除自谱的互谱矩阵波束形成的噪声源识别技术

由于传声器阵列具有自噪声的干扰,在各通道的互谱距阵中,消除对角自谱元素的波束形成,可以提高声源识别的精度。由此,建立相应的声源识别算法和平面声源的成像软件。并对某发动机在额定工况下的噪声源识别进行验证。结果表明：发动机前端噪声来源于空气压缩机排气出口和曲轴传动皮带轮的上方机体辐射;左右两侧噪声来源于发动机缸体和油底壳辐射。由此表明涉及的算法与成像软件的正确与有效性能。     

潜艇主要噪声源识别方法研究

基于结构动力学分析，讨论潜艇噪声源识别研究的特点；综述国内外有关潜艇噪声源识别方面已有的和目前正在开展的一些主要研究，指出其存在的不足，并对该领域可能采用的前沿技术作了展望；最后是全文的几点结论。     

基于非负最小二乘反卷积波束形成的发动机噪声源识别

为提高波束形成方法识别发动机噪声源的位置精度,开发了FFT-NNLS反卷积波束形成声源识别软件。对已知单声源、不相干双声源、相干双声源等多种模拟声源的识别结果表明：该方法能够有效消除旁瓣,显著提高空间分辨率,随迭代次数的增加更快收敛,更准确地识别声源。某发动机全负荷额定转速工况下的噪声源识别试验结果表明：气缸盖罩、缸体、排气旁通阀、发电机是其主要噪声源。为改善其声学性能指明了方向,验证了FFT-NNLS反卷积波束形成在发动机噪声源识别中的有效性和所开发软件的正确性。     

交叉层波束形成方法的发动机噪声源识别

发动机噪声源分布复杂,来源多,用人耳很难分辨,利用传声器阵列的噪声源识别技术可以为发动机噪声控制提供客观依据和指导。使用波束形成声源识别方法,对位于不同平面的多个声源进行了仿真识别,并研究了多维声源识别方法,使用交叉层法得到了声源定位的立体结果。结果显示,交叉层法可以有效消减或去除来自识别表面之外的声源在识别表面的虚假投影。最后,针对某发动机产品,使用平面传声器阵列对其上、前、左、右四个面分别进行一次变转速工况时域声压信号采集,使用互谱矩阵波束形成算法,得到各转速下发动机各表面的声源分布图像,并通过交叉层法得到了发动机表面声源的立体分布,准确将声源定位至发动机表面各部件。     

波束形成三维传声器阵列声源识别的改进方法

采用具有倾角的轮型阵列能消除平面阵列对其后方背景声源无抑制能力的缺点,降低对测试环境的要求。通过仿真计算获得了三维轮型传声器阵列波束形成指向图及典型最大旁瓣水平随阵列倾角的变化曲线,分析了阵列倾角对其声源识别性能的影响。在此基础上,提出了阵列多倾角测量声级平均的声源识别改进方法,三种类型声场声源识别的模拟计算结果表明：该方法在准确计算目标声源位置和幅值的同时,相比于一定倾角阵列的单次测量结果可以更有效地同时衰减阵列前方声波和背后背景噪声在聚焦方向上产生的旁瓣干扰,显著地提高了声源识别精度。     

基于声阵列技术的汽车噪声源识别试验研究

声阵列技术通过多个传声器获取声场信息,使用波束形成原理对声场信号进行处理,能对宽带声源进行有效识别。利用基于波束形成的声阵列噪声源分析技术,研究了汽车辐射噪声的频率特性和能量分布特性,通过与光学图像的自动重叠,获得了汽车整车最大噪声源的频率、空间位置及产生来源。试验结果表明,声阵列技术能够快速有效地进行噪声源诊断和声源空间定位,为汽车的噪声控制提供了科学依据。     

采用波束形成和传递路径分析的室内噪声源评价

在室内噪声控制中,由于噪声源数量多且室内声场复杂,造成噪声源评价困难。提出一种室内噪声源评价方法：首先根据声源可能存在的位置进行区域划分,然后在各区域内利用波束形成方法进行声源定位,找到该区域A计权声压级最大的噪声源。再将各主要声源对噪声评价位置进行传递路径分析,计算各声源对该位置的贡献量。最后通过传递路径分析合成的噪声与该位置实际所测噪声的误差分析判断主要声源识别的有效性。仿真研究表明该方法能有效降低室内混响对声源定位的影响,减小传递路径方法的工作量,便于找到对评价位置影响最大的主噪声源。     

