一种三维质点振速传感器灵敏度测量方法

一种基于近场声全息技术的质点振速传感器灵敏度测量方法,在没有任何特殊声源或声学设备的前提下,通过测量或重建声场中的声压和法向质点振速来计算声阻抗,实现质点振速传感器的灵敏度测量。将该方法扩展至三维质点振速传感器的灵敏度测量,在测量或重建法向质点振速的同时,也测量或重建切向质点振速,实现三维声阻抗的估算,从而同时测量计算3个方向质点振速传感器的灵敏度,并通过实验验证了所提方法的有效性。     

二维动态网格压缩波束形成声源识别方法

基于平面传声器阵列测量和固定网格的传统二维压缩波束形成通过建立阵列传声器测量声压信号和假想声源网格点未知源强之间的欠定线性方程组,基于主声源通常为稀疏分布这一事实,利用稀疏促进算法求解上述方程组从而获得声源波达方向和源强的准确估计,进而准确识别声源。然而,当声源波达方向与网格点不一致、即发生基不匹配时,性能会劣化。为克服该问题,提出二维动态网格压缩波束形成声源识别方法。定义网格坐标和源强分布矢量为变量并采用对数求和罚函数构建目标函数以促进解的稀疏性;基于优化最小化框架在目标函数的基础上构造合适的替代函数以降低优化复杂度;通过梯度下降法对替代函数进行迭代优化求解,从而使网格坐标和源强分布矢量逐渐收敛至真实值附近。仿真和试验均表明,相较于传统固定网格的二维压缩波束形成,该方法能够克服基不匹配问题、获得更高的定位精度和量化精度;该方法能够适用于传声器随机分布的平面阵列,且无需先验的信噪比(噪声干扰)及声源稀疏度等信息,即使在传声器数量较少的情况下也能得到低污染高分辨率的声源成像,保证了高精度的二维波达方向估计和源强量化。     

基于矢量阵测量的振速重构近场声全息技术

近场声全息技术是一种声源识别和声场可视化技术,它通过在辐射体的近场测量声压数据可以重建和预测出整个三维空间声场的声学量.针对水中声源的振速重构问题,采用质点振速测量来进行声全息重构,推导基于振速重构的平面近场声全息技术的重建公式.利用所编制的程序进行仿真验证,采用矢量水听器进行水中全息试验,验证矢量阵应用于水中近场全息测量的可行性和准确性.试验结果表明,该技术在水中声源辐射声场的噪声源识别和定位中有着明显的优势.     

基于弹性网正则化的广义逆波束形成

广义逆波束形成是一种高效的声源识别方法。然而受限于较低的算法稳健性,使得其难以实现高精度的声源识别定位。为提高广义逆波束形成声源识别性能,结合弹性网正则化方法和广义逆理论提出一种基于弹性网正则化的广义逆波束形成。首先从广义逆理论出发介绍了特征向量求解以及阈值截断滤波过程,并结合弹性网正则化思想全面阐述了基于弹性网正则化的广义逆波束形成基本理论;其次建立了数值仿真模型,以单极子和多声源识为研究对象,对比其他波束形成算法详细分析了声源类型与频率等因素对其声源成像性能的影响。最后以单极子、不相干以及相干声源为研究对象进行实验分析,结果表明由于基于弹性网正则化的广义逆波束形成的波束输出解具有较强的稀疏性和稳健性,使得其相比传统广义逆波束形成,能更精准地识别定位声源。     

谐振式疲劳裂纹扩展试验振动系统质点质量的软测量方法

谐振式疲劳裂纹扩展试验振动系统的质点由多个不同形状、材质的部件组成,对质点质量进行直接测量有很大的局限性。提出了一种针对此类振动系统质点质量的软测量方法,建立了系统三自由度振动力学模型和动力学方程,推导得到关于系统固有频率、弹簧刚度与质点质量关系的系统频率方程,通过有限元方法计算出不同裂纹长度下试件的刚度,通过固有频率测量实验方法测出裂纹扩展到不同长度时系统的谐振频率,将不同裂纹长度时系统谐振频率值及相应试件刚度代入系统频率方程中,得到以待识别质点质量为未知数的超定方程组,求解超定方程组得到最小二乘解,并通过后续处理得到振动系统的主振质量和激振质量。为验证该方法,进行了相关实验。实验结果表明:主振质量测量的最大误差为6.76%,表明所提出方法具有理论意义和应用价值。     

大型设备的声功率级声强测试方法

大型机电设备的声功率级在典型工况下的测试是噪声测试的难点,为此以声强法测试技术为手段,研究了大型风力发电机在生产环境中的噪声声功率级测试方法.通过理论分析和实际测试,研究了离散点声强测试和扫描声强测试两种基本方法以及子面分离测试的理论基础.在对设备的声辐射表面采用两种基本方法进行整体测试的同时,比较了将设备噪声辐射面划分为若干个子面的分离测试方法.结果表明,对于大型机电设备采用离散点法和扫描法都能满足工程测试精度的要求,采用子面分离测试同样能达到整体测试的结果.同时,利用子面声强测试的结果还可以对多声源设备中的各组合声源进行声功率级排序,确定多声源设备的主要噪声源.     

