KR930010612B1 - 음향의 적응분석장치 - Google Patents

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내용 없음.

Description

음향의 적응분석장치

제1도는 자동차 트랜스미션의 최종 단계 시험을 위한 실시간 신호 분석을 제공하도록 접속된 적응분석장치의 개략도.

제2도는 본 발명에 따른 적응 분석장치의 개략적인 블럭선도.

제3도는 본 발명에 따른 적응분석장치의 일 실시태양의 신호조정회로를 예시한 블럭선도.

제4도 및 제5도는 본 발명에 따른 적응상쇄기의 분산형 파이프라인 아키텍쳐를 도시한 블럭선도.

제6도는 본 발명에 따른 적응상쇄기의 일 실시태양을 예시하는 물리적인 상호접속도.

제7도는 제6도에 도시한 적응상쇄기의 데이타통로를 예시한 블럭선도.

제8도는 본 발명의 원리에 따른 4-채널 적응상쇄기의 분산형 아키텍쳐를 도시한 도면.

제9도는 본 발명에 따른 일 실시태양에 사용할 수 있는 중앙처리 유니트의 블럭선도.

제10도는 본 발명에 따른 적응처리장치의 일 실시태양의 CPU 처리에서 실현되는 프로세서 플로우챠트.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 적응분석장치 20, 22, 24 : 기준가속도계

26 : 신호마이크로폰 30 : 신호조정부

32 : 적응상쇄기부 39 : 외부컴퓨터

A/D : 아나로그/디지탈 변환회로 CPU : 중앙처리유니트

D/A : 디지탈/아나로그 변환회로 DSP : 디지탈 신호처리기

FET : 고속푸리에 변환장치 I/O : 인터페이스회로

LCH : 래치 PAL : 프로그래머블 어레이 로직

S/H : 샘플/홀드회로

본 발명은 일반적으로 적응적 잡음 억압에 관한 것으로, 특히, 작동중에 있는 장치나 기계에 대한 적응적 잡음 상쇄처리 및 비교분석에 관한 것이다. 본 발명은, 특히, 그러한 적응적 상쇄처리 및 비교분석을 실시간적으로 연속 수행하는 장치에 관한 것이다.

통상의 성능측정에 의해 작동중에 있는 장치나 기계의 현존하는 결함이나 잠재적인 결합을 표시할 수도 있지만, 일반적으로는 중대한 결함 또는 치명적인 결함밖에 알아낼 수 없다. 즉, 이러한 측정에 의해서는 잠복적인 결함을 거의 발견할 수 없다. 하지만, 작동중에 있는 장치로부터 나오는 음향신호는 성능측정에 의해 발견할 수도 있는 현존하는 결함뿐만 아니라 작동중에 있는 장치에 장치 고장을 일으킬 수도 있는 잠복적인 또는 잠재적은 결함까지도 포함할 수도 있다. 즉, 작동중에 있는 장치, 예로서, 가동부를 가진 장치로부터의 음향-주파수 신호들은 그 장치의 현재 및 미래의 성능에 관한 가치있는 정보를 포함할 수도 있다.

그러나, 작동중에 있는 부품의 음향분석은 어려운 작업일 수도 있다. 구체적으로 말해서, 음향-주파수의 배경잡음은 부품으로부터 나오는 음향신호의 시험을 방해할 수도 있다. 예로서, 공장과 같은 여건속에서 부품을 테스트하는 경우에는, 테스트중에 있는 부품으로부터 나오는 관심신호(signal of interest : 분석하고자 하는 신호를 의미함)가 테스트 기계로부터의 잡음, 테스트중에 있는 다른 부품으로부터의 잡임 및 주변공장 잡음으로 인해 불명료하게 될 수도 있다. 물론, 음향세기 기법을 사용하여 원하는 음향신호를 격리시킬 수도 있지만; 정확도를 충분한 정도로 하기 위해서는 수많은 측정을 필요로 하므로, 분석속도가 중요한 상황에서는, 음향세기 분석을 수행하는데 드는 시간이 용납될 수 없을 정도로 된다. 한편, 음향세기 기법은, 배경잡음이 크게 변하거나 예측될 수 없는 경우에는 일반적으로 불만족스럽게 될 것이다. 작동중에 있는 장치의 음향신호를 분리하고 분석하는 작업은, ＂일반적으로, 동작 여건을, 제어할 수 없거나 간섭신호가 많이 존재하는 상황에서는 어려운 문제로 남게 된다.

차브리스(chabries)외 수인에게 허여된 ＂적응적 잡음억압(Adaptive Noise Suppression)＂이란 명칭의 미합중국 특허 제4,658,426호에서는, 기계로부터의 신호를 처리함에 있어서, 잡음 왜곡의 악영향을 감소시키는데 적응처리법을 사용하여 원하는 신호에 의해 마모 또는 고장의 표시를 제공할 수 있다고 암시하고 있다.

적응적 잡음 상쇄의 기본 이름은 잘 알려져 있으며, 1975년 12월에 발간된 IEEE 회로 제63권 제12호에 제1692 내지 1716면에 ＂적응적 잡음상쇄 : 원리 및 응용(Adaptive Noise Cancelling Principle and Applications)＂이란 제목으로 실린 논문에서 버나드 워드로(Bernard Widrow)의 수인에 의해 설명되고 있다. 특히, 버나드 워드로의 수인은 상기 논문 제1710 내지 1711면에서 일반화된 다중-기준잡음 상쇄기를 설명하고 있다. 적응적 잡음상쇄에서는, 잡음의 상쇄를 위해 하나의 신호채널 및 적어도 하나의 기준채널이 필요하다. 신호채널은 부가적인 잡음 또는 간섭에 의해 변질된 관심신호를 수신한다. 기준채널들은 신호채널상의 부가적인 잡음 또는 간섭과 어느 정도 상호 관련되나 관심 신호와는 실질적으로 상호 관련되지 않은 잡음을 수신한다. 기준채널이 수신한 신호는 적응적으로 필터링된 후에 신호채널이 수신한 신호로부터 감산되어 관심신호로서 제공된다.

그러나, 동적으로 변하는 배경잡음으로 오염된 환경에서 작동하는 장치의 동적으로 변하는 음향신호의 분석에 적응적 잡음 상쇄법을 성공적으로 적용하는 것은 어렵다고 입증되었다. 적응처리기는 진폭, 주파수 및 지속기간이 폭넓게 변할 수도 있는 배경잡음에 응답할 수 있어야만 한다. 마찬가지로, 관심의 음향신호도 진폭, 주파수 및 지속기간이 폭넓게 변할 수도 있다. 또한, 잡음 신호는 관심신호와 대단히 유사할 수도 있다. 따라서, 상쇄 장치가 안게되는 이들 장애요소는, 처리 및 분석을 실시간적으로 수행해야 하는 경우에 특히 문제가 된다.

