, 다양한 방식으로 계산된 값이 설정될 수 있다. 예를 들면, 기준값(E[t(0)])은 입력 사운드 신호의 평균 에너지값이나 초기 입력 사운드 신호의 평균 에너지값일 수 있다. 기준값(E[t(0)])은 신호 분리 과정을 거치면서 갱신될 수 있다.

신호 분리부(130)는 단위 시간[t(k)]의 에너지값(E[t(k)])이 이전 단위 시간[t(k-1)]의 에너지값(E[t(k-1)])에 비해 임계값(A)보다 더 작은지(식1, E[t(k)]<E[t(k-1)]-A) 판단한다(S230).

식1(E[t(k)]<E[t(k-1)]-A)이 "예"인 경우, 신호 분리부(130)는 단위 시간[t(k)]의 신호를 소음 신호 구간 버퍼에 저장한다(S240).

식1(E[t(k)]<E[t(k-1)]-A)이 "아니오"인 경우, 신호 분리부(130)는 단위 시간[t(k)]의 에너지값(E[t(k)])이 이전 단위 시간[t(k-1)]의 에너지값(E[t(k-1)])에 비해 임계값(A)보다 더 큰지(식2, E[t(k)]>E[t(k-1)]+A) 판단한다(S250).

식2(E[t(k)]>E[t(k-1)]+A)가 "예"인 경우, 신호 분리부(130)는 단위 시간[t(k)]의 신호를 진단 신호 구간 버퍼에 저장한다(S260).

식2(E[t(k)]>E[t(k-1)]+A)가 "아니오"인 경우, 신호 분리부(130)는 단위 시간[t(k)]의 신호를 이전 단위 시간[t(k-1)]의 신호와 같은 버퍼에 저장한다(S270). 신호 분리부(130)는 순차적으로 n개의 단위 시간의 신호를 분리한다.

신호 분리부(130)는 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 신호의 총 에너지값(소음 구간 에너지값)과 진동 신호 버퍼에 저장된 신호의 총 에너지값(진단 구간 에너지값)을 계산한다(S280).

신호 분리부(130)는 진단 구간 에너지값과 소음 구간 에너지값의 차이를 기초로 임계값(A)를 갱신한다(S290). 신호 분리부(130)는 소음 구간 에너지값을 기준값(E[t(0)])을 갱신할 수 있다.

신호 분리부(130)는 갱신한 기준값 및 임계값을 기초로 사운드 신호를 소음 신호 구간 버퍼 또는 진단 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계를 반복할 수 있다.

임계값을 갱신하는 주기는 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들면, 임계값은 단위 시간마다 갱신될 수 있다. 임계값은 단위 시간마다 갱신하는 경우, 에너지값이 일정하지 않은 소음원이라 하더라도 단위 시간마다 갱신되는 임계값에 의해 소음 신호와 진단 신호를 구분할 수 있다. 또는 임계값은 전체 단위 시간에 대한 분리가 완료된 후, 갱신될 수 있다.

이와 같이, 신호 분리부(130)는 최초 기준값 및 임계값을 임의값으로 설정하고, 분리된 신호 구간을 기초로 기준값 또는 임계값을 갱신하면서 소음 신호 구간과 진단 신호 구간을 점점 정확하게 분리할 수 있다.

도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 환경 관련 파라미터 계산 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 7을 참고하면, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 소음 신호 구간 버퍼(200)에 저장된 신호의 총 에너지값(소음 구간 에너지값)을 계산한다(S310).

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간 버퍼(300)에 저장된 신호의 총 에너지값(진단 구간 에너지값)을 계산한다(S320).

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 소음 구간 에너지값과 진단 구간 에너지값을 기초로 신호대 잡음비를 계산한다(S330).

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 신호대 잡음비를 기초로 소음 신호 감쇄율에 해당하는 환경 관련 파라미터를 결정한다(S340).

도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 상관관계 파라미터 계산 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 소음 신호 구간의 예시이며, 도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 시간-주파수 도메인에서의 진단 신호 구간의 예시이다.

