统计最优柱面近场声全息

由于全息声压测量点的离散性,在基于空间傅里叶变换的柱面近场声全息中会引入混叠误差;另一方面,由于测量面尺寸的有限性,会在该种全息技术中引入窗效应和卷绕误差。为了克服窗效应及卷绕误差,提出了统计最优柱面近场声全息技术,它通过空间域中全息柱面上复声压的线性叠加来反演重建面上的声学量,不需要借助空间傅里叶变换来实现全息重建,故可以克服窗效应和卷绕误差。数值分析的结果表明,统计最优柱面近场声全息要优于基于空间傅里叶变换的柱面近场声全息。

基于波叠加与统计最优近场声全息的单面声场分离技术

基于空间声场变换的近场声全息以及统计最优近场声全息要求全息面一侧的声场必须为自由声场。为克服应用上的局限性,提出一种波叠加方法和统计最优近场声全息相结合的方法。针对现有双全息面声场分离技术需在两个全息面上进行声压测量,效率较低的问题,采用波叠加算法根据全息面上声压重构出某个重建面上的声压,利用全息面和重建面的声压数据用统计最优近场声全息技术分离出全息面某一侧声源在全息面上单独产生的声学量,以更少的测点数在全息面两侧都存在声源情况下实现空间声场分离。实验和数值仿真验证该方法的有效性和可行性。

统计最优近场声全息中正则化方法的仿真与实验研究

基于统计最优近场声全息的声场重建是典型的反问题,测量误差的存在使得该反问题的求解具有"不适定"特性。为此,通过两种不同的正则化方法解决上述问题:第一种方法采用标准的Tikhonov正则算子,并结合需要测量信号先验知识的Morozov偏差原则;第二种方法采用标准的Tikhonov正则算子,并结合不需要测量信号先验知识的Engl误差最小化原则。统计最优近场声全息在空间域直接实现声场重建的过程可以转化为矩阵的特征值求解问题,这为在重建过程中应用上述正则化方法提供了可能。数值仿真和实验结果表明,两种正则化方法可以有效地提高声场的重建精度。

统计最优柱面近场声全息识别声发射源研究

植物在受到病害胁迫时会发出声发射信号。通过声发射信号的采集,以统计最优柱面近场声全息技术为理论依据,进行植物的声源信号识别和声场分析。对单声源和多声源分别进行了仿真分析,通过不断修改全息柱面半径、重建柱面半径和测量点间距等参数,探索获得最佳重建效果的参数范围,同时探讨了窗函数对重建效果的影响。将基于统计最优算法的柱面近场声全息与基于空间傅里叶变换算法的柱面近场声全息进行了比较,仿真结果表明,单声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差均在10dB以下,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差均在15dB以下,多声源时基于空间傅里叶变换技术计算的重建面声压幅值相对误差基本在2dB左右,而统计最优柱面声全息技术计算的重建面声压幅值相对误差在26dB以下,充分表明了统计最优柱面声全息技术的优越性。

调制声源的统计最优近场声全息技术研究

常规近场声全息技术分析调制声源产生的声场得到的结果无法正确识别和分析声源的调制成分。展开了调制声源的统计最优近场声全息分析,具体方法为先通过Hilbert变换解调调制声场的声压信号,提取出调制成分,然后再对调制成分进行统计最优近场声全息分析重建调制声源。通过扬声器实验和空压机调制声源识别实验证明了该方法在工程应用上的有效性。

阵列形式及阵元失效对统计最优近场声全息重建结果的影响分析

为探究阵列形式以及阵元失效两种阵列因素对声场重建结果的影响,基于统计最优近场声全息(Statistically Optimal Near-field Acoustical Holography,SONAH)理论,仿真计算了网格阵列、圆形阵列、均布非规则阵列的声场重建结果。得出:网格阵列和均布非规则阵列都能准确识别声源位置,圆形阵列不能用于SONAH声场重建;模拟研究了典型失效模式下阵元失效产生的影响,结果表明:阵元失效后在失效点处会出现伪声源,其大小与失效点和声源距离有关。由此给出并分析了阵元失效的补偿方法,基于该方法对典型失效模式进行了算例仿真并分析计算了重建误差限,结果显示:采用该方法能消除伪声源,较好地识别声源位置。从而验证了该方法的有效性,为实际工程测量提供了指导与借鉴。

采用平面测量的统计最优近场声全息方法研究

常规的统计最优柱面近场声全息通常要求全息测量面与声源共形,由此计算出声场传递矩阵,进而重建目标声源声场。但在实际情况中,受测量条件限制,全息测量面有时无法做到与声源共形,限制了其应用范围。为此,综合利用统计最优平面和柱面近场声全息在重建时的各自优点,提出一种适用于的平面测量的基于柱面波函数的统计最优近场声全息方法。通过数值仿真验证了其准确性和有效性,并与平面统计最优近场声全息的重建效果进行了详细的对比分析。结果表明,对于柱状声源,该方法具有鲁棒性强,重建精度高等优点。

基于支持向量回归外推的统计最优近场声全息研究

通过数值仿真方法,研究统计最优近场声全息中全息面孔径大小对重建精度影响。结果表明当全息面孔径大于重建面孔径2个采样间隔便能获得较高的重建精度,再继续增大全息面孔径也可以提高重建精度,但是趋势变缓。在此基础上,进一步提出了一种利用支持向量回归对全息面孔径进行外推的方法,在不增加测量孔径的前提下,可以通过数据外推增大全息面孔径,提高重建精度。对方形简支钢板辐射声场的仿真结果,验证了方法的有效性。