공장과 같은 여건속에서 최종 공정단계인 품질관리 검사의 일환으로서 자동차 트랜스미션에 대해 음향신호분석을 행하는 것이 요망되는 경우를 생각해 보자. 배경잡음은 테스트중에 있는 트랜스미션에 대한 테스트 장치 및 동시적인 테스트를 수행하기 위한 다른 트랜스미션들에 대한 동등한 테스트 장치들이 발생하는 음향간섭을 비롯한 모든 공장잡음일 수도 있다. 이것은 테스트를 받고 있는 다른 트랜스미션들이 발생하는 음향신호나, 또는 테스트중에 있는 트랜스미션 자체가 발생하는 다른 음향신호들을 포함할 수도 있다. 만일 매 트랜스미션에 대해 테스트를 수행하고자 하면, 그 부품의 합격 또는 불합격 판정을 비롯한 제반 테스트 절차는, 조립라인의 속도가, 예로서, 20초 내지 30초를 유지하도록 매우 신속히 행해져야만 한다. 트랜스미션의 음향분석은 수개의 서로 다른 회전속도 또는 분당회전수(RPM)에 관해 필요하다. 한 테스트 구성에 있어서 트랜스미션을 할당된 시간동안 정지상태로부터 최대 테스트 RPM에 이른 후 다시 정지 상태로 되돌아가는 식으로 연속 구동된다. 적응적 상쇄 장치는 트랜스미션의 동작속도가 선택된 RPM을 통과하는 때, 선택된 RPM에 대한 관심의 음향신호를 제공하고, 또한, 그 신호를 포힉할 수 있어야만 한다. 자동차 트랜스미션의 경우에 주파수정의역(frequency-domain)의 면을 고찰하면, 관심의 음향신호들은 10Hz 내지 5kHz 범위에 걸쳐서 변할 수도 있으며, 수 Hz 정도의 좁은 대역폭 또는 수천 Hz의 넓은 대역폭을 가질 수도 있다. 시간 정의역(time-domain)면에서 볼 때, 관심 주파수들의 지속기간은 100 마이크로세컨드 내지 200 마이크로세컨드에 걸쳐 변할 수도 있다. 간섭잡음 신호들은 처리될 신호보다 더욱 큰 변화를 나타낼 수도 있다. 다른 부품들의 분석에는 더욱 더 엄격한 요건이 제기될 수도 있다.

전술한 요건의 충족을 위해서는, 적응상쇄기는 넓은 주파수 스팩트럼 및 신호지속기간에 걸쳐 매우 높은 데이터 전송율을 갖는 광범위하게 변하는 배경잡음을 실시간적으로 연속상쇄시킬 수 있어야만 한다. 배경잡음은 만족스러운 상쇄를 위해 다수의 기준채널들을 필요로 하는 그러한 것일 수도 있다. 전형적인 상황에서는, 배경잡음이 상쇄되어 상쇄기가 관심신호에 대응하는 연속적인 실시간 데이터스트림을 제공한 후, 데이터의 실시간 분석을 행하는 것이 바람직스럽다. 데이터의 자동분석이 바람직한데, 이것은 자동차 트랜스미션과 같은 부품의 생산라인 테스트에 있어서, 또는 분석을 신속히 수행해야 하거나 거의 순간적으로 수행해야 하는 것이 중요한 상황에 있어서는 더욱 필요하다. 적응상쇄기 및 자동분석 시스템은 그러한 상황들에서 생성된 다량의 데이터를 취급할 수 있는 처리속도를 가져야만 한다.

따라서, 본 발명의 목적은 잡음을 내포하는 여건속에서 작동하는 장치로부터 나오는 신호를 분석하고자 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 잡음을 내포하는 여건속에서 작동하는 장치로부터 나오는 신호를 실시간적으로 연속분석하고자 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 잡음을 내포하는 여건속에서 작동하는 음향신호를 실시간적으로 연속 적응분석하고자 하는 것이다.

본 발명의 또다른 목적은 공장과 같은 여건이나 동작 상황속에서 테스트를 받는 작동 기계에 대한 음향분석을 제공하고자 하는 것이다.

본 발명의 또다른 목적은 간섭신호에 의해서 불명료하게 된 관심의 신호를 실시간적으로 검출 및/또는 분석할 수 있게 간섭신호를 실시간적으로 연속 상쇄시키고자 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 배경잡음에 의해 오염된 여건속에서 작동하는 장치의 관심 음향신호를 검출 및/또는 분석할 수 있게 간섭신호를 연속 상쇄시키고자 하는 것이다.

이들 목적은 본 발명에 의해 구현되는데, 본 발명에서는, 변질성간섭 또는 잡음을 포함하는 관심의 음향 신호를 감지하는데 적합한 하나의 신호채널을 가지며, 또한 상기 신호 채널상의 변질성간섭 또는 잡음과는 관계가 있으나 관심 신호와는 관계가 없는 변질성 잡음을 감지하는데 적합한 복수개의 기준채널을 가진 적응 분석장치가 제공된다.

본 발명에 있어서는, 기준신호를 병행 가중치조정을 갖춘 둘 이상의 부분으로 분할하는 분배파이프라인식 해결책을 사용한다. 이 같은 구성에 따라, 종래의 비분배식 상쇄기에 비해 처리속도가 증가된다. 병행적응 필터링을 사용하기 때문에, 적응상쇄 속도가 증가되고/되거나 적응필터의 자유도의 수(즉, 기준텝(tap)의 수와 기준의 수와의 곱)가 상쇄 속도의 손실없이 증가될 수 있게 된다. 신호채널 및 기준 채널에 수신된 신호들은 적응상쇄처리의 최적화를 위해 진폭이 조정되고 필터링 된 후 디지털 적응상쇄를 위한 디지탈 신호로 변환된다.

본 발명의 병행처리 아키텍처 때문에, 일단 연속 디지털 데이터열이 설정되면 적응처리기의 속도는 가장 느린 요소의 대략적인 처리시간에 의해서만 제한된다.

