멀티로터형 비행체의 프로펠러 소음 불확도 정량화 및 능동 소음 제어

Abstract

멀티로터형 비행체는 일반적으로 프로펠러간의 회전속도 차이를 이용해 기체의 위치 및 자세를 제어한다. 자세 제어를 위한 프로펠러의 지속적인 회전속도 변화는 프로펠러 회전속도와 밀접하게 연관되어 있는 블레이드 통과 주파수(Blade Passing Frequency, BPF)성분의 지속적인 변화를 일으키며, 이에 따라 멀티로터형 비행체는 일정한 주파수의 BPF 성분이 지배적인 일반적인 단일 로터 회전익 기체와는 다른 소음 특성을 가지게 된다. BPF 성분의 지속적인 변화는 멀티로터형 비행체 소음의 주파수 및 진폭을 변조시킨다. 이러한 주파수 및 진폭 변조 특성으로 인해 멀티로터형 비행체의 소음은 수음자에게 높은 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 예측 및 저감에도 어려움이 따르게 된다. 이에 본 연구에서는 불확도 정량화 기법을 사용하여 호버링 운행 중인 멀티로터의 프로펠러 소음을 예측하고, 예측된 프로펠러 소음에 대해 능동 소음 제어에 따른 저감 성능을 시뮬레이션으로 예측함으로써, 멀티로터의 프로펠러 소음에 대한 시뮬레이션 기반 예측 및 저감 프로세스를 구축하였다. 멀티로터의 프로펠러 소음을 예측하기 위해 본 연구에서는 호버링 운행 중인 멀티로터의 회전속도 및 SPL(Sound Pressure Level)을 확률변수로 가정하고 정량화하였으며, 회전속도 불확도 범위를 멀티로터의 최대 기울임 각에 따른 함수로 제시하였다. 또한 제시된 프로펠러의 회전속도 불확도를 실험을 통해 전파시킴으로써, 프로펠러의 회전속도 변화가 추력 및 소음에 미치는 영향을 정량화하였으며, 확률적 시뮬레이션을 이용해 불확도를 포함한 추력 및 소음 예측을 진행하였다. 실험 및 예측 결과 프로펠러가 일정한 추력 계수를 갖는 경우 프로펠러의 추력 및 SPL 불확도는 제시된 회전속도 범위 내에서 회전속도의 불확도와 비례하는 경향을 보였으며, 회전속도 불확도를 포함한 확률적 시뮬레이션을 통해 호버링 운행 중인 멀티로터 소음의 BPF 조화 성분을 일정부분 예측할 수 있었다. 또한, 확률적 시뮬레이션을 통해 예측된 프로펠러 소음에 대해 능동 소음 제어 시뮬레이션을 진행함으로써, 능동 소음 제어에 따른 프로펠러 소음 저감량 및 음장 변화를 예측하였다. 이를 위해 본 연구에서는 선형화된 오일러 식 기반의 전산공력음향학 및 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 기반으로 가상제어기 기반 능동 소음 제어 시뮬레이션을 제작하였으며, 덕트 및 3차원 음향학적 열린공간에 대한 시뮬레이션을 통해 음장 예측 성능 및 소음 저감 성능을 예측하고 실험을 통해 검증하였다. 프로펠러 소음에 대한 능동 소음 제어 시뮬레이션은 확률적 시뮬레이션으로 예측된 BPF 소음에 대해 진행하였으며, 에러마이크 위치에 따른 소음 저감 성능을 예측하고 실험을 통해 검증하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 능동 소음 제어에 따른 프로펠러 소음의 음장 변화 및 제어기 성능에 따른 소음 저감 성능 변화에 대해 예측하였다. 결론적으로 본 연구에서는 불확실성 정량화를 통해 멀티로터 운행중 발생하는 프로펠러 소음을 예측하였으며, 예측된 프로펠러 소음에 대한 시뮬레이션으로 능동 소음 제어에 따른 저감 성능을 예측함으로써, 프로펠러 설계단계부터 호버링 운행 중인 멀티로터의 프로펠러 소음에 대한 예측 및 저감이 가능한 시뮬레이션 기반 설계프로세스를 구축 하였다.

Multirotor-type aircraft generally controls its attitude and position through the variation of the angular speed of each propeller, which makes the sound signature from it considerably different from the one of propeller flight vehicle. Specifically, the sound spectrum of single-rotor aircraft is dominated by the blade passing frequency (BPF) components, determined by the angular speed of the rotor. In contrast, the variation in the angular speed in the multirotor makes it challenging to predict and reduce the effects of the multirotor noise. In this study, the effects of the angular speed variation of each propeller on the hovering multirotor noise are quantified and predicted through uncertainty quantification process and noise reduction with active noise control simulation is demonstrated. In order to predict the propeller noise of the multirotor, in this study, the rotational speed and SPL (Sound Pressure Level) of the hovering multi-rotor were assumed as random variables and quantified. The rotational speed uncertainty range was assumed as a function of the maximum tilt angle of the multirotor. In addition, the uncertainty of thrust and SPL are quantified by propagating the rotational speed uncertainty through the propeller experiment and stochastic simulation. Experimental results show that when the propeller has a constant thrust coefficient, uncertainty of the thrust and SPL of the propeller is proportional to the rotational speed uncertainty within the proposed rotation speed range. Stochastic simulation, including the rotational speed uncertainty, can predict the BPF harmonic components of the hovering multirotor noise to some extent. In addition, by conducting an active noise control simulation for the predicted propeller noise, noise reduction performance and sound field change for the propeller noise according to the active noise control were predicted. In this study, CAA-based virtual-controller active noise control simulation is developed using the linearized Euler equation and a Filtered-x Least Mean Square(FxLMS) algorithm. The noise reduction performance of ANC according to the sampling frequency is predicted and validated through cylindrical duct simulations and experiments. The sound field prediction performance of simulation is validated through experiments on three-dimensional acoustic open spaces. ANC simulation for propeller noise is conducted for BPF noise predicted by stochastic simulation. The noise reduction performance of ANC according to the error microphone position is predicted and validated through experiments. In addition, the sound field change according to the active noise control for the propeller noise is predicted through simulation. The change in reduction performance according to the sampling frequency of the ANC controller is also predicted. In conclusion, the propeller noise of the hovering multirotor was predicted through uncertainty quantification. Furthermore, the reduction performance for the predicted propeller noise according to active noise control was predicted through simulation. Through the proposed simulation-based design process, the propeller noise of the hovering multirotor can be predicted and reduced from the propeller design stage.