基于波束形成的多类型多声源定位研究

为实现空压机多噪声源的准确定位,仿真对比了多种近场球面波多声源定位算法。基于时域波束形成,研究了相同声源平面、不同声源频率、不同声源纵向距离、不同声源强度下多声源定位以及声源频率、声源纵向距离和声源强度多因素联合的多声源定位仿真方法,模拟了更接近实际的噪声源类型。基于频域波束形成,仿真研究了1400 Hz,2400 Hz,3400 Hz,4400 Hz的多声源。分别利用互功率谱波束形成和除自谱的互功率谱波束形成,仿真研究了相干声源和不相干声源。开发了阵列声成像测试平台,运用频域波束形成和功率谱波束形成对空压机进行了定位试验研究。结果表明,1400 Hz下空压机的主要噪声源是气缸盖、空气滤清器和曲轴附近的机体,这可为空压机减振降噪改进设计提供依据。     

矢量气动声学的理论研究进展及应用

气动声学的声比拟理论以密度、声压等标量为波动算子变量,建立非齐次波动方程,描述流体运动及与边界作用诱发声音的辐射,但标量无法直接描述声能量的传播过程和途径.在流体力学研究中,标量用于描述当前当地的物质状态,而矢量用于描述质量和能量的传输.借鉴上述思想,开展了矢量气动声学的研究,概述矢量气动声学的理论研究进展及应用,主要包括:（1）以声粒子速度为变量,采用声比拟理论的思想直接从Navier-Stokes方程出发推导建立了气动声学的矢量波动方程及两种频域解;（2）综合利用声压和声粒子速度的积分解,直接求解声源周围的瞬时和有功声强矢量场,直观显示声能量的传播途径,应用于旋转声源辐射声能量的传播分析,揭示了亚音速旋转声源辐射声能量的3种传播模式:螺旋模式、声学黑洞模式和R-A模式;（3）采用球谐级数展开方法建立旋转点/紧凑声源辐射噪声的声压和声粒子速度的频域解析解,在此基础上推导了声功率谱的频域解析解,建立了识别旋转叶片声源在空间域和频域分布特征的方法;（4）综合利用矢量气动声学方法和等效源方法,显示声源和散射边界周围声强矢量场的分布特征和能量传播途径,直接揭示了阻抗边界主要的吸声位置以及直接计算得到阻抗边界的吸收声功率.      

旋转运动点声源近场声学频域解

本文在任意运动点源声辐射频域解基础上，得到旋转运动声源近场声学的一个近似解。如果旋转半径相对于场声波是紧致的，此解就可以表示为在远场解基础上叠加三项近场修正项。根据此解，本文得到适合于近场的自由空间Ｇｒｅｅｎ函数，由此讨论了声源旋转导致的声场方向性特征，研究了声源位置及源频率以及旋转频率等对近场声学结构的影响。     

利用宽带声场频率-掠射角干涉结构的深海直达声区目标深度估计方法

针对典型深海环境中宽带声源的深度分辨问题,通过研究深海声场随频率起伏的干涉结构与垂直线阵频域波束输出图中的干涉结构,给出一种直达声区内可区分多水下目标的宽带声源深度估计方法。该方法以近水面目标的射线声场模型为基础,推导出近海面宽带声源接收声场的波束输出表达式,阐明了频域波束输出图中干涉结构与声源深度的对应关系。然后利用改进的傅里叶变换方法将二维频域波束输出图映射到声源深度-掠射角度域,可实现声源深度信息的有效分离。最后开展了深海实验验证,利用垂直阵接收拖曳声源发射的宽带白噪声信号,拖曳声源深度计算结果与实测声源深度基本一致。数值仿真与实验结果均表明该方法可以在多目标复杂环境下准确估计出水下宽带声源的深度。      

线阵波束形成声强缩放方法估算声源的辐射声功率

为了解决波束形成声源识别过程中声源辐射声功率定量计算的问题,给出了阵型简洁、便于组合的线阵声强缩放模型。通过推导线阵的声强缩放系数,建立起线阵波束输出结果与声源辐射声功率之间的换算关系。无论是线阵还是平面阵的声强缩放方法,对于偏离阵列中心位置较远处的声源进行辐射声功率估算时都存在较为明显的误差。通过理论推导和仿真模拟计算,研究了同一单极子点声源在不同位置处的声功率估算偏差随频率、幅度的变化规律,发现该估算偏差只与声源偏离位置有关,而与声源自身的强度信息无关的结论,据此给出了相应的声功率估算修正方法。半消声室实验结果和声压法测量结果对比表明:修正后的线阵声强缩放方法用于中高频声源的辐射声功率计算时,单频声源的估算误差不超过1.0 dB,宽带声源的估算误差不超过1.8 dB。      

