多通道近场广义互相关算法研究

广义互相关时延估计方法(GCC)由于计算简单和易于实现,在被动声源定位系统中得到了广泛应用,在此基础上,提出了多通道近场广义互相关算法。该算法建立时延估计矩阵,得出方位估计函数,用最小方差估计出最优的方位估计量。仿真实验表明,这种方法使估计精度得到提高。     

广义互相关时延估计声定位算法研究

针对地面目标声定位因信噪比较低而定位精度差的现象,提出了基于广义互相关法的声定位系统,根据平面四元法目标定位计算式,研究了广义互相关算法在实际中的应用。环境噪声、军事目标声和民用目标声频谱范围大多集中,即出现目标声会与背景噪声高度重合的情况,发现一般加窗滤波法在降低噪声的同时亦会将目标声强度大大削弱,而广义互相关时延估计法是通过计算两路信号互相关函数的最大值而求得时延差,其精度高、稳定性好。通过计算机仿真得到在信噪比较低的情况下,加窗滤波因大大削弱目标声强度而造成定位精度较低,而利用广义互相关方法可得到较为精确的声定位坐标。     

基于粒子滤波的液态场环境声源定位方法

研究了石油储罐罐底腐蚀声发射源的定位方法.针对有限空间液态场中水声信号的多途效应严重影响声源目标定位问题,提出一种基于粒子滤波的到达时间差(TDOA)声源定位方法,充分考虑广义互相关结果中多途效应导致的多个峰值,采用高斯似然函数进行重要性采样,实现对多途效应影响的抑制.水池实验结果表明这种方法比传统的Chan方法具有更高的定位准确性和精度,定位结果的均方根误差(RMSE)为Chan方法的10%,提高了定位性能.     

基于三次相关改进的广义互相关时延估计法在局部放电超声波定位中的研究

在现有的开关柜等电气设备局部放电超声波定位技术中,到达时间差定位法(Time Difference of Arrival,TDOA)在定位精度与技术实现等方面有着一定的优势,得到了广泛的使用,是目前常用的方法,其中的时延估计算法对整个系统起着关键作用。文章首先对目前现有的基本相关、广义相关、二次相关等时延估计算法进行了分析。其次,在二次相关基础上再进行一次相关,并设计了新型的加权函数,将三次相关与广义互相关结合在一起,成为一种新的方法,即广义三次相关时延估计法。最后,搭建了相应的开关柜实验平台并对以上方法进行了实验及对比,分析了各算法的性能。结果表明,广义三次相关时延估计法在相对强噪声环境中较其他算法抗噪性能更强,具有更好的优越性。     

多声源定位的关联模糊消除方法研究EI北大核心CSCD

基于到达时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的多声源定位中,由于麦克风阵列对测量的TDOA值无法与目标声源进行关联,声源定位过程会产生关联模糊,从而影响多声源定位结果的精度。针对这一问题,提出基于阵列重构的多声源关联模糊消除方法。通过广义互相关(Generialized Cross⁃Correlation,GCC)算法估计麦克风阵列的TDOA值,再利用排序算法获得定位麦克风阵列所有可能的TDOAs序列,并基于Chan算法估计所有可能的声源。通过轮换定位麦克风阵列的参考麦克风,构造多组校验子阵列,利用真实声源与阵列麦克风的相对位置关系来滤除虚假声源。对于不同校验子阵列筛选出的所有声源位置,以出现频数最大化原则再次进行冗余校验,从而提升最终筛选真实声源的准确性。仿真及实验结果表明,该方法能够以最少数量常规麦克风有效消除多声源定位中的虚假声源。在同等麦克风数量的情况下,该方法的定位精度及定位鲁棒性高于对比方法。     

基于信息融合和广义循环互相关熵的电机轴承故障诊断

针对传统基于单路振动信号的故障识别可靠性较差和传统谱相关方法难以有效处理非高斯噪声的问题,该研究提出了一种基于多传感器振动信号信息融合和广义循环互相关熵谱的轴承故障诊断方法.首先推导了广义互相关熵、广义循环互相关熵和广义循环互相关熵谱密度的计算公式;然后给出了电机轴承故障诊断步骤;再利用轴承外圈故障仿真信号,分析了轴承...     