적응 상쇄기의 출력, 즉, 상관된 간섭이 상쇄된 연속 디지털 워드열은 디지털 형태의 시간-정의역 신호분석을 위해 직접 이용될 수 있거나 분석을 위한 아나로그 형태로 변환될 수도 있다. 적응분석장치의 바람직한 실시태양에 있어서, 잡음이 상쇄된 신호는 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)에서 주파수 정의역으로 변환된다. 중앙처리유니트는, 표준 통계학적 분석 기준을 사용하는 사전 설정된 기준데이타와의 비교에 근거하여 잡음이 상쇄된 신호의 디지털 스팩트럼을 자동분석한다. 한 실시태양에 있어서, 상기 기준 데이터는, 실제의 실시간 분석이 수행되는 때의 잡음상태와 유사한 잡음 상태하에서 통계학적으로 충분한 양의 공지된 관심 신호샘플에 대한 사전 분석으로부터 수집될 것이다.

본 발명의 특징 및 장점은 첨부도면을 참조한 다음의 상세 설명으로부터 쉽게 알 수 있을 것이다.

동일 또는 유사 부품에 동일한 부호를 병기한 도면을 참조하면, 제1도는 자동차 트랜스미션(12)의 최종품질관리시험을 위해 실시간적으로 적응신호분석을 수행하도록 연결한 적응분석장치(10)를 개략적으로 도시한 것으로, 이것은 본 발명의 적응분석장치를 이용할 수 있는 많은 예들 중의 하나를 보인 것이다. 트랜스미션(12)은 적당한 테스트속도로 트랜스미션(12)을 구동시키는 구동 동력계(14)에 결합된다. 트랜스미션(12)은, 또한, 트랜스미션에 적당한 부하를 인가하기 위한 두 개의 부하 동력계(16) 및 (18)에도 결합된다. 기준 가속도계(20), (22) 및 (24)는 제각기 동력계(14), (16) 및 (18)에 결합되어, 이들 동력계가 발생하는 진동에너지와 이들 동력계에 전달될 수도 있는 다른 음향-주파수 신호(예로서, 일반적으로 다른 테스트장치 또는 생산라인으로부터의 배경잡음)를 감지한다. 신호마이크로폰(26)은, 트랜스미션(12) 근처에 배치되어, 트랜스미션이 발생하는 음향-주파수신호(관심신호)를 감지한다. 이 마이크로폰(26)은, 또한, 동력계 또는 그 밖의 것으로부터의 변질성 배경잡음도 감지한다. 이 마이크로폰(26)은 생산라인의 시험에 관련하여 감지기를 부착 및 제거하는데 관련된 시간 및 복잡성 때문에 본 실시예에 있어서 트랜스미션(12)에 부착되지 않는다. 본 실시태양에 있어서, 마이크로폰 및 가속도게는 특정 형태로 개시되고 있거나; 이것으로 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 다른 실시태양에 있어서는, 그의 응용에 따라, 가속도계만이 사용될 수도 있으나, 마이크로폰만이 사용될 수도 있거나, 두가지 형태의 감지기들의 조합이 사용될 수도 있거나, 다른 형태의 감지기들이 사용될 수도 있다.

기준 가속도계(20), (22) 및 (24)의 출력과 마이크로폰(26)의 출력은, 마이크로폰(26)에 의해 취출된 음향신호로부터 이것에 관련된 음향-주파수신호(잡음)의 적응상쇄를 위해, 또한, 결과의 잡음이 상쇄된 신호의 자동분석을 위해 적응분석장치(10)에 결합된다.

제2도는 본 발명에 따른 적응분석장치(10)의 일반적인 아키텍쳐를 도시한 블록선도이다. 적응분석장치(10)의 바람직한 실시태양은 신호조정부(30)가 신호 채널상의(마이크로폰(26)과 같은) 주감지기로부터의 신호압력과 복수개의 기준채널상의 (가속도계(20), (22) 및 (24)와 같은) 복수개의 기준감지기로부터의 복수개의 기준입력을 수신하는 내장식(self-contained) 아키텍쳐를 갖는다. 잘 알려진 바와 같이, 적응잡음상쇄를 위해서는 신호압력과 적어도 하나의 기준압력이 필요하다. 적응상쇄에 있어서는, 상관된 신호들만이 신호채널로부터 상쇄되므로, 기준채널들 중의 어떤 것에 의해 감지된 신호들은 기준신호가 신호채널과 어떤 식으로도 상관되지 않는한 어떠한 영향도 받지 않을 것이다. 그러나, 신호채널상의 관심신호와 기준채널에 의해 감지된 신호들이 상과되지 못하게 할 정도로 매 기준채널과 관심신호를 충분히 격리시키는 한 기준채널의 수를 제한할 필요는 없다. 차후 제3도에서 보다 상세히 설명한 바람직한 실시형태의 신호채널을 갖는 신호조정부(30)는 적응상쇄기부(32)의 동작을 최적화하기 위해 주감지기 입력 신호 및 기준입력 신호를 조정하고 디지털화 한다. 일반적으로, 신호조정부(30)는 감지기로부터 공급되는 아나로그 신호를 증폭, 필터링, 샘플링 및 디지털화하는 기능을 행한다.

신호조정부(30)에서 디지털화된 주감지기 신호 및 기준감지기 신호들은 적응상쇄기부(32)에 공급된다. 적응상쇄기부(32)는, 상세히 후술하는 바와 같이, 주감지기가 감지한 관심신호의 신호 대 잡음비가 증가되도록 주감지기 신호로부터 기준잡음신호를 적응상쇄시킨다.

적응상쇄기부(32)의 출력은 연속디지탈 워드열의 관심신호이다. 이 디지털 워드열(이것은, 변질설 배경잡음이 상쇄되는 것이므로 차후, 잡음이 상쇄된 신호로서도 언급된다)은 분석에 유용하다. 이 잡음이 상쇄된 신호는 시간 정의역 또는 주파수 정의역의 디지털 형태로 차후의 디지털 처리를 통해 분석될 수 있거나, 분석을 위한 디콘벌루션(deconvolution)필터(33)와 조합된 디지털/아나로그 변환기(D/A : 31)에서 다시 아나로그 신호로 변환될 수 있다. 분석의 형태는 적응처리 장치가 사용되는 분야에 의해 결정될 것이다.

잡음이 상쇄된 신호의 주파수-정의역 분석이 종종 바람직스러운데, 이것은 공장에서와 같은 테스트 여건속에서 바람직한 형태일 수도 있다. 주파수-정의역 분석의 경우, 잡음이 상쇄된 디지털 신호는 관심 음향 신호의 디지털 스팩트럼을 발생하므로써 시간 정의역으로부터 주파수 정의역으로 잡음이 상쇄된 신호를 변환하는 고속 푸리에 변환장치(FFT : 34)에 공급된다. 디지털 스팩트럼은 중앙처리유니트(CPU : 36)에 공급되며, CPU(36)는 디지털 스펙스럼을 처리하여 그 스펙트럼 분포를 관심신호에 대해 예상되는 스펙트럼 음향분포를 나타내는 사전 규정된 스펙트럼 템플리트(templates)와 비교하는데 적용된다.