도 8을 참고하면, 진단 신호 구간은 진단 신호와 소음 신호가 중첩되어 존재한다. 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간에서 진단 신호와 소음 신호가 어느 정도 중첩되어 있는 지를 나타내는 상관 계수를 계산하고, 상관 계수를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호의 감쇄 정도를 결정한다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 소음 신호 구간 버퍼(200)에 저장된 신호를 시간-주파수 도메인으로 변환한다(S410). 소음 신호 구간 버퍼(200)에 저장된 신호(510)는 도 9의 시간-주파수 도메인(610)으로 변환된다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 시간-주파수 도메인의 소음 구간 신호를 주파수별로 분리하고, 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출한다(S420). 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 분리된 시간 구간(시간 밴드)마다, 주파수별 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 저장한다. 도 9를 참고하면, 시간-주파수 도메인(610)에서 가로축이 시간이고, 세로축이 주파수이다. 즉, 어느 시간 구간에 입력된 사운드 신호는 다양한 주파수의 신호가 포함되어 있으므로, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 신호를 주파수별로 분리한다. 예를 들어, 도 9를 참고하면, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 어느 시간 구간에서, N번째 주파수의 시간에 따른 에너지 변화 패턴(710)을 추출할 수 있다. 이때, 에너지 변화 패턴(710)은 소음만이 존재하는 N번째 주파수 대역에서의 시간에 따른 소음 패턴과 유사할 수 있다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간 버퍼(300)에 저장된 신호를 시간-주파수 도메인으로 변환한다(S430). 진단 신호 구간 버퍼(300)에 저장된 신호(530)는 도 10의 시간-주파수 도메인(630)으로 변환된다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 시간-주파수 도메인의 진단 신호 구간을 주파수별로 분리하고, 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출한다(S440). 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 분리된 시간 구간(시간 밴드)마다, 주파수별 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 저장한다. 도 10을 참고하면, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 어느 시간 구간에서, N번째 주파수의 시간에 따른 에너지 변화 패턴(720)을 추출할 수 있고, K번째 주파수의 시간에 따른 에너지 변화 패턴(730)을 추출할 수 있다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간과 소음 신호 구간의 주파수별 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 비교하여, 주파수별로 소음 신호와 진단 신호의 상관 관계를 계산한다(S450). 구체적으로, 소음 제거 파라미터 설정부(150)는 진단 신호 구간에 인접한 소음 신호 구간의 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 이용하여, 진단 신호 구간 내에 존재하는 진단 신호와 소음 신호 사이의 상관 계수를 추정한다. 예를 들어, 어느 진단 신호 구간의 N번째 주파수의 패턴(720)은 인접한 소음 신호 구간의 N번째 주파수의 패턴(710)과 유사한 반면, 진단 신호 구간의 K번째 주파수의 패턴(730)은 인접한 소음 신호 구간의 K번째 주파수의 패턴(미도시)과 다를 수 있다. 따라서, 어느 진단 신호 구간의 N번째 주파수 신호와 인접한 소음 신호 구간의 N번째 주파수 신호의 상관 관계가 높게 계산되고 이를 통해, 진단 신호 구간의 N번째 주파수 신호는 소음 신호에 가깝다고 판단된다. 반면, 어느 진단 신호 구간의 K번째 주파수는 진단 신호와 소음 신호가 섞여있고, 이들의 중첩률에 따라, 어느 진단 신호 구간의 K번째 주파수에 포함된 진단 신호와 소음 신호의 상관 계수가 계산된다.

소음 제거 파라미터 설정부(150)는 주파수별로 계산한 소음 신호와 진단 신호의 상관 관계를 기초로, 진단 신호 구간의 주파수별로 상관관계 파라미터를 계산한다(S460). 주파수별 상관관계 파라미터는 주파수별로 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하는 정도를 조절하는 파라미터이다. 예를 들어, 어느 소음 신호 구간의 N번째 주파수와 진단 신호 구간의 N번째 주파수의 패턴이 일치하는 경우 이는 거의 소음 신호이므로, N번째 주파수의 상관관계 파라미터는 소음 신호와 거의 가까운 상관 계수값(A)으로 계산되고, 이에 따라 N번째 주파수의 에너지값을 계산된 상관 계수의 비율에 따라 A만큼 감쇄율이 설정된다. 설혹 100%에 가까운 상관 계수값이 아니다 하더라도 N번째 주파수의 에너지값에서 계산된 상관 계수의 값에 따른 비율로 에너지값의 감쇄율이 설정된다.

