复杂声场环境下目标声源声场重建误差分析

针对目标声源在复杂声场环境下进行声场重建易受到其它声源干扰的问题,提出存在干扰源声场、散射声场及目标声源声场的混合声场环境下基于单面声场分离技术的目标声源声场分离及重建方法。首先,通过理论分析和公式推导,清除干扰源声场及散射声场的影响;然后,利用传递函数性质对声场分离及重建误差进行分析,并对计算公式中存在的奇异性问题予以消除,得到高分辨率的声场重建图像。数值仿真表明:利用常规的单面声场分离技术很难重建混合声场环境下目标声源的声场,而利用本文研究的声场分离及重建方法能够很好反映目标声源声场的实际情况,提高声场重建的精度。     

传导骚扰测量中的盲源分离与频谱仿真

为实现多分量混合电磁干扰(electromagnetic interference,EMI)信号中的信息挖掘,提出一种基于单通道盲源分离和频谱仿真的分析方法。首先,采用奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)对混合信号进行单通道盲源分离。其次,对分离所得波形采用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)来构建仿真EMI频谱。最终,将仿真频谱与混合信号的接收机实测频谱进行对比研究。实验结果表明：分离信号的波形畸变较小,仿真频谱与实测频谱在基波和低次谐波处较为吻合。通过提高ICA中的特征维度,可以进一步提升仿真频谱的质量,但会导致算法收敛困难。该方法能有效分解混合EMI信号并解释其对应频谱。     

基于等效源法的单全息面分离声场研究

近场声全息能高分辨率地重构声场,但是其所要求的严格的自由声场条件在工程上很难得到满足,声场分离的方法能虚拟出自由声场,扩大了近场声全息技术的应用范围。目前的声场分离方法对声源要求有较多的先验知识,一定程度上阻碍了近场声全息技术的应用。文章根据声波等效源法的原理提出一种新的单全息面分离声场方法,无需目标声源和噪声源的先验知识,即可对声场进行分离,达到虚拟消声的效果。通过理论推导证明了方法的正确性,通过数值仿真验证了该方法的可行性。     

用长旋转椭球函数重构声场

提出了一种声场中声压新的叠加形式。使用长旋转椭球函数得到一组独立函数，把声场中的声压表示为独立函数的线形叠加。这样，根据声场中某些已知点的声压，就可以重构整个声场的声压。本文提出的新方法，其主要特点是可以根据声场中声源的形状来灵活地选择计算的参数，其适用范围是宽高近似相似、长可任意的物体。而文献(1)是本文的一个特殊情况，其适用范围为长宽高约为1：1：1的声源。在本文的适用范围内，使用本文提出的新方法，相对于边界元等方法，将很大地提高计算效率。文中，对脉动球和有限长的圆柱的算例进行了验算，表明了该法是可行的。     

双通道定位与盲分离结合的噪声分离方法

探索双通道定位算法与盲源分离相结合进行噪声分离的可能。根据双通道空间定位理论,以声音传播过程中在双通道间产生的延时差和强度差为线索对混合信号进行分离。当待分离的辐射噪声中存在时频混叠或同一位置多个源时,双通道定位分离算法能分离出不同位置处源信号,然后利用盲源分离方法对同一位置处的多个源信号进行再分离。在Roomsim中进行分离方案的可行性验证,假设房间六个壁能100%吸收所有频率信号,不存在反射与混响,对比分析声源位置及个数对分离结果的影响。结果表明,当源位置的个数不大于3时,双通道定位分离算法能有效分离出不同位置的声源信号,用盲源分离方法可进一步分离出相同位置处的不同源信号,但当源位置个数大于等于4时双通道定位分离算法的分离性能降低。     

基于频域盲解卷的噪声信号分离

由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响，大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型，为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法，新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离。主成分分析一瞬时混合盲分离结构，首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法，获得噪声源的基本估计，然后再经过主成分分析和第二次盲源分离。提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离，计算量小，同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点，具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。     

频谱分析技术在车辆NVH故障诊断中的应用

利用频谱分析技术对某乘用车加速噪声偏高以及某商用车驾驶室振动异常的问题进行了准确的诊断。分析了车辆产生振动的主要激励源以及主要噪声源的频谱特征,根据实际的测试结果分别对某乘用车的加速噪声过高和某商用车驾驶室异常振动问题进行了诊断。并根据诊断结果对车辆进行了有针对性的改进,改进的结果表明了频谱分析在车辆NVH故障的有效性和准确性。     

基于独立分量分析的重盲源分离方法

基于独立分量分析(ICA)的盲源分离(BSS)是一种多源信号分离的优化方法。针对ICA通道数目必需不少于源信号数目的限制条件,提出一种基于频谱识别的重盲源分离(R e-BSS)方法,利用虚拟通道实现通道数目的增加。单通道测量信号的仿真实验和实际信号处理结果表明,该方法简单可行,为盲源分离的进一步工程应用提供了新的思路与方法。     

机械振动信号非线性混叠的盲源分离

设备状态信号的处理是状态监测及故障诊断的基础.在实际运行环境中,通过传感器检测的信号有可能是振源信号的非线性混合、畸变信号.传统的振动信号处理方法对此种非线性混合信号处理效果并不理想.非线性盲源分离技术由于自身独特的盲处理优势,可以有效的去除外来干扰并分离出源信号,有助于提高诊断的准确性.针对直升机齿轮箱振动信号的非线性混叠进行盲源分离,分离出轴承故障振动信号,表明盲源分离技术是机械故障诊断领域的一个有效的信号处理方法.     

