基于声阵列的广义逆声源识别方法研究

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准确识别和定位噪声源并掌握其声场特性是进行噪声控制的前提,基于传声器阵列的声源识别方法,由于可实现有效的噪声源识别、定位及声场可视化,已成为目前NVH领域研究的前沿和热点。工程中的噪声源一般为宽频带声源,为准确识别并定量分析噪声源,声源识别方法需要在宽频带上精确重建出声源面任意点处的声压、质点振速等声学量。另外,在对多源的复杂噪声源进行声源识别时,重构声源分布易受干扰噪声影响而产生旁瓣鬼影,声源识别方法只有具备较宽的动态显示范围才能准确识别定位噪声源。因此如何有效改善现有声源识别方法在频率带宽、空间分辨率及动态范围上的不足,成为目前声源识别研究的难点。本文即针对此难点问题,以提高空间分辨率和动态范围为目标,以一般广义逆声源识别方法为基础,提出两种改进的广义逆声源识别方法,并将其适用范围扩展到混响条件下的声场分离和结构板件声源定位。论文以一般广义逆声源识别方法为基础,提出了一种改进的广义逆声源识别方法。该方法在解逆过程中采用正则化矩阵和尺度参数减小复杂声源条件下的重构及测量误差影响,利用阈值滤波抑制旁瓣鬼影产生,保证了声源识别与重建精度。运用简单源模拟实际声源建立了声源识别模型,利用数值仿真探讨了在不同测量距离及声源频率下的空间分辨率变化规律,分析了信噪比对重建精度的影响,表明近距离测量时提出的改进方法在宽频带上具有良好的声学重构性能及较高鲁棒性。在不同测量距离和分析频率下进行了单极子和相干声源仿真与实验,实现了对声阵列前方任意位置的中高频相干声源的识别与分离,提出的改进方法在强干扰噪声情况下准确识别了噪声源。在利用声源面声压进行声品质参数重建中,将改进的广义逆声源识别方法从传统声压重构推广到宽带声源的声品质参数估计。进行了有风噪和无风噪情况下的实验,所提改进方法实现了客观声品质参数分布重建。基于互谱波束形成和广义逆声源识别方法,引入声压互谱矩阵的高阶函数和归一化转向向量实现了无损声源强度的声学解逆,建立了适用于多噪声源识别的高阶矩阵函数广义逆声源识别方法。通过其高阶形式输出在降低主瓣宽度的同时有效抑制了旁瓣产生,提高了声源识别的动态范围。利用点声源重构理论分析了高阶矩阵函数广义逆声源识别方法消除强度估计误差的独立性条件,提出了幅值修正方案,通过收敛性分析证明其在满足收敛性条件下能进行多声源识别。运用数值仿真分析了重建结果对信噪比、声源频率及阶次数目的敏感性,提出采用推荐阶次数降低干扰噪声影响。通过在不同声源频率下的数值仿真和实验,对比了高阶矩阵函数广义逆与其他方法的声源重构结果,表明高阶矩阵函数广义逆声源识别方法在宽频带上具有较高分辨率和动态显示范围。针对怠速工况下的汽车发动机舱进行了声源识别定位测试试验,运用论文提出的方法对发动机舱主要噪声源进行了定量识别,准确识别出发动机主要噪声源。针对车内混响条件下的噪声源识别分离问题,建立了基于双面阵列的声场识别分离模型,结合改进的广义逆和高阶矩阵函数广义逆声源识别方法建立了一种新型的混合声场识别分离方法。混合声场识别分离方法利用基于广义逆方法的声场声压和质点振速的准确重构实现了存在反射源条件下的声场识别与分离,并通过引入高阶矩阵函数有效提高了分离的精度和动态范围。利用前后布置的单个和多个相干声源进行了数值仿真,实现了对等幅和非等幅相干声源的重建与分离,表明该混合声场识别分离方法可通过增加阶次数有效提高声源分离的性能。以实际扬声器源进行试验测试,验证了所提方法有效。在结构板件声源识别模型中引入带倏逝波的格林函数和类声压互谱矩阵的高阶形式,提出了一种基于广义逆的新型板件声源识别定位方法,实现了空间分辨率和干扰噪声抑制的兼顾。该方法充分继承了高阶矩阵函数广义逆声源识别方法高定位精度的优点,有效避免了传统方法如iPTF(The inverse Patch Transfer Functions)重建精度较差的问题。通过不同声源频率下的仿真分析,揭示了阻抗矩阵条件数与重建误差的关系,表明基于倏逝波格林函数的阻抗矩阵在保证重建精度的基础上能提高计算效率。利用数值仿真和实验,模拟了在结构板件上布置活塞声源和通过激励力激励结构板件,表明所提的板件声源识别定位方法具有较高的声源重建性能,且能通过调节阶次数提高声源定位能力。
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