템플리트는 받아들일 수 있는 스펙트럼 또는 받아들일 수 없는 스펙트럼이나 둘 모두를 규정할 수도 있다. 작동에 있는 기계를 분석하고 있는 경우, 템플리트는, 일반적으로, 스펙트럼분포 또는 주파수 대역에 걸친 전력 또는 에너지 평균에 있어 각각의 스펙트럼 주파수의 임계치들이나, 또는 스펙트럼과 대역레벨치들의 조합이나, 적정히 작동하는 결함이 없는 기계와 연관된 잡음의 한계를 규정하는 다른 통계치들을 포함하지만, 템플리트는, 또한, 예로서, 잠재적인 결함을 나타내는 상태를 규정할 수도 있다. 예로서, 테스트를 받는 기계가 회전부품을 갖는다면, 서로 다른 여러개의 회전속도와 같은 서로 다른 여러개의 테스트 상태에서 비교를 행할 수도 있다. 일반적으로, 테스트 대상인 장치의 특성 및 전체적인 테스트 상황에 따라 적당한 비교형태가 규정될 것이다. 중앙처리유니트(CPU : 36)는 비교된 스펙트럼 분포를 분석하여 기계가 잠재적인 결함을 갖는가의 여부를 평가하고, 비교결과의 표시를 가시표시기나 또는 오디오 신호 또는 출력버스 인터페이스와 같은 적당한 출력장치를 통해 다른 컴퓨터에 제공된다.

이와는 달리, 관심신호의 시간 정의역 처리를 적응상쇄기(32)가 제공하는 디지탈 신호에 이용할 수도 있다. CPU(36)는 시간 정의역 신호를 처리하고, 그들을 시간에 관해 적분하고 그 적분된 신호를 기계가 적정동작을 행함을 표시하는 임계치와 비교하므로써 분석을 행할 수도 있다. 또한, 디지털 신호는 CPU(36) 또는 별도의 처리기에서 더 처리되어, 테스트를 받는 장치의 상태 결정을 위해 CPU(36)에서 의해 비교분석될 수 있는 정리된 데이터를 제공할 수도 있다.

잡음이 제거된 신호의 비교분석은 통계학적 기준에 따라 바람직하게 수행된다. 관심의 상쇄된 신호를 평가하기 위한 기본적인 기준 데이터는, 전형적으로, 실제의 실시간 분석이 수행되는 때의 상태와 유사한 상태에서 통계학적으로 충분한 관심신호 샘플을 사전 분석하는 것으로부터 결정될 것이다. 관심신호는 그의 관련 특성에 대한 허용 평균치 및 그로부터의 허용편차를 나타내는 기준 데이터가 설정되도록 적응분석장치 (10)를 사용하여 분석될 것이다. 예로서, 합격될 수 있을 것으로 알고 있는 선택된 양의 동일 부품들을 분석할 수도 있을 것이다. 또한, 결함을 갖는 것으로 알고 있는 선택된 양의 동일 부품들이 분석된다. 이렇게 하여, 기준데이타 집단이 미지의 부품에 대한 분석에 사용되도록 설정된다. 기준데이타는 주파수 스펙트럼, 전력분포, 총평균전력이나. 그들 또는 신호분석으로 얻을 수 있는 다른 선택기준들의 조합과 같은 적응식으로 필터링된 신호의 소정수의 특성들에 관련될 수도 있다.

일 실시태양에 있어서, 비교분석판정은 표준적인 통계학적 처리방법을 사용하는 통계산포도 및 다중 페스트에 기초를 두고 있다. 예로서, 평균성능치 ±표준편차의 배수에 근거하는 템플리트가 제공될 수도 있다.

인터페이스 회로(I/O : 38)는 CPU(36)와, 예로서, 퍼스널 컴퓨터와 같은 외부컴퓨터(제1도에 도시됨)간에 결합된다. 이 인터페이스 회로(I/O : 38)는 데이터 통로를 제공하며, 이 통로를 통해 CPU(36)는 관심신호에 대한 템플리트로 프로그래밍될 수도 있다. 또한, 인터페이스 회로(I/O : 38)는 시스템(10)이 다른 장치(도시안됨)와 통신을 행하거나 그것까지도 제어하게 하는 수단을 제공한다. 예로서, 이 다른 장치는 비교분석에 입각하여 제조공정중에 결함이 있는 기계부품을 수리 부문으로 이전케 하고 합격된 기계부품을 다른 부문으로 보내는 효과를 나타낼 수도 있다.

제3도를 참조하면, 신호조정부(30)의 바람직한 실시예가 도시된다. 제3도의 실시예는 적응처리장치(10)의 실시태양에 이용될 수도 있다. 제3도에는 단지 한 개의 채널만이 도시되어 있지만, 본 실시태양은 4개의 감지기 채널, 즉, 1개의 신호채널과 3개의 기준채널을 갖는다. 본 실시태양의 장치(10)는 약 10Hz 내지 10kHz의 대역폭을 갖는 관심신호를 분석하도록 설계된다. 잘 알려진 나이퀴스트(Nyquist)기준을 충족하도록 하려면 관심의 약 10kHz 대역폭은 그 신호가(적어도) 상기 대역폭의 약 두배 또는 본 응용의 경우 20kHz로 샘플링되어야 할 것을 요구한다. 신호조정회로(30)는 대체적으론 동일한 4개의 채널을 포함하는데, 이들 채널은, 제각기, 이득이 프로그램 가능한 디지털 프로그래머블 전치증폭기(40), 안티-앨리어싱(anti-aliasing)필터(42), 샘플/홀드회로(S/H : 44), 아나로그/디지탈 변환기(A/D : 46) 및 버퍼래치(48)를 포함한다. 본 실시예에 있어서, 디지털 프로그래머 전치증폭기(40), 샘플/홀드회로(S/H : 44) 및 아나로그/디지탈 변환기(A/D : 46)는 제각기 아나로그 다바이스(Analog Devices)사가 제작한 모델 AD 526, AD 356 및 AD 7572이다. 버퍼래치(48)는 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)사가 제작한 모델 74 ALS 244이다. 샘플/홀드회로(S/H : 44) 및 아나로그/디지탈 변환기 (A/D)의 동작(타이밍)은 프로그래머블 어레이로직(PAL : 49)을 통해 CPU(36)의 제어를 받는다.