基于相干分析的复杂船舶系统噪声源识别方法研究

本文首先介绍了常相干分析、偏相干分析和重相干分析等相干分析理论;然后针对复杂的船舶机械系统,提出了多输入单输出系统低频线谱噪声源识别和分离方法;接着基于典型船舶系统振动噪声测试结果,开展了系统低频线谱噪声源的识别和分离,得到了系统主要低频线谱的来源。实际工程应用表明,本文提出的噪声源识别方法,提高了工程中振动噪声问题治理的效率和准确性,为复杂船舶系统噪声源治理提供有力支撑。     

Beamforming方法的阵列研究及其在噪声源识别中的应用

在传统平面网格阵列基础上提出一种改进的三层立体分层网格阵列布局方法,并比较十字阵列、平面网格阵列在不同条件下的指向性,结果显示立体网格阵列的指向性在三者中是最好的。对于脉动球声源的识别仿真研究,验证了基于三层立体网格阵列的波束成形方法的可行性,可以有效地识别和定位噪声源。     

相控阵ADCP编码信号相移波束形成

相对于活塞式声学多普勒流速剖面仪,相控阵声学多普勒流速剖面仪的换能器体积大大缩小,并且依托相控阵本身的物理特性,无需进行声速补偿。利用窄带相控阵声学多普勒流速剖面仪系统进行编码信号的发射与接收,从而提高相控阵声学多普勒流速剖面仪的设备性能。首先介绍了相控阵ADCP的波束形成方法,然后分别介绍了相控阵的相移波束形成和时延波束形成原理,对编码信号相移相控波束形成情况下,相控阵发射和接收信号波束开角进行了对比,并对作用距离、测量精度、系统复杂度等系统性能进行了分析。分析结果表明:窄带相控阵声学多普勒流速剖面仪可以进行编码信号的发射和接收,能够提高系统的空间分辨率和测量精度,从而提高相控阵声学多普勒流速剖面仪的性能。     

车辆噪声源识别方法综述

在车辆产业中,噪声问题越来越突出,噪声源识别方法是车辆噪声控制的重要前提。近年来,车辆噪声源识别的方法得到快速发展,但仍需不断改进和完善。本文对车辆噪声源识别方法进行总结,将车辆噪声源识别方法分为传统方法、基于信号处理方法和基于声阵列技术方法三类,并描述和分析各种识别方法的特点。最后总结全文,展望未来车辆噪声源识别方法。     

车辆噪声源识别理论与方法分析

综述当前国内外噪声源识别理论与方法及其特点,分析目前广泛使用的传统识别法和信号分析的不足之处。而可视化的声源识别技术则能较完善地取得声源的特性和形象化的直观显示,是今后发展的趋势之一。     

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。     

自由场波叠加噪声源识别的仿真研究

提出了一种基于波叠加的噪声源识别方法，并通过仿真验证了在自由场条件下该方法的正确性。根据波叠加的原理，声源产生的空间声场可以用其内部的一系列虚源点来等效代替，而虚源源强可以通过匹配场点的声压来求得，进而由这些虚源重构任意场点的各种声学量。由于噪声源识别问题对测量误差非常敏感，采用了Tikhonov方法进行正则化滤波。通过两个典型的仿真算例，研究了其定位精度与分辨率精度，取得了良好的效果，表明该方法可以在自由场条件下对任意形状物体进行噪声源识别。     

基于现代谱估计的噪声源在线识别方法研究

在噪声治理实践中,常常需要鉴别多源噪声中各声源对总体噪声的贡献情况,即各声源在总体噪声中所占比重。以两个噪声源的情况为例,将现代谱估计应用于噪声源识别研究中,不仅对主噪声源进行了识别,而且定量计算了各个噪声源所占比重,得到了比较好的结果。结果表明,现代谱估计在噪声源识别中是可行的。     

基于声强技术的GSM机柜噪声源识别

通过对GSM机柜噪声源识别,介绍声强技术用于噪声源定位的原理方法及工程应用;实验结果表明:声强法进行噪声源识别及定位精度高,结果一目了然.     

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。