基于Gabor变换和盲源分离的旋转机械故障诊断方法

传统的盲源分离方法要求源信号相互统计独立,但是实际机械设备很难满足这个条件。为此,提出了一种基于Gabor变换和盲源分离相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过不同混合信号的Gabor变换系数之间的相互关系,得到源信号间的公共频率成分,然后对观测信号进行滤波处理,得到新的观测信号,最后利用矩阵联合对角化方法进行分离,实现相关源信号盲分离。该方法突破了传统盲源分离方法中要求源信号相互统计独立且最多只能有一个高斯信号的限制,仿真和实验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

等变自适应算法在声学特征信号分离中的应用

本文介绍了一种高效的盲分离算法——基于独立性的等变自适应分离算法，简称EASI算法(EASI：Equivariant Adaptive Separation via Independence)。为了克服EASI算法依据峭度选择非线性函数的问题，引进了其改进算法。将其运用到声学诊断中，对声混合信号进行频谱分离，得到各声源的特征频谱结构图。EASI及其改进算法经过实验研究，证明了该算法的有效性。     

The Research of Blind Source Separation (BSS)in Machinery Fault Diagnosis

1 Introduction：While a machine is running, it will create vibration, and also strong noise. Commonly, when the vibration is more intense, the noise is greater. Just like the vibration signals, the sound signals of the machinery contain affluent facility status information, so the sound signals can also be used in the machinery fault diagnosis. We call the technology the sound fault diagnosis which uses the sound signals in fault diagnosis. Even more, using the sound signal in fault diagnosis…     

基于声场图像分析的印刷机轴承故障诊断方法

目的针对印刷机墨辊轴承的故障信息获取及诊断难等问题,提出一种基于声场图像分析的故障诊断与定位方法。方法首先,构建声音测试系统并划分检测对象的空间区域,逐一采集信号并依据对应空间位置关系进行重构与组合;其次,将一段时间内的信号能量进行叠加,同时依据空间位置关系形成叠加状态的声场图像信息;然后,引入二维经验模式分解(BEMD)分析空间域图像信息,消除环境噪声干扰并得到声场图像的高频信息。结果对不同位置、不同种类的墨路系统故障轴承进行特征分析与比对,利用IBIMF分量及统计特征实现了轴承内、外圈故障的诊断,利用无量纲特征实现了不同故障位置的有效定位,并通过实验验证了方法的有效性。结论所提出故障诊断方法发挥了非接触测量优势,同时具有较强故障表征能力,适用于同类复杂机械系统。     

基于EMMD的欠定旋转机械振动信号盲源分离

传统盲源分离算法通常基于观测信号数不小于源信号数的假设, 当观测信号数小于源信号数时, 盲源分离效果较差, 而欠定的甚至单通道信号的盲源分离问题普遍存在于旋转机械中, 针对该问题, 提出一种基于极值域均值分解的欠定旋转机械振动信号盲源分离算法。首先把欠定的观测信号进行极值域均值分解得到一系列本征模函数, 将欠定观测信号和其本征模函数组成多维信号, 作为新的观测信号实现升维;然后利用奇异值分解和贝叶斯准则进行源数估计, 最后利用基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化方法实现信号的盲分离。仿真结果表明, 该方法能够有效地解决欠定观测信号的盲源分离问题。     

隔声现场测量的扬声器声源法改进

通过对现行国家标准关于隔声现场测量中扬声器声源法的分析，提出扬声器声源多点放置隔声现场测量的改进方案。在扬声器声源多点测量方法中，合理选取不同角度放置声源，测得声波以不同角度入射时构件的隔声量，再对测试结果按照角度求平均值。实验结果表明，扬声器声源多点放置测得的结果能更好地反映隔声构件的现场隔声效果，且实验可重复性好，实验条件便于控制。     

城市高架复合道路交通噪声垂直面声场研究

采用Cadna/A 软件研究高架复合路在不同路况条件下交通噪声垂直面声场的分布规律和建设高架路声屏障的降噪规律。高架桥使高架复合道路垂直面声场发生较大变化,由此需要研究高架桥对不同路况交通噪声垂直面声场分布的影响规律。国内在高架路上建设大量声屏障,但在很多情况下,这种声屏障的降噪效果并不理想。为了研究产生这种现象的原因,计算并分析不同路况下建设高架路声屏障的降噪效果,提出可以根据不同路况来决定是否应建造声屏障,以避免建造无效声屏障造成的浪费。     

基于二阶盲辨识的双跨转子故障信号分离研究

将盲分离理论应用于消噪处理,其关键是分离噪声,因此在分离噪声时不损失有效信号,为消噪处理提供了一种新方法。提出了一种基于二阶盲辨识的去除干扰的自提取方法,在原有的自提取算法中引入了梯度变化率的概念,有效降低了噪声。通过仿真和对实际转子振动数据的处理表明,这种算法有效地遏制了噪声,提高采样数据的准确性。     

声场中声能量与传递

当声波传播偏离平面波传播规律时,声场中存在无功声强,影响声能量的传递,有部分能量滞留在声场中。在近场,局部声源表面有时吸收声场中的能量,这成为声场中出现负声强的原因之一。