基于麦克风阵列的三维声源定位算法及其实现

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的的声源定位算法进行了研究,提出了一种改进的互功率谱相位（CSP）时延估计算法,在此基础上,提出了一种用于定位估计的基于球形差值（SI）的随机梯度下降（LMS）算法。为了验证算法的有效性,实际构建了三维空间中的点声源定位系统。实验结果表明所提出的算法具有较高的定位精度。     

多冲击声源定位算法

为了解决导弹、空投鱼雷等各种类型物体入水点精确定位问题,针对多个冲击声源产生的复杂抵达序列,提出先排序组合定位,再对最小方差项排序,然后用组合关联模型选取最优解组合的算法,实现对多个冲击声源目标的精确定位.误差分析给出了阵位误差和测时误差对定位精度的影响.仿真测试了13枚弹头在130m×30ｍ区域内、1s时间内均匀分布的冲击定位情况,13点定位误差与阵位预置误差基本相当,并且,冲击区域在阵中心时的定位精度高于冲击区域在阵边缘时的定位精度.港内试验验证了该算法能够有效地对多个点进行解算定位,其定位精度在5m以内.     

基于深度学习的双耳声源定位算法研究

针对多种定位因素存在复杂关联且不易准确提取的问题,提出了以完整双耳声信号作为输入的、基于深度学习的双耳声源定位算法。首先,分别采用深层全连接后向传播神经网络(Deep Back Propagation Neural Network,D-BPNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)实现深度学习框架;然后,分别以水平面 15°、30°和 45°空间角度间隔的双耳声信号进行模型训练;最后,采用前后混乱率、定位准确率与训练时长等指标进行算法有效性分析。模型预测结果表明,CNN模型的前后混乱率远低于 D-BPNN;D-BPNN模型的定位准确率能够达到87%以上,而 CNN模型的定位准确率能够达到 98%左右;在相同实验条件下,CNN模型的训练时长大于 D-BPNN,且随着水平面角度间隔的减小,两者训练时长之间的差异愈发显著。     

四元十字麦克风阵声源定位算法研究

为对声源进行精确定位,该文设计一种基于广义互相关法时延估计的四元十字麦克风阵的声源定位算法。推导目标声源的方位角、俯仰角以及距离的计算公式,搭建实验和仿真平台,将该算法运用于平面声源定位中进行验证。采用LabVIEW软件进行算法的三维空间仿真实验,通过对各麦克风采集信号进行相关分析和处理,实现声源的定位,测试该系统在实际应用中的性能。二维平面定位实验结果声源距离的误差范围在0.01～0.02 m之间,距离偏差百分比误差范围在5.5%之内,仿真结果坐标与实际声源坐标的结果误差范围在10%～15%,该系统的坐标偏差误差在7%之内,距离偏差百分比误差范围在4%之内。搭建实验平台进行三维空间定位测试,实验结论表明,距离偏差百分比低于9%,表明该系统对声源定位速度较快,误差在合理范围内,精度理想,能够比较准确地对声源进行定位。     

Improving Source Location Accuracy of Acoustic Emission in Complicated Structures

To determine failure locations is a practical effort in many engineering applications. A proper selection of signal wave velocity is critical for the implementation. Current practice in AE using a constant velocity model has a serious disadvantage that may introduce significant error and slow the speed of convergence, and it becomes even worse when the material is in form of complicated structure. In this paper, we proposed a variable velocity model to address this disadvantage. The variable velocity approach is validated by static tests (pencil lead break) and dynamic tests (fatigue tests) performed on a cemented total hip arthroplasty (THA) that has four material layers. Compared to the constant velocity model, the variable velocity approach reduces source location errors in both static (from 7.1 mm to 4.7 mm) and dynamic tests. The results indicated that the proposed variable velocity approach has significant advantages over the constant velocity approach when microcracks occur in a complicated structure.     

有关循环平稳近场声全息的重建参数的若干确定准则

与普通近场声全息理论相比,循环平稳近场声全息理论可以更好地用于分析循环平稳声场.讨论了循环平稳近场声全息的重建参数的若干确定准则,包括:全息面孔径,相邻测点间距及全息面与声源间的距离等.仿真表明,在这些准则的指导下,可以确定合理的重建参数,提高循环平稳近场声全息理论的重建精度,提高其工程实用价值.     

图像对准系统中提高精度的软件补偿技术

本文根据分层制造对准系统的精度要求,研究了改善精度的软件补偿措施:设计了SUSAN和多帧平均降噪结合的无损滤波算法以减小滤波过程对标记图像产生的畸变;以频域能量谱函数作为系统的聚焦测度函数实现自动聚焦,消减了由离焦引入的对准误差;以校正残差均方差的大小和稳定性为依据确定了三次多项式畸变模型,校正后畸变引入标记定位误差小...     