상쇄기부에서의 디지털 이득제한으로 인해 신호입력 및 기준입력(들)이 대략 동일한 진폭을 갖는 경우에 적응상쇄가 더욱 양호하게 수행된다. 따라서, 디지털 프로그래머블 전치증폭기(40)를 사용함으로서, 최적의 상쇄를 위해(감지기들로부터의) 입력신호들의 진폭이 조정될 수 있게 하고, 또한, 오퍼레이터의 제어에 따라 CPU (36)를 통해 증폭기 이득이 조정될 수 있게 한다. 이 같은 제어를 제공하는 또 다른 방도로서는 각각의 전치증폭기에 자동이득제어 (AGC)회로를 사용하는 것이 있다. 적응처리장치(10)는 신호조정부(30)가 처리하기에 적합한 주파수 범위의 출력신호를 제공하는 어떤 감지기와도 함께 사용될 수 있다.

안티-앨리어싱필터(42)는, 본 실시태양에 있어서, 관심대역에 대응하는 10kHz 롤-오프(roll-off)와 최소 4개의 극(pole)을 갖는 통상의 버터워쓰(Butterworth)필터이다. 잘 알려진 바와 같이. 전치-상쇄필터(42)에서 극의 수를 늘리면 상쇄기의 동작은 향상되겠지만, 그 필터의 복잡성도 증대될 것이다. 결국, 어떤 경우에 필터의 복잡성을 증가시키지 않으면서도 상쇄작용을 향상시킬 수 있는가의 문제에 이르게 될 것이다.

기준채널의 설계 및 감지기의 배치로 인하여, 기준 채널신호가 주채널 신호와 상호 관련되지 못하게 할 정도의 충분한 위상 왜곡 또는 지연이 발생되어서는 않된다.

적응분석장치(10)는, 샘플링 주파수 및 안티-앨리어싱 필터가 서로 상응하여 변하는 경우에는 더욱 큰 대역폭에서 동작하도록 수정될 수 있다. (상기 음향주파수들을 포함하는) 여러 다른 주파수의 신호들은, 적응분석장치(10)의 입력신호들이 적응분석장치(10)의 동작주파수로 주파수 변이되는 경우에 분석될 수 있다.

적응상쇄기부(32)가 제4,5,6,7 및 제8도에 도시된다. 소위 최소 평균제곱(LMS) 알고리즘은 적응상쇄기(32)의 동작을 제어하기 위한 바람직한 적응알고리즘이다. LMS 알고리즘에 관한 설명에 대해서는, 1975년 12월에 발간된 IEEE회보 제63권 제12호의 제1707 내지 1709면에 실린 버나드워드로(Bernard widrow)의 수인의 논문 ＂적응적 잡음상쇄＂ 원리 및 응용(Adaptive Noise Cancelling : Principle and Applications)을 참고바람. 적응상쇄기(32)는 파이프 라인식 처리흐름을 설정하는 분산형 처리아키택쳐를 사용함으로써 적응처리 데이터의 처리능력이 향상된다. 본 발명의 분산형 상쇄 아키텍쳐는 수많은 탭 및 수많은 자유도를 제공하는 한편, 동시에 종래의 상쇄기 보다는 처리능력이 증대될 수 있게 한다. 이 아키텍쳐는 처리능력이 거의 무제한적으로 증대되고/되거나 적응 상쇄시간이 종래의 상쇄기에 비해 현저히 감소되도록 확장될 수 있다. 이 아키텍처는 LMS 알고리즘과의 더블은 사용에만 제한되지는 않고, 일반적으로, 예로서, 순환전 LMS와 같은 어떤 적응처리 알고리즘의 구현에 적용될 수 있다. 이 아키텍처는 적응필터의 처리속도 및/또는 자유도의 수를 증가시키고/시키는데 사용될 수 있으며, 어떤 처리속도가 요구되는 경우에도 상기 처리속도는 가장 느린 요소의 대략적인 처리속도에 의해서만 제한된다.

제4도 및 제5도를 참조하면, 본 발명에 따른 아키텍처를 가진 다중-기준-채널(기준채널 1 내지 N) 다중-탭(탭의 총수는 T로 표시됨) LMS 적응상쇄기(32)의 개략블럭선도를 볼 수 있다. 제4도는 전체적인 처리 아키텍처를 개략적으로 도시한 것이다. 본 발명에 있어서, T개탭의 각 기준채널은 복수개의 구역(구역 1 내지 M)으로 분할되며, 따라서, 각 구역은 T/M개탭을 갖게 된다. 구역 1 내지 M)으로 분할되며, 따라서, 각 구역은 T/M개텝을 갖게 된다. 구역 1 내지 M은 본 발명의 개념을 벗어나지 않는 범위에서 구역마다 서로 다른 수의 탭을 가질 수도 있지만, 가장 효율적인 처리를 위한 바람직한 접근방법에서는 일반적으로 구역마다의 탭의 수를 동일하게 한다.

제5도는 각 구역 I-M의 처리 아키텍처의 순환적 기본구조를 개략적으로 도시한 것이다. M번째의 구역을 보이는 제5도에 도시한 바와 같이, M개 구역의 각각은 그 구역의 보이는 제5도에 도시한 바와 같이, M개 구역의 각각은 그 구역의 입력에 수신되므로 T/M배로 가중된 신호를 그의 출력에 제공하는 다중 기준 채널 1 내지 N을 갖는 적응필터이다. 각 구역은 I-M은 통상의 다중-기준-채널적응필터를 구현한다. T/M번째의 가중치 및 T/M번째의 샘플데이터(구역의 출력에 제공됨)는 파이프라인 버퍼래치(50)에 공급되어 다음 구역에 입력된다. 상기 다음 구역에서는 다음의 T/M개 가중치가 이전구역의 출력에 인가된다. 이 같은 아키텍처에서는 적응필터링(T/M개의 가중치의 인가)이 M개 구역의 각각에서 동시에 수행됨을 알 수 있다. M번째 구역의 출력은 그 다음으로 출력 버퍼래치(51)에 인가된다. 따라서, 본 발명의 아키텍처는 구역 M=1로의 입력데이터부터 구역 M을 뒤따르는 출력버퍼래치(51)에 나타나는 가중된 데이터까지 적응식으로 필터링된 데이터의 파이프라인을 제공한다. 총 T개의 탭을 가진 N개 기준채널의 적응처리시간은, 효과적으로, 통상의 아키텍처에서 T/M개 탭을 처리하는 시간으로 된다. 적응필터 I-M의 속도 보다 본질적으로 매우 빠른 버퍼래치(50) 및 (51)의 속도는, 처리된 데이터가 적응필터로부터 이송되어 처리가 지연되지 않도록 할 수 있다. 일반적으로, 바람직한 실시예의 래치들은, 고속 동작장치가 저속 동작장치로부터의 입력을 기다려야만 하는 경우에 발생하는 처리지연을 감소시킴으로써 본 발명의 파이프라인 아키텍처의 기능을 촉진한다.

