基于聲全息方法的噪聲源識(shí)別算法及對(duì)比研究.pdf

1、為了探究聲全息法聲源識(shí)別算法性能，本文對(duì)車輛工程領(lǐng)域中常用的傳統(tǒng)平面近場(chǎng)聲全息、統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息、等效源法近場(chǎng)聲全息以及寬帶聲全息四種算法進(jìn)行了研究，通過仿真算例分析了其聲場(chǎng)重建性能及影響因素，并作了算法對(duì)比及優(yōu)化，最后試驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化結(jié)果，得到了優(yōu)異的重建性能。
　　本文首先基于聲場(chǎng)空間變換原理推導(dǎo)了傳統(tǒng)平面近場(chǎng)聲全息算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式，闡述了算法中有限孔徑效應(yīng)引起的重建誤差，并通過在空間域、波數(shù)域加濾波函數(shù)改善算法，在此基礎(chǔ)上，

2、模擬計(jì)算了點(diǎn)聲源及板聲源聲場(chǎng)重建結(jié)果，表明：平面近場(chǎng)聲全息對(duì)中低頻聲源有很好的重建性能，而對(duì)于高頻聲源隨頻率升高重建性能下降；此外，其還能準(zhǔn)確重建諸如鋁板等面板的輻射聲場(chǎng)。
　　其次，基于波疊加思想，闡明了統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息基本理論，設(shè)計(jì)了聲源識(shí)別算法，以網(wǎng)格陣列、圓形陣列、均布非規(guī)則陣列為例，研究了陣列形式對(duì)統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息算法重建結(jié)果的影響，得出：網(wǎng)格陣列和均布非規(guī)則陣列都能準(zhǔn)確識(shí)別聲源位置且均布非規(guī)則陣列有較好的重建性能，

3、圓形陣列不能用于聲場(chǎng)重建；同時(shí)對(duì)比分析了統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息與傳統(tǒng)平面近場(chǎng)聲全息兩種算法的聲場(chǎng)重建性能，結(jié)果表明：二者均可有效識(shí)別聲源；相比于傳統(tǒng)平面近場(chǎng)聲全息，統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息能更加精確、真實(shí)的反應(yīng)聲場(chǎng)原貌。進(jìn)一步利用統(tǒng)計(jì)最優(yōu)近場(chǎng)聲全息算法對(duì)某柴油機(jī)進(jìn)行了噪聲源識(shí)別，結(jié)果表明：在50～1000 Hz頻率段的主要噪聲源為油泵傳動(dòng)軸和油泵調(diào)速器。為后續(xù)的低噪聲改進(jìn)指明了方向。
　　再次，基于等效源思想，推導(dǎo)了等效源法近場(chǎng)聲全息算法聲

4、場(chǎng)重建公式，針對(duì)該算法聲場(chǎng)逆向求解中Tikhonov最優(yōu)正則化參數(shù)選取問題，本文引入Bayesian正則化準(zhǔn)則進(jìn)行求解，并對(duì)GCV法、L-curve法和Hald法三種參數(shù)選取方法，在不同重建頻率，全息面距離及信噪比配置條件下進(jìn)行了仿真對(duì)比分析，結(jié)果顯示：高頻遠(yuǎn)距離測(cè)量及噪聲水平較高且信噪比輸入存在誤差時(shí) GCV、L-curve和Hald法難以獲得最優(yōu)的正則化參數(shù)，Bayesian正則化準(zhǔn)則則不受此限制，在寬頻帶內(nèi)有優(yōu)異的重建性能。進(jìn)一步

5、的算例試驗(yàn)驗(yàn)證了將該方法應(yīng)用在等效源法近場(chǎng)聲全息中的正確性與有效性，在此基礎(chǔ)上，闡述了加權(quán)范數(shù)迭代最小二乘法算法，并將該算法與等效源法進(jìn)行了算法性能對(duì)比，結(jié)果表明：加權(quán)范數(shù)最小二乘算法比傳統(tǒng)等效源算法能更精確地重建聲場(chǎng)，更有效地實(shí)現(xiàn)聲源識(shí)別，且聲源分辨率高，為聲源的精確定位與識(shí)別提供了一種新的參考方法。
　　最后，結(jié)合等效源思想及最速下降法原理，推導(dǎo)了寬帶聲全息算法聲場(chǎng)重建公式并設(shè)計(jì)了聲源識(shí)別算法，通過仿真算例對(duì)比分析了其與等效源

6、法、加權(quán)范數(shù)迭代最小二乘法的重建結(jié)果，并分析了全息距離與聲場(chǎng)信噪比對(duì)其重建結(jié)果的影響，結(jié)果顯示：寬帶聲全息算法在寬帶內(nèi)聲源識(shí)別精度高，聲場(chǎng)重建性能優(yōu)異，且對(duì)全息距離和聲場(chǎng)信噪比有良好的穩(wěn)定性，等效源法和加權(quán)范數(shù)迭代最小二乘法適用于低頻聲源識(shí)別，且低頻內(nèi)加權(quán)范數(shù)迭代最小二乘法與寬帶聲全息法有類似的重建性能。進(jìn)一步，為選取更加有效的特征值和主分量重建聲場(chǎng)并提升計(jì)算效率，對(duì)原有算法進(jìn)行了主分量截?cái)嗵幚?，并?duì)截?cái)嗲昂蟮穆曉醋R(shí)別結(jié)果進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證