运动噪声源识别技术的研究

发布时间：2020-03-27 12:01

【摘要】： 噪声源识别技术是噪声控制工程中重要的工作内容之一。由于运动噪声源的声辐射场较复杂,给噪声的测试和分析带来了一定困难。声全息和阵列信号处理方法是两种比较有效的运动噪声源识别技术,近年来取得了较快发展,但是由于这两种方法本身的局限性,对运动噪声源的声场分析存在一些不足。本文旨在寻找一种识别运动噪声源的有效方法,准确分析运动噪声源的声场特性。详细研究了声全息和阵列信号处理方法在运动噪声源识别技术中的应用情况,针对两种方法在运动噪声源识别中的关键技术进行了解决和拓展。提出了基于组合测量方法的运动噪声源识别技术,该方法在低频域采用声全息方法进行声场重建,在高频域采用阵列信号处理方法进行声场分析,结合两种方法的分析结果,获得整个频域的声场信息,具有低成本高效率的优点,最后通过理论推导和实验分析验证了该方法的可行性和优越性。
【图文】：

以便消除其对声源识别的干扰[79]。为便于理解多普勒效应的消除原理，分析声源信号频谱图的主瓣，如图2.10 所示，在波数域的频移，如图 2.11 所示：图 2.10 原信号和频移信号主瓣功率谱图 图 2.11 波数域频移示意图图 2.10 中的实线部分为原信号的主瓣，中心频率为0ω ，，虚线部分为频移信号的主瓣。基频0ω 是固定值，频率偏移量dω 是随时间变化的量，求解的量为dω 。由于基频0ω 已知，只要找到已频移声源信号功率谱的最大值，对应的频率值就是0 dω ω，便可以求出dω 。同理可得到图 2.11 中波数域的频移信号。基于这一点

第二章 声源辐射特性分析及多普勒效应消除2.4.3 小波变换法消除多普勒效应由多普勒信号分析可知，从时域上看，接收器实际上是声源的压缩或展宽，在持续时间内，表现为频率的改变[78]。在两次发声间隔期间，表现为间隔时间的改变，也就是两者关系反映在尺度伸缩上。从小波分析可知，小波变换实质是一种时间-尺度的分析方法，由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节，因此适合非平稳信源产生的多普勒效应的处理。考虑到多普勒频移与小波理论中尺度分析的相似性，采用小波变换对多普勒效应进行处理，以便消除其对声源识别的干扰[79]。为便于理解多普勒效应的消除原理，分析声源信号频谱图的主瓣，如图2.10 所示，在波数域的频移，如图 2.11 所示：
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TB535

【引证文献】

相关博士学位论文 前2条

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相关硕士学位论文 前3条

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2 杜亮;基于声阵列与声全息的噪声源识别方法研究[D];浙江理工大学;2011年

3 李有哲;波束形成技术在声源识别中的运用[D];合肥工业大学;2012年

本文编号：2602925