출력 버퍼래치(51)에 나타나는 디지털 데이터는 관심 음향신호에 대응하는 연속하는 실시간적이고 시간-정의역의 적응식으로 필터링된 데이터열이다. 이 실시간 데이터는 분석에 유용하다. 이 분석은 전술한 바와 같이 시간-정의역 또는 주파수 정의역에서 수행될 수도 있다. 먼저, 시간-정의역 분석을 고려하면, 적응 상쇄기(32)는 출력 버퍼래치(51)로부터 디지털 컴퓨터의 입력에 직결될 수도 있는 연속 디지털 신호열을 제공한다. 컴퓨터는 시간 정의역 신호들을 처리하고, 그들을 시간에 대해 적분하고 그 적분된 신호들을 관심 특성 또는 값을 나타내는 임계치들과 비교하므로써 분석을 행할 수도 있다. 시간 정의역 신호들은 정리된 데이터를 발생하는데 사용될 수도 있으며, 정리된 데이터는 사전 규정된 템플리트에 따라 컴퓨터에 의해 비교분석될 수도 있다.

주파수-정의역 분석의 경우, 적응 상쇄기 출력은 래치(51)를 통해 통상의 푸리에 변환필터회로(FFT : 52)에 제공된다. 푸리에 변환 필터회로(FFT : 52)는 관심 신호의 스펙트럼 분포를 제공하도록 적응 상쇄기(32)에 의해 제공되는 입력 디지털 신호들에 의해 N-포인트 복소 푸리에 변환을 수행하는데 적합하다. 푸리에 변환필터회로(FFT : 52)의 출력은 중복샘플링되어 적응분석장치의 유효 데이터 주파수가 더욱 증가되게 할 수도 있다. 예로서, 필터회로(FFT : 52)의 출력에 대한 50% 중복 샘플링은 데이터가 분석에 이용될 수 있게 하는 데이터 주파수를 효과적으로 두배로 한다.

제6,7 및 8도는 전술한 적응분석장치의 실시태양에 따른 4개의 채널(1개의 신호채널 및 3개의 기준채널)을 가진 적응상쇄기(32)를 도시한 것이다. 제6도를 참조하면, 신호 조정회로(30)의 각 채널(신호채널 및 기준채널 1-3)의 버퍼래치(48)의 출력들은, 복수개의 입력래치(54a),(54b),(54d) 및 (54f), 6개의 디지털 신호처리회로(DSP : 56a-56f), 7개의 파이프라인 래치(58a-58g), 및 출력래치(54h)를 포함하는 적응필터에 인가된다. 본 실시예에 사용된 디지털 신호처리회로(DSP)들은 텍사스인스투르먼트 모델 TMS 320C25 디지털 신호처리기이고, 래치(54) 및 (58)은 텍사스 인스투르먼트 모델 74ALS244이다. 이들 회로의 배선 및 상호 연결은 일반적으로 이 분야에 잘 알려져 있으므로 상세히 설명하지 않겠다. 이들 회로의 배선 및 동작을 설명하는 사용설명서는 제조자로부터 입수할 수 있다.

제7도는 본 발명의 아키텍처에 사용되는 4개의 채널 LMS 적응필터의 실시태양의 데이터통로를 도시한 것이다. 주감지기로부터의 데이터(신호)는 래치(54b)를 통해 제2디지탈 신호처리기(DSP : 56b)에 인가된다. 제1, 2 및 3기준감지기로부터의 데이터는 제1,3 및 5처리기(DSP : 56a,56c 및 56e)에 제각기 인가된다. 제1,3 및 5처리기(DSP : 56a,56c 및 56e)에 의해 처리된 데이타는 래치(54b),(54d) 및 (54f)를 통해 제2,4 및 6 처리기(DSP : 56b, 56d 및 56F)에 인가된다. 제1 및 2처리기(DSP : 56a 및 56b)는 분산된 가중치들은 갖는 최소평균제곱 적응필터를 구현한다. 특히, 제1처리기(DSP : 56a)는 제1의 200개 가중치를 처리하는 한편, 제2처리기(DSP : 56a)는 제1의 200개 가중치를 처리한다. 이와 마찬가지로, 제3 및 4처리기(DSP : 56c 및 56d)와 제5 및 6처리기(DSP : 56e 및 56f)는 분산된 가중치들을 갖는 최소 평균제곱 적응필터를 제각기 구현한다. 또한, 제2처리기(DSP : 56b)는 주신호를 적응필터에 의해서 처리된 적응 필터링된 잡음신호와 조합하고 적응처리기 (56a-56f)의 각각에 대한 계수갱신항들을 발생한다. 특히, 제2처리기(56b)는, 다음식, 즉,

를 계산하여, 다음 식, 즉, W(k+1)=W(k)+2με×(n-k)에 의해 규정되는 가중치 갱신인자를 발생한다. 계수갱신항들은 제2처리기로부터 다른 처리기(56a), (56c-56f)에 제7도에 도시한 데이터 통로를 따라 제공된다. 제7도의 랜덤 억세스 메모리(RAM) 및 리드온리 메모리(ROM) 블록은 장치의 프로그래밍 명령언어에 따라 DSP(56a-56f)에서 LMS 필터 알고리즘을 구현하기 위한 명령들을 나타낸다.

제8도는 본 명세서에 기재한 실시태양의 4-채널 적응필터의 분산형 아키텍처를 예시한 도면이다. 6개의 처리기(56a-56f)에 의해 수행되는 계산은 다음의 식들로 규정된다. Ya=R₁+R₂, Yb=R₃+R₄및 YC=R₅+R₆, 이들 식에서, R₁은 제1단 처리기(56a)에 의해 생성되는 부분가중치결과이고, R₂는 제2단 처리기(56b)에 의해 생성되는 부분가중치결과이고, R₃은 제1단 처리기(56c)에 의해 생성되는 부분가중치 결과이고, R₄는 제2단 처리기(56d)에 의해 생성되는 부분 가중치결과이고, R₅는 제1단 처리기(56e)에 의해 생성되는 부분가중치 결과이고, R₆는 제2단 처리기(56f)에 의해 생성되는 부분가중치 결과이다. 여기서,

이며, 8000H(Hex)는 최하위비트의 이분의 일과 같은 반올림 인자이다.

