基于高阶矩阵函数的广义逆波束形成改进算法

广义逆波束形成是一种高效的声源识别定位方法,然而其计算稳健性易受随机噪声影响,阻碍了其声源识别动力学水平进一步提高。为改善广义逆波束形成声源识别方法的稳健性,基于高阶矩阵函数提出一种广义逆波束形成改进算法:定义了基于广义逆波束形成的正则化矩阵;对正则化矩阵与波束形成输出进行迭代运算;利用高阶矩阵函数对迭代求解所得广义逆波束形成输出的互谱进行优化。通过数值仿真详细分析了声源频率对波束形成矩阵函数阶次取值的影响,得到阶次的最优取值区间。最后通过数值模型和实验算例对单极子与相干声源进行定位识别,结果表明:改进算法在准确识别声源基础上能有效抑制旁瓣干扰,且具有更高的声源识别精度。     

扩展性噪声源定位的空间谱估计仿真研究

波束形成是列车噪声源定位的常用方法,但在低频条件下分辨率较差,对扩展性声源的识别效果不佳.我们以扩展性声源为研究对象,理论推导了去自谱算法的扩展源模型.信噪比分别为-5dB和5dB时,通过比较分辨率和信源间隔的关系,对CBF、MVDR、MUSIC三种算法的稳健性进行定性分析,发现MVDR算法的分辨率受信噪比影响最小、稳健性较好.还系统地比较了MVDR算法和去自谱算法对单点声源、扩展性声源的定位效果,仿真表明,去自谱算法能有效抑制旁瓣效果(最大旁瓣级比MVDR算法低7.4dB),更适用于扩展性声源的定位.     

基于压缩聚焦网格点的快速反卷积算法EI北大核心CSCD

为提升反卷积算法的计算效率,提出一种压缩聚焦网格点的快速反卷积算法。该算法基于函数波束形成的输出,根据设定的声源识别阈值,压缩参与反卷积算法循环的聚焦网格点数。算法融合了函数波束形成与相干声源图清晰算法CLEAN-SC(CLEAN based on spatial source coherence)的优点,可进一步提高多声源定位的空间分辨率,并有效降低算法计算时间。仿真和试验表明:所提算法对低于瑞利极限的不相干多声源具有良好的识别效果;试验中,与CLEAN-SC相比,所提算法的计算效率提升了约3.90倍。     

相位共轭方法的声源定位分辨率研究

相位共轭方法可实现声波的反向传播和自适应聚焦,可用于声源定位。基于有限阵元平面阵列和球面阵列使用数值方法对相位共轭方法的定位分辨率进行了研究,研究了相位共轭阵列的形式及阵列与声源间距和声源定位分辨率的关系,还研究了在声源处设置声汇对噪声源定位分辨率的影响。数值结果表明:只有在近场测量声压梯度并使用偶极子源的相位共轭才能突破声波衍射极限分辨率;平面阵列距离点声源的距离越远分辨率越低,闭合球面阵列的分辨率不随阵列距离点声源距离的改变而改变;使用声汇后基于非近场测量也能突破声波衍射极限分辨率。     

基于平面传声器阵列的声源定位系统

对阵列的特性进行了研究,并提出了一种优化的64阵元平面螺旋阵列。这种64阵元平面螺旋阵列的阵元分布在以阵列中心为轴心的8条螺旋上,并且具有较窄的主瓣宽度和较低的旁瓣级。基于这种优化的阵型,研制了一种声源定位系统。研究分析了该阵列的探测性能,并通过实验数据对该声源定位系统的性能指标作了验证和评估。利用波束形成算法进行声源定位,通过仿真和实验分析,证明了这种阵型优化的阵列在声源定位应用中的有效性。     

改进的波束形成算法及其在多声源定位中的应用

为提高多点声源工况的定位精确度及简化设备,对传统波束形成算法进行改进。引入改进扫描中的扫描向量并结合遗传算法对求解域内的非线性方程组进行求解,从而提高定位精度。基于改进算法,在消声室内采用空间星型(Y型)传感器阵列对不同声源进行定位,并将结果与传统算法定位结果进行比较。由比较可见:当多个声源相距较近时,这些源等效于单一点源,两种算法定位结果基本一致;但当声源相互距离增大时,改进算法可以有效提高定位精度,并准确定位多个源的位置。     

