Siler flystøy

Eiere av flyplasser er pålagt å kunne dokumentere støy fra flyplassen. SINTEF utarbeider nå et intelligent målesystem for å greie dette. Systemet er bygd opp som en etterligning av menneskelige hjerneprosesser, såkalte nevrale nettverk. Det må nemlig kunne gjenkjenne trekk i støybildet for å kunne måle akkurat det man er på jakt etter.

– Vi lærer opp systemet til å gjenkjenne ulike lyder, forklarer Tone Berg ved SINTEF Tele og data. – Først mater vi systemet med karakteristiske lyder fra f.eks. fly, busser, traktorer og tog, og vi definerer hva som er hva. Så trener vi systemet i å selv prøve å finne generelle karakteristiske trekk for hver kilde. Hvis dette går bra, kan vi presentere et ukjent lydbilde, og systemet vil bestemme om det er et fly eller ikke.

Man skulle kanskje tro at kildene var enkle å karakterisere, men mye avhenger av nærhet, tidsforløp og frekvens. Flystøy varierer voldsomt. Et jetfly og et stempelfly har for eksempel mindre likheter enn en bil og et stempelfly under gitte forhold. Maksimumsnivået for en flystøyhendelse kan variere med 50 dB, og tidsforløpet fra noen få sekunder til ett og et halvt minutt. Alt dette gjør det vanskelig å generalisere, og forskerne bruker derfor fire nett parallelt, der hvert nett klassifiserer en type fly.

Det nevrale nettet er klassifizseringsdelen i et større målesystem som Norsonic utvikler. Dette blir et autonomt system utviklet for Luftfartsverket. Det vil måle og klassifisere i sann tid. Systemet gjør det mulig å lytte på opptak av hendelser av interesse for å sjekke klassifiseringsresultat.

Totalsystemet vil bli satt i drift og testet på en norsk flyplass i løpet av året.

Av Åse Dragland