引入声全息技术的发动机噪声源识别试验研究

针对某型3缸汽油发动机运用声全息技术进行发动机噪声源识别。首先在台架上对发动机进行1m声压级瞬态测试,由此确认进气侧的噪声辐射最大。然后在进气侧进行声全息试验,通过分析声压云图和噪声频谱,识别出该发动机进气侧的主要噪声源位于发电机处,噪声峰值频带为1 000 Hz~2 500 Hz。为了确定噪声源具体位置,结合近场声压法和表面振动法,在声全息识别出的主要噪声源位置进行补测试验,发现发电机的振动和近场噪声峰值频带均与1 000 Hz~2 500 Hz重合,由此可以确定该发动机进气侧的主要噪声源是发电机。综合运用声全息技术和传统的噪声源识别方法对发动机进行噪声源识别试验,不仅可以提高传统识别方法的效率,还可以弥补声全息技术精度不高的缺陷。     

Pattern Recognition Method for the Source Location of Acoustic Emission Generated During the Damage of Hydraulic Concrete

Abstract: To overcome the disadvantages of current acoustic emission (AE) source location methods, such as classical approaches based on times of arrival and artificial neural networks based on AE signal features, support vector machines (SVM)‐based models have been employed to recognise AE source regions in structures. However, in some circumstances, it seems that a more accurate positioning of AE sources is needed. This study concerns the spatial three‐dimensional (3D) positioning (i.e. coordinates) for damages in hydraulic concrete structures using the least squares SVM (LS‐SVM) regression with AE signal features. The data of artificial discrete AE sources were acquired from simulated AE events on a hydraulic concrete specimen. Various combinations of signal features were chosen to adequately excavate effective information and to obtain the multi‐output LS‐SVM regression model of the best performance. The training and testing results show that the proposed model can realise the accurate spatial 3D positioning of damages in hydraulic concrete structures in laboratory situations and reduce human factors (e.g. judgment of AE propagation velocity, etc.) in the AE source location process. Meanwhile, the work remaining in taking this idea to a practical implementation was discussed.     

基于几何参数标定的串联机器人精度提升

为了提升串联机器人绝对定位精度,提出了基于零参考模型(ZRM)的机器人几何参数标定方法。建立了包含方向矢量和连接矢量的机器人零参考模型;针对模型特点,利用改进遗传算法(IGA)优化求解零位方向分量和位置方向分量,给出了用IGA标定几何参数目标函数值计算方法及求解几何参数误差的具体步骤。通过对ER10L-C10工业机器人不同测点下仿真标定及实测研究结果表明:IGA方法能够快速对机器人ZRM的几何参数实现标定,当标定点设定为50个左右时,标定后的机器人在测试点的精度提升泛化能力较好,对ER10L-C10机器人在整个工作空间内实测标定其末端绝对定位精度提升约90%,该方法适于在有高定位精度要求的串联机器人中推广应用。     

基于近场声阵列的旋转机械噪声源识别

为了有效控制旋转机械噪声,利用信号处理技术对整机或部件进行噪声源识别是十分必要的,噪声源准确识别可以为故障诊断和结构优化提供依据。首先论述建立均匀线性近场声阵列模型以获得空间声场数据的方法。其次,在传统波束形成结果基础上,利用反卷积法从中提取所需声场信息以实现对声源面可视化重构。接着,在所搭建转子噪声试验台上,利用近场声阵列提取各种工况下噪声信号,并识别出轴承以及盘轴连接处为转子主要噪声源,验证了基于声源成像反卷积法均匀线性近场声阵列在旋转机械噪声源识别方面的可行性。     

基于Gabor-Hough变换二值积累的空中声源过顶检测研究

从航空声源水下声场建模出发,提出了对运动声源过顶信号检测的Gabor-Hough变换二值积累检测算法.声源激发的水下过顶信号在短时间内可以用线性调频信号提供良好的近似,采用Gabor-Hough变换将过顶信号的检测转化为参数空间中的局部峰值检测,而Gabor-Hough变换对强分量杂波掩盖下的弱分量检测能力有限,针对空中声源辐射噪声能量差别较大的特点,提出了二值积累方法检测声源激发的水下信号,仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

环境温度对高精度电子天平称量准确度的影响

为了研究环境温度对高精度电子天平称量准确度的影响,根据电子天平称量原理,从理论上分析了环境温度对电子天平传感器的影响,并提出了一种温度补偿方法。实验结果表明,当环境温度在10℃~40℃范围内变化时,具有温度补偿功能的电子天平最大示值误差为-0.4e,满足《JJG1036-2008电子天平检定规程》对称量准确度的要求。