混合波叠加法识别噪声源的理论与试验研究

针对基于边界元法的声全息中的奇异值积分和解的非惟一性难题及其基于Helmholtz方程最小二乘法（HELS）特殊函数选择计算问题，提出以一种稳健的声场的全息变换算法——混合波叠加法，此法用相对少量的测点数据就可重建任意形状源表面的声场。在对典型声源进行数值仿真并验证该技术重建空间声压场精度高、精确地识别和定位噪声源后，在半消声室里，运用29个传声器组成的“＋”字型平面传声器阵列，得到音箱声源的空间声压场分布及声源位置，显示出混合波叠加法在工程实践中广泛的应用前景。     

噪声源识别的混合波叠加法及其数值仿真研究

提出了以混合波叠加法作为声场的全息变换算法,建立了基于混合波叠加法在声源识别中的理论模型。此法用相对少量的测点数据就可重建任意形状源表面的声场,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,数值仿真结果表明: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。     

机械噪声源识别的混合波叠加法

提出了一种稳健声场的全息变换算法——混合波叠加法，它结合了波叠加法和Helmholtz方程最小二乘（HELS）方法的优点，用相对少量的测点数据就可重建任意形状源表面的声场。在半消声室里，运用29个传声器组成的“＋”字形平面传声器阵列，对一运转的电机进行噪声源识别，得到声源的空间声压场分布及声源位置，显示出混合波叠加法在工程实践中广泛的应用前景。     

Research on Patch Near-field Acoustic Holography Based on HELS Algorithm

A Patch NAH method based on HELS （helmhohz equation least-squares） algorithm is proposed for the measurement requirement of underwater large structures. This method chooses HELS algorithm to approximate the sound field completely, and calculates the sound field data outside the measurement region to enlarge the measurement aperture. It can reconstruct the sound field by the measurement data and the extrapolation data, through the reconstruction result it can be researched for the minimum measurement surface and the range of the extrapolation data in application. The paper analyzes the effect from the different measurement surfaces and different extrapolation ranges to the extrapolation data by simulations, and compares these reconstructed results with the conventional algorithm results. The simulation results indicate that the method can simplify the holographic measuring system, save the cost of the project and improve the accuracy of the sound field reconstruction, which can be effectively used for measuring and analyzing the underwater large structures.     

基于亥姆霍兹方程最小二乘法的运动声源识别研究

为有效解决水下运动声源的噪声源识别问题,研究了基于移动框架技术（MFAH）和亥姆霍兹方程最小二乘法（HELS）的运动声源识别理论,建立了基于MFAH与HELS的组合声全息算法,并通过了水池实验验证。实验研究结果表明该组合算法能够对水下任意形状运动声源进行准确识别,能够获得较高的声源定位精度,并且适用的频率范围较宽;对于存在多个相干声源的复杂声场,仅要求阵列的全息测量面为重建面的1.3倍就能够较准确的识别定位噪声源,实现了用小测量面、快速识别定位运动噪声源,为进一步的工程应用提供了方便     

基于HELS方法的噪声诊断技术研究

基于赫姆霍兹方程最小二乘法（HELS）的噪声诊断技术,将赫姆霍兹方程应用于噪声诊断技术中,把声场中声压转化为一组线性无关的独立函数的叠加,使用最小二乘法根据已知的较少噪声信号准确高效地重建声源表面的声压。建立基于非线性优化理论的新型HELS-PSO模型进行噪声源识别和声场重建研究,在实验室中以音箱作为模拟噪声源,通过实验进行验证。实验结果验证了该算法的有效性和高效性,表明新算法的求解精度较高。     

使用点源求解脉动球的声辐射逆问题时的精度分析

文章使用点源取代球谐函数作为独立函数，来推广赫姆霍兹方程-最小二乘法（HELS），之后对这种新方法求解脉动球的声辐射逆问题的精度问题进行了讨论，得出了一些有用的结论。     

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。