运动声源快速定位的声达时差法

针对声达时差法只能用于非运动声源定位的问题,本文提出一种运动声源快速定位方法。该方法以声达时差为基本定位原理,基于声源计算位置对多普勒效应进行解耦并进行声信号多普勒效应修正,根据三角定位方法构建声传播空间矩阵,以声源位置偏差度为目标基于单纯形优化搜索算法进行声源位置快速逼近,实现了对匀速直线运动的单声源的定位追踪,提高定位实时性。该方法将声达时差法拓展到运动声源的定位,同时解决了消除多普勒效应带来的计算过程复杂、运算量大的问题,仅用4个传声器就可实现运动声源的快速定位,突破了传统运动声源识别中对大传声器阵列的依赖。仿真实验和实车运动声源识别实验结果证明了该方法的有效性,本研究为短时发声运动声源的识别提供了一种简便、高效的方法。      

利用阵不变量的浅海宽带声源距离深度估计方法

现有阵不变量方法未能确定声源深度,且通常对远距离声源的测距误差较大。针对这一问题,提出一种利用阵不变量的宽带声源距离深度估计方法。该方法先对宽带接收信号进行频域波束形成和傅里叶逆变换，转换到波束-时间域以实现模态分离，波束-时间域各峰值位置的连线形成波束时间迁移曲线,曲线形状由阵不变量参数决定且与声源距离相关,曲线上能量分布由各阶模态激励决定且与声源深度有关;再沿波束时间迁移曲线提取波束时间强度并进行匹配处理,最终实现声源距离深度估计。SWellEx-96实验数据处理结果表明,本文所提方法的声源距离和深度估计平均相对误差分别为3.9%和3.4%,而常规阵不变量方法的平均相对测距误差为5.1%,验证了所提方法的优越性能。     

基于矢量阵的运动声源柱面聚焦定位方法试验研究

本文基于被动合成孔径原理, 在建立运动声源矢量阵近场柱面聚焦测量模型的基础上, 分别研究了适用于单频线谱信号和宽带连续谱信号的矢量阵柱面聚焦定位方法, 通过数值仿真计算了该方法在多种误差条件下的定位精度, 并进一步通过舱段模型试验对该方法的工程实用性和正确性进行了详细的分析和论证. 舱段模型试验结果表明, 柱面聚焦定位结果与壳体振动能量分布规律符合较好, 该方法不仅能真实反映声源位置信息, 而且能反映不同频带内声源能量分布的相对大小, 具有良好的定位效果.     

数控传声器阵列反卷积法对飞机噪音的应用与实验研究

本文主要讨论传声器阵列反卷积法对于飞机发动机噪音测量的实际应用及反卷积法对于飞机过顶测噪的数值模拟。传统"波束成型法"的成像是点源与点分布函数卷积的结果,只有在满足瑞利限制的前提下可以分辨多个相距较近的声源。本文介绍了一种简称反卷积法的传声器阵列新方法,它是将原有的Beamforming结果作为已知条件,从中提取有用的声源信息,去除掉旁瓣的干扰,使得处理出来的声源幅值与位置更加准确。观察运动声源会产生多普勒效应,特别是在频域中处理声信号时会使发声源产生频率偏移,因此在反卷积法使用前引入平均多普勒频移因子,它使得运用反卷积法在频域中预测飞机进场噪音成为可能。     

基于波束-波数域非相干匹配的浅海运动声源深度估计方法

浅海波导运动声源定位研究中,在声源距离未知时估计声源深度一直是个具有挑战性的问题.现有深度估计方法对声源未知初始距离敏感,且要求声源运动形成的水平合成孔径长度远大于模态干涉长度.针对这两个问题,本文提出一种基于波束-波数域非相干匹配的浅海运动声源深度估计方法,首先将垂直阵接收声压数据在深度和水平合成孔径方向分别进行波束形成变换到波束-波数域,波束-波数平面的峰值幅度仅包含与声源深度有关的模态激励,峰值位置与模态传播角和水平波数相对应;然后,在波束-波数平面内提取各峰值幅度,并与拷贝计算的模态深度函数进行非相干匹配,实现声源深度估计.所提方法在波束-波数二维平面内进行模态分离,消除了声源距离相关项,提高了模态分辨能力,可在声源初始距离未知和水平合成孔径长度小于模态干涉长度的情况下实现声源深度估计.仿真和SWellEx-96实验数据处理结果验证了所提方法的优越性能.     

