基于声场分解和稀疏正则化的二维空间次级声源布局优化

在有源噪声控制系统电声器件布局设计中,目前的优化方法需要预先确定误差传感器的布局,这样大大增加了后续次级声源布局优化的工作量。利用高阶传声器拾取声场信息,在波域构造有源控制代价函数,从而解除了对误差传感器布局信息的需求。在此基础上,根据初级声场的稀疏特性,引入稀疏正则化方法,通过求解欠定方程的稀疏近似解,实现了次级声源布局(个数和空间位置)优化。讨论了备选次级声源个数对优化结果的影响,并与均匀布局和遗传算法优化布局结果进行了比较。结果表明,所提方法在不依赖于误差传感器布局信息的情况下可以有效地优化次级声源布局,降噪效果与遗传算法布局结果相近,其他系统评价指标明显更优,有利于有源系统的稳定运行。     

基于平面波分解的封闭空间次级声源布局优化

封闭空间有源噪声控制系统的次级声源布局优化一般只关注离散点的降噪需求,导致空间区域降噪效果不理想,而且需要预先知道误差传感器布局信息。为解决该问题,提出一种面向空间降噪的代价函数。利用声场的平面波分解,获取初级声场平面波和各备选次级声源的单位次级声场平面波作为布局优化先验信息,以此构造波域有源控制代价函数,优化方法采用模拟退火搜索。以刚性壁矩形腔为对象,利用波域先验信息解析值与2种空间域布局优化方法结果做比较,表明所提方法在不依赖于误差点位置信息的情况下,能获得更优的空间声势能降噪效果;利用随机分布的传声器测量估计波域先验信息做布局优化,结果说明实际中所选布局能够达到比空间域方法更优的空间声势能降噪效果,但测量传声器位置对结果影响较大。     

基于平面声源的三层有源隔声结构次级源最优布放

三层有源隔声结构中次级平面声源的布放影响系统的隔声性能,平面声源位置的优化需重点研究。应用遗传算法在宽频带内对三层结构中平面声源的位置进行优化设计。首先对三层板腔结构建模并求解振动响应,然后分别以被动隔声、有源降噪及系统总隔声性能为依据,构建宽频带优化函数;最后通过迭代计算获得最优的布放位置。结果表明,对于被动隔声最优的平面声源布放位置应位于双层结构的中间;而对有源降噪,次级声源应尽量靠近入射板布放。对于系统总的隔声性能,最优的布放位置应在上述两者之间取折中。     

水下声源辐射声功率测量实验研究

针对水下声源辐射声功率测定问题,提出了一种混响水池测量方法.通过在混响水池内测量声源的空间平均声压功率谱,并对混响水池的声场进行校准,可以得到声源在自由场条件下的辐射声功率.研究了声源位置、声源与水听器的不同距离等对空间平均声压功率谱测量结果的影响,分析了在混响水池中测量声源辐射声功率的下限频率与水池尺度的关系.对空间平均功率谱进行了测量不确定度分析,其A类不确定度不大于1 dB.通过混响时间计算的混响场条件下的声源辐射声功率至自由场的修正量与实测修正量之间的差别不超过1 dB.该方法同时适用于水下复杂声源或具有一定空间分布声源的辐射声功率的测量.     

自适应声学结构中基于声辐射模态的有源控制策略

研究了结构振动模态和声辐射模态之间的对应关系,并利用该关系建立了一种新的自适应声学结构有源控制策略,即引入单个或多个次级结构抵消初级结构振动模态对应的主导声辐射模态,使得主导辐射模态的声功率最小,从而控制总辐射声功率。研究结果表明:利用该控制策略,只需引入4个次级板同时抵消结构前4阶辐射模态的声功率,即可控制结构所有振动模态的声辐射,在宽频带范围内取得满意的控制效果。     

自由声场自适应有源消声中误差传感器的最优布放

有源噪声控制中,误差传感器布放的合理与否,直接关系到自适应有源噪声控制系统的降噪效果。本文利用遗传算法研究了自由场ＡＡＮＣ中误差传感器的布放问题,较好地解决了传统的梯度搜索算法难以解决的位置优化问题。仿真结果表明,用遗传算法寻找到的误差传感器的最优位置与理论分析结果吻合。     

自适应有源消声次级源安装角度优化试验与研究

针对一个基于Filtered-xLMS算法并应用M序列的在线自适应有源消声控制系统,研究了发动机排气管道有源消声控制中次级声源安装角度对消声效果的影响．通过改变次级声源的安装角度,在线检测其消声效果,实验验证了这种理论方法的有效性．最后得出如何优化次级声源的安装以改善发动机排气管道的消声效果．     

粒子群优化算法在ECG数据压缩中的应用

为了更好地恢复ECG数据压缩中的原始信号,采用粒子群优化算法来求解ECG数据压缩中的最小误差问题.粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的随机进化计算方法.首先介绍了粒子群算法的原理和流程,其次结合拉格朗日函数和编码模型得出适应度函数,并将这种方法应用于ECG数据的压缩上,最后给出了PSO算法在ECG数据压缩上的应用实例,通过与SPIHT算法比较,文中算法的误差和平均PRD值都比SPIHT算法小.验证了粒子群算法在ECG数据压缩求误差极小值上的有效性,表明该算法具有广泛的应用前景.     

电力变压器低频噪声的模拟与等效

变压器通过箱体振动向外界辐射噪声,采用数组点声源组成的声学系统可以模拟平板的振动,进而等效变压器的噪声.基于此选用4、16、36个点声源仿真出变压器噪声,并在实际运用中,利用36个点声源组成的系统来模拟某变压器的噪声,得到远处测试点的噪声水平,与实际基本相符,相对误差最低可达0.04%,最高仅为3.41%.在远场条件下,通过调整点声源的幅值、相位、频率,即可模拟出变压器的噪声,有利于有源降噪、次级声源布放等方面的实验研究.     

一种带变异算子的粒子群优化粒子滤波降噪算法

提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题,加速粒子集收敛,减少整个算法运行的时间。仿真结果通过与PF算法和PSO-PF算法相比,论证了提出的NPSO-PF算法具有更低的均方根误差、更短的运行时间、更高的信噪比和更稳定的滤波性能。