一种有效抑制阵列后方声源的心形指向性传声器阵列

基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制阵列后方声源的干扰,提高前方声源的识别精度。以平面轮形传声器阵列为对象,借助MATLAB仿真计算,对阵列后方声源波束形成声源识别特性及其抑制方法进行研究。基于除自谱的互谱波束形成算法提出了含有传声器指向性的波束形成算法,对圆形和心形指向性传声器进行不同声源类型的波束形成仿真计算,并针对仿真结果显示出的不足,给出了既能保证阵列平面上最大声压贡献量的识别精度,又能降低旁瓣水平的幅值校正算法。试验结果证明了基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制后方声源。     

基于高阶次Cross Sensor处理的波束形成方法

为得到鲁棒性、高分辨波束形成,提出了一种高阶次Cross Sensor处理方法。该方法依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,对协方差矩阵进行M阶次Cross Sensor处理后可虚拟出近(2~M-1)(N-1)个虚拟阵元(N为原始阵元数)。虚拟阵元的增加可扩大线阵有效孔径,降低波束形成主瓣宽度,提高方位分辨率。在Cross Sensor处理过程中,该方法对协方差矩阵同一斜对角线上不同元素进行了叠加运算,可进一步削弱噪声对波束形成的影响,提高了波束形成鲁棒性。数值仿真和海上试验结果表明,该方法既能有效降低波束形成主瓣宽度,提高方位分辨率,又可削弱方位历程图干扰背景。相比已有的逆波束形成,该方法具有较好的方位分辨率;相比已有的基于AR模型的高分辨逆波束形成,该方法对最低门限信噪比的要求较低,方位估计均方误差较小。     

采用波束形成和传递路径分析的室内噪声源评价

在室内噪声控制中,由于噪声源数量多且室内声场复杂,造成噪声源评价困难。提出一种室内噪声源评价方法：首先根据声源可能存在的位置进行区域划分,然后在各区域内利用波束形成方法进行声源定位,找到该区域A计权声压级最大的噪声源。再将各主要声源对噪声评价位置进行传递路径分析,计算各声源对该位置的贡献量。最后通过传递路径分析合成的噪声与该位置实际所测噪声的误差分析判断主要声源识别的有效性。仿真研究表明该方法能有效降低室内混响对声源定位的影响,减小传递路径方法的工作量,便于找到对评价位置影响最大的主噪声源。     

压缩感知波束形成算法性能分析

波束形成声源识别技术具有测量速度快、计算效率高等优点,被广泛应用。因为其"主瓣"过宽造成空间定位精度低,"旁瓣"既高又多导致出现许多"鬼影"声源,从而限制其得到进一步应用。为解决以上问题,利用压缩感知理论中贪婪算法对信号的重建方法,改进常规波束形成算法,提出一种压缩感知波束形成方法。对单极子声源和相干声源进行声源识别数值模拟仿真,结果表明:与函数波束形成方法相比,压缩感知波束形成方法在识别单极子声源和相干声源时,定位精度更高,更能使旁瓣得到有效衰减,分辨率提升更大,并能够大幅缩短识别时间,具有一定的研究意义。     

基于附加源波叠加法的声辐射计算研究

针对单极子波叠加法在特征波数处声场解的非唯一性问题,采用一种通过添加附加源克服解非唯一性的方法-附加源波叠加法,即在单极子波叠加法的基础上添加一定数量附加源从而获得声场全波数域内的唯一解。本文给出了具有解析解的脉动球源、振荡球源及无解析解的立方箱体结构三个数值算例。计算结果表明：对于脉动球源,添加一个附加源就可较好解决声场解的非唯一性问题;对于振荡球源,增加附加源个数可解决声场解的非唯一性问题,但会降低声场解的精度,但通过增加单极子源个数可以很好提高计算精度;该方法计算效率略低于复数矢径波叠加法,但较三极子波叠加法效率更高;对于立方箱体结构,确定了最佳的附加源个数,保证了声场解的唯一性。     

除自谱的互谱矩阵波束形成的噪声源识别技术

由于传声器阵列具有自噪声的干扰,在各通道的互谱距阵中,消除对角自谱元素的波束形成,可以提高声源识别的精度。由此,建立相应的声源识别算法和平面声源的成像软件。并对某发动机在额定工况下的噪声源识别进行验证。结果表明：发动机前端噪声来源于空气压缩机排气出口和曲轴传动皮带轮的上方机体辐射;左右两侧噪声来源于发动机缸体和油底壳辐射。由此表明涉及的算法与成像软件的正确与有效性能。     