高精度球面阵聚焦声源定位方法研究

提出了一种高精度高空间分辨率球面阵聚焦声源定位方法——虚拟源法。该方法通过球面阵波束扫描获得实际声源的空间聚焦谱,并假定各扫描点为虚拟声源,将实际声源聚焦谱看作是全体虚拟源共同作用的结果,由此得到各虚拟源对声场的贡献量,从而可实现声源精确定位。仿真研究分析了频率,阵列孔径,声场模态阶数,信噪比等参数对声源定位性能的影响,并与常规算法进行对比。结果显示,该方法不受频率和阵列孔径的限制,避免了空间“混淆”,能够进行高精度高分辨率声源定位,并具有良好的背景噪声抑制能力。      

Rotating beamforming – motion-compensation in the frequency domain and application of high-resolution beamforming algorithms

A method is presented for the location of rotating sound sources by a microphone array. In contrast to other methods which are formulated in the time domain, this method works completely in the frequency domain and allows the application of advanced, high resolution beamforming techniques. Following the work by Lowis and Joseph for ducted sources, it is shown that a generalized cross-spectral matrix in the rotating frame of reference can be calculated which can serve as a starting point for advanced beamforming techniques. The Green's function of a moving point source under free space conditions is expressed in spherical coordinates, which are, for numerical reasons, more convenient than cylindrical coordinates. The microphones on the array have to be arranged in a ring. As a practical example high resolution beamforming deconvolution methods are applied to simulated data and measured data from rotating sources.     

利用水平阵模态域波束形成判别声源深度*

针对近水面声源和水下声源的深度判别问题,根据近水面声源难以激发低阶模态的物理现象,研究利用声源波数谱结构和波数位置的不同来分辨近水面声源和水下声源。通过采用MVDR的谱估计方法进行模态域波束形成,补偿水平阵各阵元之间各号简正波的相位差,获得主瓣窄、旁瓣低的声源信号波数谱。波数谱的波数位置与频率呈近似线性关系,水中声速剖面、海底参数、海深都会影响波数谱的具体结构和位置。此外,声源信号的到达角估计误差同样也会影响波数谱主瓣的位置估计。数值仿真结果表明,在浅海负跃层声速剖面条件下,可利用水平阵模态域波束形成判别声源深度,区分近水面声源和水下声源。     

Near field acoustic solution of a rotating point source in frequency domain

I.IntroductionAerodyntalcnoiseofturbomaChinrynotoalythectstheenvironmentbutalsosometimesresultsinstructuredamage.Aeroacoustics,asaintewhsciPlineofacousticsandaerodynamics,isattractingmorandmoreatteDtionandresearch.TherearetwoimportalltcontentsonthenoiseproducingmechAnsmsinaeroacousticproblem.OneisaboutthesourcesofnoiseinturbomachinryGenetallytherearethreetyPesofsources:thickness,forceandturbulencestress,correspondingrespectivelyTomonopole,dipoleandquadruplesourcesThelatertwokindsofsourcesh…     

基于时域多普勒修正的运动声全息识别方法

由于运动声源测量信号中多普勒效应的存在,一般声全息方法无法直接使用,而阵列信号波束成形处理方法无法进行定量分析.本方法建立了基于测量面、辐射面和全息面的运动学几何关系,提出了声源与测量信号之间的非线性时间映射方法,基于运动声源的声源特征函数,构造了消除多普勒效应的全息面时域声压分布.全息重建得到运动声源表面有效声压分布,实现了对主要声源处声压幅值的定量估计.实际运动声源的测量实验结果证明了该方法的有效性.     

基于压缩感知的矢量阵聚焦定位方法

本文针对噪声源近场定位识别问题,利用声源分布在空间域具有稀疏性,在压缩感知理论框架下建立了新体系下的矢量阵聚焦波束形成方法,用于解决同频相干声源的定位识别问题.新方法可在小快拍下准确获得噪声源的空间位置,且不损失对噪声源贡献相对大小的评价能力.通过详细的理论推导、仿真分析和试验验证,证明了基于压缩感知的矢量阵聚焦定位新方法本质上实现了l1范数正则化求解下的波形恢复和空间谱估计,因此具有较高的定位精度,较强的相干声源分辨能力、准确的声源贡献相对大小评价能力以及较高的背景压制能力,可应用于水下复杂噪声源的定位识别.