Y=4(Y_a+Y_b+Y_c), 여기서, 인자 4는 스케일링(scaling)인자이다. ε=d(n)-Y₆로서 오차를 포함하며, με=(2με+8000H)/2¹⁶로서 오차의 16비트 정규화를 생성한다. μ는 1000Hex와 같다.

특히, 다중-채널 적응필터는 처리기(56a)에서 부분값 R₁을 계산하고, 이 값 및 200번째 샘플데이터를 처리기(56b)에서의 부분값 R₄의 계산해서 결과 Y_a를 합산점에 제공한다. 처리기(56c)에서의 부분합 R₃및 처리기(56d)에서의 부분값 R₄의 계산과 결과 Y_b의 계산에 대해서도 유사과정이 수행된다. 처리기(56e)에서의 부분값 R₅및 처리기(56f)에서의 부분값 R₆의 계산에도 동일한 과정이 수행되어 결과 Y_c가 생성된다. 이들 결과는 제8도에 도시한 바와 같이 제2처리기(56b)에서 합산된다. 유효오차항은, 그 다음, 21이 곱해지며, 주신호들로부터 필터링되고 있는 원하지 않는 주변에너지의 특성에 기초하여 필터의 가중치 계수들을 갱신하는데 사용된다. 전체 탭들을 통한 지연의 대략 이분의 일과 같은 디지털 처리지연(본 예의 경우에는 탭 1-200을 통한 지연과 동일한 지연)은 주 채널에만 포함되어 이상적인 위너해(wiener solution)에 의해 확실히 접근될 수 있게 한다.

본 실시태양에서는 400개의 탭을 도시하고 있지만, 이것으로 본 발명을 제한하려고 하는 것은 아니다, 특정 응용에 따라 탭의 수는 증감될 수도 있다.

제9도는 적응 분석장치(10)에 사용될 수 있는 중앙 처리유니트(36)를 예시한 것이다. 본 실시태양의 장치(10)의 계산부분은 주처리유니트(60) 및 코프로세서(61)를 포함하는데, 이들은, 본 실시태양의 경우, 제각기 인텔 모델 80186프로세서 및 인텔 모델8087 코프로세서이다. 시스템버스(62)는 중앙처리 유니트(36)를 이루는 구성요소들을 상호연결한다. 랜덤 억세스 메모리(RAM : 64) 및 소거가능 프로그래머블 리드온리 메모리(EPROM : 66)는 비스(62)를 통해 주처리유니트(60)에 결합된다. 주처리 유니트(60)를 키패드(70) 및 디스플레이 디바이스(72)에 결합하는 사용자 인터페이스(68)를 비롯한 각종 인터페이스가 제공된다.

또한, 외부컴퓨터와의 인터페이스를 위해 사용되는 C버스인터페이스(74), 디지털 신호처리기(56a-56f)와 중앙처리유니트(36)간의 인터페이스를 위해 사용되는 D버스 디지털 신호처리기 인터페이스(76) 및 본실시태양의 경우에 RS-232 직렬포트인 직렬통신 인터페이스(78)가 도시된다. 또한, 회전부품을 갖는 기계의 감시 및 분석을 위해, 두 개의 회전감지기가 두 개의 증폭기(80) 및 (82)와 인텔 모델 8254 집적회로인 두 개의 카운터(84) 및 (86)를 통해 버스(62)에 결합되어, 데이터 획득 및 분석을 초기화하는데 사용되는 회전데이터를 상태분석의 기준으로서 제공한다.

제10도는 제9도의 중앙 처리 유니트(36)에서 시현되는 고급 프로세스 플로우챠트를 도시한 것이다. 템플리트 데이터는 랜덤억세스 메모리(RAM : 64)또는 리드 온리 메모리(66)에 외부컴퓨터로부터 기억된다. 오퍼레이터는 PRM 샘플포인트들을 키보드(70)를 통해 회전속도 데이터를 분석할 적응분석장치(10)에 입력 시킨다. 주처리 유니트(60)는 테스트중인 기계중인 기계의 RPM을 오퍼레이터가 입력시킨 선택된 RPM과 비교하여, 선택된 RPM에 도달하면 푸리에 변환 데이터를 요청한다.

적응 상쇄기(32)는 상쇄된 신호데이터를 연속 제공하여, 정확한 RPM에 이르게 되면 D버스 인터페이스를 통한 데이터의 전송을 초기화한다. 중앙처리유니트(36)는, 그 다음, 샘플링된 데이터를 랜덤 억세스 메모리(RAM : 64)또는 리드 온리 메모리(ROM : 66)에 기억된 템플리트와 포인트마다 비교하며, 게산은 전형적으로 코프로세서(61)에서 수행된다. 만일 예정수의 데이터 포인트가 특정 RPM 프레임에서 선택된 템플리트의 임계치를 초과하면, 잠재적인 문제의 오차코드를 나타내는 선택된 오차코드가 오퍼레이터에 제공된다. 만일 임계치를 초과하지 않으면 통과 메시지가 외부컴퓨터에 전달된다.

실제로 구성된 실시태양의 처리능력을 간단히 언급하는 것에 의해 적응분석장치의 유용성을 설명하겠다. 실제로 구성된 장치는 4-채널(1개 신호채널 및 3개 기준채널) 디바이스로서 채널마다 20, 000Hz의 시스템 샘플링 주파수를 갖는다. 적응상쇄기는 400개의 일정한 탭을 가진 LMS 알고리즘, 가변 수렴인자, 200개 탭과 등가의 주채널 지연 및 100×10^-6초의 기본 처리 속도(DSP 처리속도)를 구현한다. 이것은, FFT 중복없이 매초 10FFT의 1024-포인트 복합 FFT를 제공한다. 50% 중복의 경우, 상기 장치는 매초 20FFT속도의 1024-포인트 복합 FFT를 제공한다. 그 결과, 대략 50ms마다 분석용의 디지털 스펙트럼이 생긴다. 상기 장치는, 적응 상쇄기부분 (34)에 대해 지금까지 설명한 분산형 아키텍처를 사용하여 대략 동일한 처리 속도를 유지하면서, 더 많은 채널 및 탭을 갖도록 확장될 수 있다.

