基于传声器阵列的旋转声源识别方法研究

摘要

以叶轮机械为代表的旋转机械在给工业生产提供动力的同时，也产生了严重的噪声污染问题。降低这些旋转机械的噪声迫在眉睫，而控制声源是降低噪声的最根本措施。基于传声器阵列识别声源可为声源的主被动控制提供重要的指导，然而目前的声源识别方法主要是针对静止声源。由于旋转声源所产生的声信号中包含明显的多普勒效应，因此现有方法在识别旋转声源时会失效。围绕该问题，本论文将研究基于传声器阵列的旋转声源识别方法，为旋转声源识别提供理论依据和指导方法。具体研究内容如下:
　　第一章首先阐述了旋转声源识别的背景和意义，然后通过论述旋转声源识别技术的研究现状，并分析其中存在的问题，提出本论文的研究内容。
　　第二章针对现有旋转单极子声源识别方法计算效率低的问题，提出了基于DAMAS2的自由场旋转单极子声源识别方法。首先分析了自由场中旋转单极子产生的多普勒效应，以及其对声源识别结果的影响;然后采用旋转框架技术消除多普勒效应的影响;继而采用DAMAS2解卷算法识别旋转声源，提高声源识别分辨率和计算效率;最后，通过数值仿真和实验分析验证了所提基于DAMAS2的自由场旋转单极子声源识别方法的有效性。
　　第三章针对现有旋转声源识别方法无法准确识别实际工程中常遇到的旋转偶极子声源问题，提出了自由场中旋转偶极子声源识别方法。考虑到实际旋转机械产生的声源中，周向偶极子和轴向偶极子占主要部分，因此基于球谐波展开的方法推导出这两种偶极子Green函数，并分析这两种偶极子Green函数在实际应用过程中存在的模态截断数的选取问题。通过引入旋转框架技术消除多普勒效应后，在高频采用波束形成技术来识别声源，在中低频采用反技术来识别声源。最后通过数值仿真和无人机旋转桨叶的实验验证了所提方法的有效性。
　　第四章针对现有管道内旋转声源识别方法测量成本高的问题，提出了基于正交匹配追踪算法的管道内旋转声源识别方法。首先分析了管道内旋转声源的辐射声场特性;然后采用旋转框架技术消除了管道内旋转声源产生的多普勒效应;之后采用基于正交匹配追踪算法的方法来实现管道内旋转声源识别，以达到利用较少传声器测量米获得高分辨率声源识别的目的，进而减少测量成本、提高测量效率;最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性和优越性。
　　第五章总结了本文的主要研究成果，提出了需要进一步研究和解决的问题。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 旋转声源识别的背景及意义

1．2 旋转声源识别技术的研究观状

1．2．1 用于旋转声源识别的波束形成技术

1．2．2 用于旋转声源识别的反技术

1．3 本文研究的主要内容

第二章 自由场中旋转单极子声源识别

2．1 旋转所致多普勒效应分析

2．1．1 自由场中旋转单极子的Green函数和辐射声压

2．1．2 多普勒效应分析

2．2 基于旋转框架技术的多普勒效应消除

2．2．1 旋转框架技术理论

2．2．2 旋转框架下的声压计算

2．3 消除多普勒效应后的单极子声源识别算法

2．4 数值仿真

2．5 实验验证

2．6 本章小结

第三章 自由场中旋转偶极子声源识别

3．1 周向偶极子Green函数的推导及旋转框架下声场传递关系的构建

3．1．1 周向偶极子Green函数的推导

3．1．2 旋转框架下周向偶极子声场传递关系的构建

3．2 轴向偶极子Green函数的推导及旋转框架下声场传递关系的构建

3．2．1 轴向偶极子Green的推导

3．2．2 旋转框架下轴向偶极子声场传递关系的构建

3．3 旋转模态截断效应分析

3．4 消除多普勒效应后的偶极子声源识别算法

3．4．1 高频偶极子的波束形成技术识别方法

3．4．2 低频偶极子的反技术识别方法

3．5 数值仿真

3．5．1 识别旋转周向偶极子声源

3．5．2 识别旋转轴向偶极子声源

3．6 实验验证

3．7 本章小结

第四章 基于正交匹配追踪算法的管道内旋转声源识别

4．1 管道内旋转声源辐射声场特性分析

4．2 管道内旋转声源的多普勒效应消除

4．3 基于正交匹配追踪算法的旋转声源识别

4．4 数值仿真

4．5 本章小结

第五章 全文总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间学术活动及成果情况