도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 진단 신호 추출 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 소음 감쇄된 진단 신호의 시간-주파수 도메인의 예시이다.

본 발명은 통화 시 소음제거를 통해 상대방에게 화자의 음성만을 전달하기 위함이 아닌 측정부위의 구간의 소리를 검출하여 상태를 진단하는 장치이기 때문에, 소음이 감쇄된 진단 신호 구간을 별도로 다시 시간영역의 Audio 데이터로 변환하지 않고, 소음이 감쇄된 진단 신호 구간의 스펙트럼 데이터를 획득한다. 획득한 이 후에는 소음 신호 구간은 별도 이용하지 않고, 진단 신호 구간의 스펙트럼 데이터만을 추출한다.

도 11을 참고하면, 신호 추출부(170)는 소음 제거 파라미터 설정부에서 설정 또는 계산된 소음 제거 파라미터들을 기초로 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호들을 감쇄하고, 진단 신호만을 추출한다.

신호 추출부(170)는 환경 관련 파라미터와 주파수별 상관관계 파라미터를 기초로 진단 신호 구간에서 소음 신호의 에너지를 감쇄한다(S510). 즉, 신호 추출부(170)는 진단 신호 구간에서 소음 신호를 감쇄할 때, 각 주파수별로 소음 신호 구간과 진단 신호 구간과의 상관 관계 비율에 따라 해당 주파수의 에너지값을 감쇄시킨다. 상관 관계가 크면, 다시 말해 100%에 가까운 값이라면, 소음 신호와 거의 비슷하기 때문에 이는 소음 신호라 간주하고 크게 감쇄하고, 상관 관계가 작으면 즉 0%에 가까우면 이는 소음 신호와 다르다고 볼 수 있으므로 작게 감쇄시킨다.

그러나 전체 시스템의 운용 환경 즉, 마이크의 종류 및 입력 볼륨 등이 서로 달라 이론적으로 계산된 신호의 상관 관계가 실제 무수한 환경에 적합하지 않을 수 있기 때문에, 상관계수가 100%로 계산되었다 하더라도 100%의 감쇄를 진행하지 않고 별도의 상수 파라미터를 통해 최대 감쇄율을 설정하고, 이에 따라 에너지값을 감쇄시키는데. 이때 소음제거 파라미터 설정부에서 설정한 환경 파라미터를 적용하여 최종 주파수별 에너지 감쇄율을 계산한다.

상관관계를 통해 설정된 감쇄율을 적용하여 각 주파수별로 감쇄율을 적용한 에너지값을 구한다고 하더라도 진단 구간내에서 소음신호가 감쇄된 에너지값들이라 할 수 있지만, 진단 신호 구간과 소음신호 구간의 비율, 즉 신호대 잡음비(SNR, 여기에서는 환경 관련 파라미터(C)라고 한다)가 낮은 경우, 이는 진단 신호의 에너지값이 상당히 작거나 혹은 진단 신호만이 입력되는 경우라 볼 수 있다. 이런 경우 상관 관계에 의한 감쇄율을 그대로 적용했을 때 신호 전체가 사라지거나, 왜곡되거나, 혹은 그나마 남아 있던 진단 신호가 감쇄되어 버릴 수 있다. 따라서 환경 파라미터는 이와 같은 상황을 보완할 수 있는 수단으로써, 환경 관련 파라미터(C)를 상관계수를 통해 계산된 각각의 주파수들의 에너지값의 감쇄율에 적용한다. SNR이 높을수록 환경 관련 파라미터(C)는 1에 가까운 값이 되고, SNR이 낮을수록 환경 파라미터(C)는 0에 가까운 값이 도출된다. 이를 이용하여, 상관 관계에 따라 계산된 각각의 주파수들에 대한 감쇄율에 환경 관련 파라미터를 적용하면 SNR이 높고 좋을수록 1에 가까운 값이 되기 때문에 상관 관계에 따라 계산된 주파수 대역의 감쇄율이 그대로 적용되어 에너지값이 감쇄된다. 반면 SNR이 낮고 좋지 않을수록 환경 관련 파라미터는 0에 가까운 값이 되기 때문에 상관 관계에 따라 계산된 주파수 대역의 감쇄율에 환경 관련 파라미터를 적용하면 감쇄율 0%에 가까운 값이 산출된다. 감쇄율 0%는 감쇄를 전혀 하지 않는다는 뜻이 될 수 있으므로, 결국 SNR이 낮고 좋지 않은 경우에는 감쇄율이 0%, 즉 거의 Bypass 상태가 되어 입력된 신호를 온전히 보전할 수 있게 된다.