应用近场声全息方法对噪声源的实验研究

本文介绍了可视化空间声场和定位噪声源的一种强有力工具———近场声全息技术,对理论研究方法进行了概括阐释,并通过试验研究的方式高精确的辨认来源以及邻近声场。最后精确的将声压,质点振速以及声强矢量等声学信息绘制到3D图像中,对声场进行重建。     

函数波束形成声源识别性能分析及应用

函数波束形成声源识别算法能够有效克服传统波束形成存在的"主瓣"宽、"旁瓣"高且多等缺陷。基于传统波束形成及矩阵特征值分解理论,给出函数波束形成算法的理论推导。基于自主开发的算法程序进行单声源、不相干双声源的模拟仿真,结果表明:函数波束形成在识别单声源、不相干声源时均能有效地衰减旁瓣,提高识别分辨率,且能清晰地识别弱源;当声源不在聚焦网格点时,函数波束形成主瓣峰值输出随指数的增大而降低,出现失真的情况;传声器及测量通道频响失配情况对函数波束形成的成像影响很小。由函数波束形成峰值输出误差随指数的变化曲线,建议指数一般取16。进一步,不相干四声源的算例试验验证了算法的有效性及程序的正确性。对某汽车前围板的隔声薄弱环节识别中,除空调进风口及暖风机进出水管安装孔隔声薄弱环节以外,亦准确定位转向柱安装孔附近这一隔声薄弱位置,识别结果更全面,为进一步改进其隔声性能指明了方向。     

基于单全息面三维声强测量的声场分离技术

在测量全息面三维声强和均方声压的基础上，根据平面上二维切向有功声强与复声压相位间的关系来间接获取复声压的相位，结合测得的均方声压，得到全息复声压；根据全息面上微粒法向振速的叠加原理和波数域的Euler公式，推导出基于单全息面三维声强测量的声场分离公式，将全息面两侧声源各自在全息面上产生的声压分离开来。在全息面两侧均有声源的情况下，实现噪声源的识别与定位，克服了近场声全息(NAH)和基于声强测量的宽带声全息(BAHIM)的应用局限性。数值仿真的结果证明了该技术的可行性和有效性。     

基于麦克风阵列的双波束近场定位及语音分离

提出了一种新的基于麦克风阵列的近场声源定位和语音分离算法,它结合双波束二维定位和近场最小方差波束形成技术在阵列近场范围内实现声源定位和语音分离.使用双波束进行二维定位能解决2D-Music运算量过大和实现困难的问题.在双波束二维定位的基础上,使用基于麦克风阵列近场模型的最小方差波束形成技术进行语音分离,它比常规最小方差波束形成技术更适用于近场内的语音分离.最后,仿真结果验证了该算法的正确性和可行性.     

传声器阵列函数反卷积声源成像算法研究

反卷积声源成像算法具有较高的空间分辨率,但动态范围不理想导致成像结果中存在虚假声源。针对此问题,提出函数反卷积声源成像算法,利用函数波束形成算法改进成像性能,通过对反卷积声源成像算法中的点扩散函数进行幂次运算,建立函数波束形成输出功率、升幂点扩散函数与声源分布之间的线性关系,形成函数反卷积声源成像算法方程组;进一步采用正约束的高斯-赛德尔迭代方法,求解声源分布信息。对单声源和非相干声源仿真与实验表明,与函数波束形成、反卷积声源成像算法相比,所提出算法可有效改善成像分辨率及动态范围。根据声学中心覆盖面积随幂指数的变化关系,建议算法中幂指数取值范围为6～14。     

基于声强测量的设备噪声源定位

为了定位设备噪声源,用声强测量方法测量了汽轮鼓风机和射流抽汽器的声强.采用声功率排序法对所测设备的噪声源进行了排序.结果表明:汽轮鼓风机是主要噪声源,鼓风机部分是汽轮鼓风机的主要噪声源.声强测量方法是多声源噪声系统中定位设备噪声源的有效方法.     

