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基于近场声全息的噪声源识别方法研究

作　者: 罗永辉
导　师: 何元安
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 水声工程
关键词: 近场声全息主成分分析噪声源识别
分类号: TB561
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 60次
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内容摘要

近场声全息(Nearfield Acoustic Holography, NAH)是一种重要的噪声源识别方法,但却不适用于部分相干声场,而部分相干的情况在实际中是广泛存在的。主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种数学方法,属于多元统计分析,也属于矩阵分析。它可以将高维数据分解到低维空间,一来可以使数据降维,达到简化数据的目的,二来可以提取数据的主要信息,从而获得更有意义的解释。本文论述了一种将NAH和PCA结合的噪声源识别方法。该方法使用一个传感器阵列扫描采集声场全息面数据,并使用若干个靠近声源的参考传感器获得一组参考数据。然后先由这两组数据求出全息面的主成分,也就是PCA方法分解出的一组全息面声压分量,再把这些全息面主成分通过NAH的方法变换到源面,叠加出源面声压分布,进而识别噪声源。为研究这一方法的效果,选取点源声场进行仿真研究。先在近场针对不同的声源相干程度,不同参考传感器个数进行仿真。然后在远场分析不同声源的贡献量大小。研究表明,这种方法不但具有NAH的全部功能,而且拥有一些NAH所不具备的特点和优势。主要体现在克服了NAH不能分析部分相干源的限制,对相干源的识别效果比NAH更好,可以对声源的远场贡献量进行排序几个方面。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-16
  1.1 噪声源识别的目的和意义  9
  1.2 部分噪声源识别技术简述  9-13
    1.2.1 功率谱分析  10
    1.2.2 倒频谱分析  10-11
    1.2.3 相干分析  11-12
    1.2.4 偏相干分析  12-13
    1.2.5 波叠加法  13
  1.3 基于近场声全息的噪声源识别及其发展趋势  13-14
  1.4 基于互谱的近场声全息与主成分分析  14-15
  1.5 本论文的研究内容  15-16
第2章近场声全息  16-25
  2.1 基本原理与公式推导  16-20
  2.2 格林函数的离散化  20
  2.3 近场声全息变换的参数分析  20-21
  2.4 滤波窗的优化  21-24
  2.5 本章小结  24-25
第3章近场声全息与主成分分析联合的噪声源识别技术研究  25-35
  3.1 基于奇异值分解的噪声源数目确定方法  25-26
  3.2 近场声全息与主成分分析联合的噪声源识别方法  26-33
    3.2.1 基于互谱的近场声全息公式  26-27
    3.2.2 声场的主成分分析  27-32
    3.2.3 参考选择与布放策略  32-33
    3.2.4 测量与计算分析的步骤  33
    3.2.5 宽带问题的处理  33
  3.3 远场问题的处理  33-34
  3.4 本章小结  34-35
第4章近场仿真分析  35-50
  4.1 参考个数与声源个数相同时的仿真  35-47
    4.1.1 三个同频率点声源  35-40
    4.1.2 三个频率略有偏差的点声源  40-47
  4.2 参考个数大于声源个数时的仿真  47-49
  4.3 本章小结  49-50
第5章远场仿真分析  50-55
  5.1 远场中对于声源贡献量的仿真  50-53
  5.2 本章小结  53-55
结论  55-56
参考文献  56-60
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  60-61
致谢  61

基于近场声全息的噪声源识别方法研究

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