신호 추출부(170)는 소음 감쇄된 진단 신호를 출력한다(S520).

진단 신호 구간 내에서 상관관계와 환경 파라미터에 따라 설정된 감쇄율에 따라 각 주파수 별로 에너지값들을 감쇄하면 결국 도 12와 같이 진단 구간신호 내에서 소음신호가 제거된 스펙트럼 데이터를 얻게 되고. 추후 데이터의 상태 진단을 위해 디지털 파일로 저장한다. 도 12를 참고하면, 진단 신호의 시간-주파수 도메인(650)과 소음 감쇄 전의 시간-주파수 도메인(630)을 비교하면, 시간-주파수 도메인(650)이 진단 신호의 특징을 좀 더 정확히 나타내는 것을 알 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 입력 사운드 신호에서 진단 부위의 움직임이 일어난 진단 신호 구간을 정확히 검출할 수 있고, 특히 신호대 잡음비가 현저하게 개선되어 정확하게 움직임의 시작과 끝을 검출해 낼 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 입력 사운드 신호에 포함된 신호들의 상관 관계를 기초로 입력 사운드 신호에서 소음 신호를 적절히 제거하여 추출된 진단 신호의 왜곡을 줄일 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면 사운드 신호를 기초로 진단 대상 장치를 구동한 상태에서 진단 대상 장치의 상태를 진단할 수 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 진단 장치로서,
입력 사운드 신호를 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리하는 신호 분리부,
상기 진단 신호 구간의 제1신호와 상기 소음 신호 구간의 제2신호의 상관 관계를 기초로 소음 감쇄 정도를 조절하는 제1 파라미터를 설정하는 소음 제거 파라미터 설정부, 그리고
상기 제1 파라미터를 기초로 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 신호 추출부
를 포함하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 소음 제거 파라미터 설정부는
상기 제1신호와 상기 제2신호의 상관 계수를 계산하고, 상기 상관 계수를 기초로 상기 제1신호에서 상기 제2신호의 감쇄 정도를 조절하는 상기 제1 파라미터를 설정하는 진단 장치.
제2항에서,
상기 소음 제거 파라미터 설정부는
상기 제1신호를 주파수별로 분리하고, 상기 제1신호의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하며,
상기 제2신호를 주파수별로 분리하고, 상기 제2신호의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하며,
상기 제1신호와 상기 제2신호의 주파수별로 추출한 에너지 변화 패턴을 기초로 상기 제1신호와 상기 제2신호의 주파수별 상관 계수를 계산하는 진단 장치.
제3항에서,
상기 소음 제거 파라미터 설정부는
상기 주파수별 상관 계수를 기초로 주파수별로 상기 제1 파라미터를 설정하는 진단 장치.
제2항에서,
상기 소음 제거 파라미터 설정부는
상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간에 포함된 신호의 에너지값 비율을 기초로 상기 입력 사운드 신호의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제2 파라미터를 더 설정하는 진단 장치.
제5항에서,
상기 신호 추출부는
상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 이용하여 상기 진단 신호 구간에서 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 상기 진단 신호를 추출하는 진단 장치.
제1항에서,
상기 신호 분리부는
상기 입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 특징값을 계산하며, 각 단위 시간의 특징값과 기준값을 비교하여 각 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간과 상기 진단 신호 구간 중 어느 하나로 분리하고,
상기 특징값은 신호 크기 변화값, 진폭 변화값, 세기 변화값, 에너지값, 그리고 스펙트럼값 중 어느 하나인 진단 장치.
제1항에서,
상기 신호 분리부는
상기 입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 특징값을 계산하며, 임의 단위 시간과 상기 임의 단위 시간의 이전 단위 시간의 특징값 차이를 기초로 상기 임의 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간과 상기 진단 신호 구간 중 어느 하나로 분리하고,
상기 특징값은 신호 크기 변화값, 진폭 변화값, 세기 변화값, 에너지값, 그리고 스펙트럼값 중 어느 하나인 진단 장치.
제1항에서,