6HHE-VE6型压缩机辐射噪声三维声强试验分析

对6HHE—VE6型压缩机各个侧面上的辐射噪声进行了三维声强测试与分析，得到了三维声强的分布云图和等声强线图，从而对其进行声源识别和定位。     

压缩感知声源定位方法研究*

目前声源定位主要采用波束形成算法与麦克风阵列相结合的方法。常规波束形成(Conventional beamforming, CBF)方法存在以下缺陷：① 空间分辨率受限于瑞利限;② 动态响应范围受旁瓣的影响。高级波束形成算法则存在着计算时间过长、会出现负声源或假声源等缺陷。提出一种基于麦克风阵列与压缩感知正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit, OMP)算法的声源定位方法。在不同频率下通过数值仿真方法将压缩感知OMP算法与CBF算法及压缩感知基追踪(Basis pursuit, BP)算法的声源定位结果进行对比。结果表明：① 与CBF算法相比,压缩感知算法显著提高定位结果的分辨率;② 当声源频率为 1 000 Hz时,测量矩阵的等距约束性常数(Restricted isometry constant, RIC)远高于FOUCART边界限,不满足等距约束性条件(Restricted isometry property, RIP),压缩感知OMP算法仍能定位出主要声源的位置,而压缩感知BP算法无法对主要声源进行定位。通过数值仿真方法对不同信噪比(Signal to noise ratio, SNR)及不同声源间距下压缩感知OMP算法和CBF算法声源定位的结果进行对比。结果表明：① 当SNR为零时,压缩感知OMP算法能对主要的声源信号进行定位,而CBF算法无法对主要声源进行定位;② 在声源频率为5 000 Hz时,OMP算法的空间分辨率为0.074 m,突破了瑞利限约束。通过试验对所提出的声源定位方法的可行性进行验证。     

基于函数广义逆波束形成的声源识别

广义逆波束形成是一种基于传声器阵列的高效声源识别技术。然而面对复杂声源,受限于较差的旁瓣抑制能力以及较低的动态显示范围,难以实现高精度的声源识别定位。为提高广义逆波束形成声源识别的动力学水平,结合函数波束形成,提出一种函数广义逆波束形成方法。从广义逆波束形成与矩阵函数分析出发,全面阐述函数广义逆波束形成基本理论,详细分析不同声源类型和测量误差等因素对其声源成像性能的影响,得到阶次数的最佳取值应用范围。通过数值仿真模型和试验算例进行声源成像仿真,结果表明,函数广义逆波束形成,在保证准确识别声源强度与声源方位的基础上,通过增加阶次数能成倍提高波束旁瓣抑制能力,从而保证其拥有更高的空间分辨率能更精准定位声源。     

麦克风阵列幅相误差校准的最小二乘系统辨识研究

阵列幅相误差显著降低了麦克风阵列的声源定位算法性能,研究了一种麦克风阵列幅相误差有源宽带近场校准方法。该方法采用一个校准源,线性正弦扫频信号作为激励信号,它先对阵列接受到的信号进行幅值和相位补偿,以阵列中的一个阵元作为参考阵元,把参考阵元与待校准阵元当作单输入单输出线性系统,然后通过递推最小二乘(RLS)系统辨识算法获得用于通道校准的FIR滤波器。用三维声强探头阵列进行校准和声源定位实验,验证了所提出的校准方法实用有效。     

基于互谱矩阵函数的多声源识别方法

为解决多声源识别中的混叠问题,提出一种基于互谱矩阵函数的多声源识别方法。首先,对与各峰值源相关的互谱矩阵进行特征值分解,并利用特征值和特征向量构造其函数;其次,在反卷积迭代过程中,将该函数用于计算移除各峰值源后的互谱矩阵函数和输出功率;最后,将与各峰值源相关的干净波束和剩余功率谱叠加,获得多声源的分布图像。仿真与实验结果表明,该算法的输出波束主瓣窄、旁瓣低,可有效提升传统反卷积算法的动态范围,实现多声源的高分辨率识别。     

球谐函数波束形成声源识别扩展方法

球阵列波束形成是一种有效的三维空间声源识别技术,已有的球谐函数波束形成方法虽然能够准确定位声源,但无法定量声源的声学贡献,且声源识别结果受聚焦距离影响显著。通常,各声源对阵列中心处的声压贡献是声源排序评价的有效依据,为准确计算该声压贡献,提出球谐函数波束形成扩展方法,探究聚焦距离对计算准确性的影响规律。针对已知声源的模拟仿真结果表明,该方法不仅能够准确定位声源,而且能够准确计算声源声压贡献,3 000 Hz以下频段的最大误差不超过0.5 dB,3 000～6 000 Hz频段的最大误差不超过1.5 dB,且准确性几乎不受聚焦距离的影响。扬声器声源试验证明了模拟计算的正确性及该方法在实际应用中的有效性。     

基于声强法的发电机组噪声源识别研究

为控制发电机组噪声,判断主要噪声源,利用声强法对发电机组的噪声分布进行测试,对测试结果进行分析,得出发电机组及各个包络面的声功率、声功率级和频谱,并绘制了声强分布图,计算了各部件的声功率贡献率,从而确定了主要噪声频率,识别了该发电机组的主要噪声源位置及主要噪声部件,为噪声控制提供了改进依据。     

快速迭代收缩阈值声源识别算法及其改进

近场声全息是一种主流的声学成像技术,在技术实践中可以有效实现声源定位.等效源法可用于修正声源不同数值模型的l2范数正则化逆问题和l1范数正则化逆问题.为了提高传统等效源法的分辨力,减少旁瓣"鬼影",提出了一种高阶波束形成改良快速迭代收缩阈值声源识别算法mIFISTESM-v,该方法是在改进的快速迭代收缩/阈值等效源法与...