汽车噪声源识别实验研究

声强测试分析方法是一种有效的噪声源识别和声场分析方法。依据声强法的原理,对某型汽车的车外辐射噪声进行声强测试,并在此基础上对该车的主要噪声源进行识别和研究,为降低该型汽车的表面辐射噪声提供有效的参考依据。     

基于混合波叠加法的声源识别理论与试验研究

波叠加法作为噪声源识别的一种技术，克服了基于边界元法的声全息中的奇异值积分和解的非唯一性难题，但在测量面上要求足够多的传声器数目以满足重建精度，这样导致测量成本高、工作耗时且也不利实际实施。针对波叠加法的此缺点，提出将波叠加法和HELS方法相结合的方法，此法是基于Helmholtz方程最小二乘法，用相对少量的测点数据获得包围源的最小球面上或之外的任意一假想球面上的声压数据，然后将这些数据作为输入，计算出辐射体内混合内域虚源强的强度值，通过解离散波叠加的方程，重建出在重建面上离散点的声压值。达到用相对少量的测点数据重建表面为任意形状的振源辐射声压的目的。数值仿真与试验结果表明：它具有计算速度快、重建精度高、测量成本低和容易实施等优点，可以精确地识别和定位机械噪声源，在工程实践中具有广泛的应用前景。     

阵列测量中的卡尔曼滤波器算法

针对经典波束形成算法不具备实时性、占用存储空间大、计算速度慢等缺点,提出了基于卡尔曼滤波器的算法。这种算法将信号处理领域中现有的卡尔曼滤波器理论与阵列信号处理过程相结合,在频域内对声学阵列所采集到的数据进行迭代处理,不仅能够及时发现风洞测量中存在的各种问题,而且可以实时消除由测量环境所引起的各种误差。仿真结果表明,这种算法比经典波束形成算法收敛速度更快,不仅成像效果很好,而且能够对低速运动声源进行定位。此算法具备实时性,为风洞声源的实时定位提供了重要的算法选择。     

利用源强分布声辐射模态识别噪声源

为了解决噪声源识别中存在的识别精度不高、分辨率受限、对测量条件要求高等问题,提出了基于源强声辐射模态的噪声源识别方法。该方法首先计算结构的源强声辐射模态矩阵和声场分布模态矩阵,然后利用声场中测得的声压数据向量与结构声场分布模态矩阵的关系求出声辐射模态展开系数向量,最后通过声辐射模态矩阵和声辐射模态展开系数向量的积就可得到结构的源强分布,从而达到对噪声源识别的目的。该方法利用较少的测量点可以获得较高分辨率和识别精度。通过平板振动仿真和音箱实验验证了该方法对平面结构噪声源识别的有效性。     

内燃机表面辐射噪声源识别技术初探

通过测量某内燃机表面振动速度的方法对其进行表面辐射噪声源的识别研究。首先,确定出该内燃机各主要噪声辐射部件,并分别测量其表面振动速度,分析各部件的振动特性,通过表面振动速度计算出各部件辐射的声功率和它们对总噪声的贡献量比值,从而识别出该内燃机的主要表面噪声源。最后提出为改善内燃机整体噪声辐射水平应采取的降噪措施。     

采用矢量阵测量的水中宽带近场声全息技术研究

基于声强测量的宽带声全息技术(BAH IM)是由近场声全息(NAH)领域脱颖而出的一项技术,它由全息面上互相垂直的两个切向声强分量计算出全息面上的复声压相位,得到全息面上复声压,再进行NAH处理。针对水中圆柱体的噪声源识别问题,给出了该方法在柱体中运用的基本原理,利用所编制的程序进行了仿真验证,最后,采用矢量阵进行了水中近场声全息测量实验,验证了该方法的可行性和准确性,实验结果表明柱面内BAH IM技术在水中柱形声源内辐射声场的重建噪声源识别和定位中有着明显的优势。     

采用偏相干分析方法识别挖掘机驾驶室的噪声源

液压挖掘机的控制和运转部件较多,其结构特点决定了噪声源的错纵复杂,而且各主要噪声源具有相关性。因此,采用偏相干分析方法可对液压挖掘机进行噪声源识别研究。首先建立挖掘机的多输入单输出噪声源识别模型,然后用Matlab编制偏相干函数计算的程序,最后以某型液压挖掘机为例进行试验研究。在实验中基于偏相干分析可确定影响驾驶室司机右耳噪声的主要噪声源。