진단 지점에 부착된 적어도 두 개의 마이크에서 측정된 사운드 신호를 입력받고, 측정된 사운드 신호의 물리적인 위상차를 기초로 소음 제거를 수행하여 상기 입력 사운드 신호를 생성하는 사운드 신호 입력부
를 더 포함하는 진단 장치.
진단 장치가 사운드 신호에서 진단 신호를 추출하는 방법으로서,
입력 사운드 신호를 단위 시간으로 자르고, 각 단위 시간의 에너지값을 계산하는 단계,
제1 단위 시간과 제2 단위 시간의 에너지값 차이와 임계값을 비교하고, 비교 결과를 기초로 상기 제1 단위 시간의 신호를 진단 신호 구간 버퍼와 소음 신호 구간 버퍼 중 어느 하나에 저장하는 단계, 그리고
상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 신호에서 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계를 포함하고,
상기 제2 단위 시간은 상기 제1 단위 시간의 이전 단위 시간인 진단 방법.
제10항에서,
상기 저장하는 단계는
상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 신호와 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 신호의 에너지값 차이를 기초로 상기 임계값을 갱신하고, 갱신한 임계값을 기초로 각 단위 시간의 신호를 상기 진단 신호 구간 버퍼와 상기 소음 신호 구간 버퍼 중 어느 하나에 저장하는 진단 방법.
제10항에서,
상기 저장하는 단계는
상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계,
상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 값인지 판단하는 단계,
상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 큰 값인 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장하는 단계, 그리고
상기 제1 단위 시간의 에너지값이 상기 제2 단위 시간의 에너지값에 비해 상기 임계값보다 작은 값인 경우, 상기 제1 단위 시간의 신호를 상기 제2 단위 사간의 신호와 같은 버퍼에 저장하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제10항에서,
상기 진단 신호를 추출하는 단계는
상기 진단 신호 구간 버퍼에 저장된 제1신호와 상기 소음 신호 구간 버퍼에 저장된 제2신호의 상관 관계를 기초로 상기 제1신호에서의 소음 감쇄 정도를 조절하는 파라미터를 설정하는 단계, 그리고
상기 파라미터를 기초로 상기 제1신호에서 상기 제2신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
진단 장치가 진단 신호 구간과 소음 신호 구간으로 분리된 사운드 신호를 기초로 진단 신호를 추출하는 방법으로서,
상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간의 상관 계수를 계산하는 단계,
상기 상관 계수를 기초로 상기 진단 신호 구간의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제1 파라미터를 설정하는 단계, 그리고
상기 제1 파라미터를 기초로 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 진단 신호를 추출하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제14항에서,
상기 상관 계수를 계산하는 단계는
상기 진단 신호 구간의 제1 시간 구간을 주파수별로 분리하고, 상기 제1 시간 구간의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하는 단계,
상기 소음 신호 구간의 제2 시간 구간을 주파수별로 분리하고, 상기 제2 시간 구간의 주파수별로 시간에 따른 에너지 변화 패턴을 추출하는 단계, 그리고
상기 제1 시간 구간과 상기 제2 시간 구간의 주파수별로 추출한 에너지 변화 패턴을 기초로 상기 제1 구간과 상기 제2 시간 구간의 주파수별 상관 계수를 계산하는 단계
를 포함하는 진단 방법.
제15항에서,
상기 제1 파라미터를 설정하는 단계는
상기 주파수별 상관 계수를 기초로 주파수별로 상기 제1 파라미터를 설정하는 진단 방법.
제15항에서,
상기 제2 시간 구간은 상기 제1 시간 구간에 인접한 시간 구간인 진단 방법.
제14항에서,
상기 진단 신호 구간과 상기 소음 신호 구간에 포함된 신호의 에너지값 비율을 기초로 상기 입력 사운드 신호의 소음 감쇄 정도를 조절하는 제2 파라미터를 설정하는 단계
를 더 포함하는 진단 방법.
제18항에서,
상기 에너지값 비율은 상기 입력 사운드 신호의 신호대 잡음비인 진단 방법.
제18항에서,
상기 진단 신호를 추출하는 단계는
상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 이용하여 상기 진단 신호 구간에서 상기 진단 신호 구간에 포함된 소음 신호를 감쇄하여 상기 진단 신호를 추출하는 진단 방법.