적응분석장치는 분명 수많은 곳에 이용될 수 있을 것이다. 본 명세서에서는 상기 장치를 자동차 트랜지스미션의 조립라인의 품질관리시험과 연관하여 설명했으나, 상기 장치는 어떤 디바이스의 현재 또는 장래의 동작성에 어떤 식으로 관련하는 음향신호를 갖는 상기 디바이스에 대한 품질관리시험 또는 분석에 유용하다. 상기 장치는 결함을 가진 현재 디바이스의 음향 신호룰 분석하여 정확한 결함을 판정하는데 사용되거나, 디바이스를 주기적으로 감시하여 또는 장래의 문제점을 식별하는 예방 유지보수도구로서 사용될 수도 있다. 상기 장치는 작동중에 있는 디바이스 또는 그 다비이스내 중요 부품의 음향 신호를 연속 감시하여, 음향 신호의 어떤 관련변화를 표시하고 모든 문제 또는 위험을 나타내는 신호를 제공한다. 상기 장치는, 신호채널로부터 오염잡음을 연속 상쇄시켜 신호채널에서 새로운 음향신호의 출현이 즉시 검출되어, 사전 설정한 기준데이터에 대해 비교 분석되도록 수동레이더 수신기와 유사한 방식으로 오염잡음의 존재시에 수동음향신호 검출기로서 사용될 수 있다. 대량의 음향정보를 적응처리하고 음향정보를 실시간적으로 처리할 수 있는 본 발명에 따라 제공된 능력은 가치있는 정보가 관심 음향신호에 포함되는 거의 모든 상황에 적용될 수 있다.

전술한 실시태양은 본 발명의 원리를 이용하는 많은 실시태양중의 몇개를 예시한 것에 불과한 것으로, 이 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범주를 벗어나지 않고서도 다른 구성을 쉽게 만들 수 있는데, 이들 구성은 청구범위에서 특별히 한정하지 않는 한 본 발명에 포함시키고자 한다.

Claims (7)

1. 관심 디바이스(12)로부터 발생된 관심 신호를 포함하고 잡음성분을 또한 포함하는 주신호를 수신하기 위한 주신호 감지기수단(26)과; 잡음 신호를 수신하기 위한 적어도 하나의 기준감지기 수단(20,22,24)과; 상기 주감지기 수단(26) 및 상기 적어도 하나의 기준감지기수단(20,22,24)으로부터의 상기 주신호와 상기 잡음 신호를 적응적으로 합성시킴으로써, 상기 주신호의 잡음성분이 감소되어 신호 대 잡음비가 개선되는 잡음이 상쇄된 신호를 발생하기 위한 적응상쇄기 수단(32)을 포함하는 음향의 적응 분석장치에 있어서, 상기 주신호 감지기 수단(26) 및 상기 적어도 하나의 기준감지기수단(20,22,24)과 상기 적응 상쇄기 수단 간에 결합되어, 상기 주신호감지기 수단과 상기 기준감지수단으로부터의 상기 주신호와 상기 잡음신호들을 조정하고 디지탈화해서 상기 적응상쇄기수단에 제공하는 신호조정수단(30)과; 상기 적응상쇄기 수단에 결합되어, 상기 적응상쇄기 수단으로부터의 상기 잡음이 상쇄된 신호를 상기 관심 디바이스(12)의 적어도 하나의 특성에 관련하는 사전설정된 기준데이타(64 또는 66내에 기억됨)와 비교하는 것에 의해 상기 잡음이 상쇄된 신호를 분석해서, 상기 비교의 결과를 나타내는 출력신호를 발생하기 위한 계산수단(36 또는 39)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음량의 적응분석장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 적응상쇄기 수단(30)은 병행분산식 상쇄처리를 위해 직렬로 결합된 제1디지탈 적응필터(M=1)와 적어도 하나의 다른 디지탈 적응필터(M=2)를 포함하며, 상기 제1디지탈 적응필터(M=1)는 제1수의 가중치조정을 수행하여 제1출력신호를 제공하고, 상기 적어도 하나의 다른 디지탈 적응필터 (M=2)는 상기 제1출력신호를 수신하여 제 2수의 가중치 조정을 수행해서 상기 제1및 2수배로 적응가중된 신호인 상기 잡음이 상쇄된 신호를 제공하는 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.
3. 제2항에 있어서, 상기 사전설정된 기준데이타는 상기 관심 디바이스의 사전 규정된 상태를 나타내는 템플리트 데이타(66 내에 기억됨)인 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.
4. 제3항에 있어서, 상기 템플리트 데이타는 받아들일 수 없는 관심 디바이스의 판단 기준으로 되는 임계치를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.
5. 제1항에 있어서, 상기 적응분석장치는 상기 관심 디바이스(12)에 결합되어, 상기 관심 디바이스의 현재의 동작상태를 감시해서 상기 관심 디바이스의 현재의 동작상태를 나타내는 표시를 상기 계산수단(36 또는 39)에 제공하는 동작감지기 수단(80)을 더 포함하며; 상기 사전설정된 기준데이타(64 또는 66내에 기억됨)는 사전설정된 동작상태에 있어서의 상기 관심 다비이스의 적어도 하나의 특성에 관련하며; 상기 계산수단(36 또는 39)은, 상기 관심 디바이스가 상기 사전 설정된 동작상태에 있음을 상기 동작감지기 수단(80)이 나타내는 경우에만 상기 잡음이 상쇄된 신호를 분석하는 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 사전설정된 기준데이타(64 또는 66내에 기억됨)는 알려진 특성을 갖는 적어도 하나의 기준 디바이스에 대한 분석으로부터 도출되며; 상기 계산수단(36 또는 39)은 상기 잡음이 상쇄된 신호를 상기 사전설정된 기준데이타와 비교하고, 상기 비교결과를 통계학적 평가 기준에 따라 분석하여, 상기 통계학적 비교를 나타내는 출력신호를 제공하는 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.
7. 제6항에 있어서, 상기 사전설정된 기준데이타(64 또는 66내에 기억됨)는 평균 성능치 및 상기 평균 성능치로부터 ±표준편차의 적어도 1배수를 설정하기 위한 상기 동작데이타의 통계학적 분석치를 포함하고; 상기 동작 데이터는 상기 관심 디바이스(12)가 분석되는 때의 잡음 상태와 실질적으로 동일한 잡음 상태하에서 사전설정된 동작상태에서의 알려진 특성을 갖는 적어도 하나의 기준 디바이스의 동작에 관련하는 것을 특징으로 하는 음향의 적응분석장치.

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