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一种循环平稳声场的声源识别定位方法

DOI:10.7495/j.issn.1009‐3486.2016.05.015

一种循环平稳声场的声源识别定位方法

收稿日期:2015‐03‐17;修回日期:2016‐07‐23。

基金项目:国家部委基金资助项目(9140A34020114JB11485);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB707)。作者简介:常广晖(1979-),男,讲师,博士,主要研究方向为舰船机械振动与噪声控制、机舱自动化。

通信作者:陈志敏(1979-),男,讲师,博士,czm12345678@yeah.net。

常广晖,陈志敏

(海军工程大学动力工程学院,武汉430033)

摘 要:传统的近场声全息技术在全息面声场预处理时,采用功率谱分析将声场简化为稳定的平稳声场,而旋转或往复机械的辐射声场为循环平稳声场,采用这种简化方法得到的分析结果并不能准确反映声场的特性。鉴此,对此类声场采用循环平稳信号处理方式进行了预处理,并选择循环谱密度作为重要参数进行全息重建,然后通过循环谱密度组合切片的分析方法提取信号特征频率。仿真及实验结果表明:提出的方法可准确分析循环平稳信号的周期特性,并对循环平稳声源进行准确的识别定位。

关键词:循环平稳声场;近场声全息;循环谱密度;声源识别定位

中图分类号:TB532 文献标志码:A 文章编号:1009-3486(2016)05-0075-05

Researchonidentificationandlocalizationofsourcesforcyclostationarysoundfields

CHANGGuang‐hui,CHENZhi‐min(CollegeofPowerEngineering,NavalUniv.ofEngineering,Wuhan430033,China)

Abstract:Theradiatedsoundfieldsofrotatingorreciprocatingmachineryarethecyclostationarysoundfields,butthesesoundfieldsareapproximatelyregardedasstationarysoundfieldswhenpowerspectrumanalysisisusedinthetraditionalnear‐fieldacousticholography,whichignorestheperiodicaltime‐variantpropertyandmakesithardtoreflecttheradiationcharacteristicsaccuratelybasedonthehologramresults.Thus,amethodofcyclostationarysignalanalysisisutilizedinpre‐processingholo‐graphicsurfacedata.Thecyclicspectraldensity(CSD)isadoptedasoneoftheholographicrecon‐structionparameters.ThecharacteristicfrequencyofthesignalisextractedbythegatheringslicesmethodofCSD.Thesimulationandexperimentalresultsshowthattheproposedmethodenablestoaccuratelyanalyzethecyclicpropertiesofcyclostationarysignalsandthesourcesofcyclostationarysoundfieldscanbeexactlyidentifiedandlocalized.Keywords:cyclostationarysoundfield;near‐fieldacousticholography;cyclicspectraldensity;identi‐ficationandlocalizationofthesources

循环平稳声场作为一类特殊的非平稳声场,在工程实际中运用得十分普遍,如旋转机械或往复机械,其辐射声场具有明显的周期时变特性[1-3],而这类声场在以往的工程实际处理中,常常被作为稳态声场来处理,用Fourier分析方法

分析其频域特性,这样处理虽然简单,且解决了许

多工程问题,但是这样做的缺点是一些频率成分

随时间变化的信息就会损失掉。

对循环平稳声场,循环统计量理论[4-5]是一

种非常有效的数学分析工具,通过对声场的循环 第28卷 第5期 2016年10月 海军工程大学学报 JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERING 

Vol.28 No.5 Oct.2016 万方数据

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