基于改进统计最优近场声全息的空间多种声源声场重建

为获取空间多种声源声场信息,传统统计最优近场声全息需要较多高阶项数的波函数来重建声场,而随着波函数阶数的提高,该方法对误差的放大作用也越大;此外传统方法都采用与声源共形的全息测量面,限制了其应用范围。提出了一种基于平面测量的改进统计最优近场声全息方法,可在波函数阶数较低的情况下提高重建精度。首先通过分析空间多种声源的特点选取合适的波函数组合,然后用该组合求出声场传递矩阵,最后重建出目标声源声场。通过数值仿真验证了该方法的有效性和适用性。结果表明:该方法能够有效地降低重建所需波函数阶数,抑制高阶波数对误差的放大作用从而提高重建精度,即使全息面与声源不共形,也能准确地重建出目标声源声场。

基于统计最优的近场声全息理论与仿真实验

对统计最优平面近场声全息(SOPNAH)技术进行研究,提出了一种吉洪诺夫(Tikhonov)正则化方法并选择最优正则化参数λ。通过仿真实验验证了结合吉洪诺夫正则化方法的SOPNAH能够对噪声源进行准确定位及实现声场重建,并且重建的精度比传统的方法更高。

统计最优球面近场声全息在噪声源识别中的应用

提出了统计最优球面近场声全息理论,它通过空间域中全息球面上复声压的线性叠加来计算重建球面上的复声压和微粒振速,并且运用波场的叠加原理来获得线性叠加的系数矩阵.数值仿真的结果证明了统计最优球面近场声全息在球形声源定位中的有效性、可行性和优越性.

柱面多参考统计最优近场声全息研究

针对舰艇水下机械噪声源分布集中、相关性强、耦合作用明显等特点,利用柱面多参考统计最优近场声全息,建立舰艇水下机械噪声源的可视化定位技术.该方法集成了多参考点布置、局部声场分解和统计最优近场声全息反演算法等技术.针对该方法,进行了多点相关噪声源定位及多参考点布置等仿真研究,并进行了水下模型的近场声全息试验研究.仿真和试验结果表明:本方法能够实现水下圆柱壳体结构表面噪声源可视化定位,当选择合适的多参考点布置时,例如尽可能地选择靠近且围绕噪声源的多个参考点布置,能够获得最优的声场重构结果.

矢量阵测量统计最优近场声全息的运动声源识别方法与实验研究

为了有效解决水下大型结构或大型声源的近场声全息(NAH)测试与噪声源识别问题,研究了基于矢量阵测量的近场声全息的运动声源识别理论.在统计最优平面NAH理论基础上,建立了基于声压-振速测量的运动声源识别方法,并通过水池实验研究证明该识别方法能对水下运动声源进行准确识别.该方法可应用于水下大型结构或大型声源NAH的连续扫描测试,有效地解决传统测量方式的测量工作量大、测试时间长等问题.

柱面统计最优近场声全息参数对比研究

考虑到近场噪声检测对水下航行器诊断、降噪具有重要意义,利用矢量声波信号指向性强、抗干扰能力优秀,能有效屏蔽工作环境中物体反射与其他方向干扰声源的特点,提出一种基于振速矢量信息进行柱面统计最优近场声全息的算法。通过仿真分析与实验对比,分别从声源频率与重构距离这两个参数变化对比该算法与标量声压算法的重构精度与声场效果,验证该算法的可行性,以及在声源识别与声场重构的优势:在实验结果中,声源频率变化时,振速算法的误差低于声压算法35%~40%;重构距离变化时,振速算法的误差低于声压算法37%~40%。

统计最优柱面近场声全息参数选取方法研究

针对柱面统计最优近场声全息声源定位技术实船应用问题,研究建立近场声全息实用化参数选取方法。根据扫描法测量全息面复声压获取方式及柱面统计最优近场声全息算法数学模型,通过理论计算,获取与分析影响声源定位精度的近场声全息测量系统参数和信息处理过程参数及其影响关系,确定测量系统参数与信息处理参数选取方法,建立柱面统计最优近场声全息实用化信息处理技术。通过数值仿真与模型试验,验证参数选取方法的有效性,为实船机械声源近场声全息定位提供实用化参数选取依据。

统计最优近场声全息数值仿真研究

在运用统计最优近场声全息进行声场重建时,重建频率对重建精度有着很大的影响。为进一步验证重建精度随重建频率的变化情况,在100Hz^3000Hz的频率范围内,对统计最优近场声全息方法进行了数值仿真分析。仿真结果表明,在该频段内,统计最优近场场全息方法具有良好的重建精度。

局部近场声全息的仿真与实验研究

声场的局部测量不能满足基于快速傅里叶变换近场声全息理论推导的前提条件,所以该方法无法实现局部声场的精确重建。统计最优近场声全息在空间域直接实现声场的重建,避免由于使用快速傅里叶变换而产生的各种误差。结合不同的正则化方法,研究了统计最优近场声全息对局部声场的重建效果,分析了重建面边缘区域以及中心区域误差对总误差的贡献。仿真与实验结果表明:统计最优近场声全息可以实现局部声场的精确重建,重建面边缘区域的误差大于中心区域的误差;正则化技术方面,基于Engl误差最小化原则的正则化参数选择法,使得Tikhonov正则化方法更为实用。

新型组合近场声全息技术

近场声全息技术是一种有效的声场可视化技术,当场点声压测量数较少时,该技术重建复杂声场存在重建精度不高的问题。针对此问题,本文提出了一种新型组合近场声全息技术,通过统计最优近场声全息实现全息面声压的数据外推,外推后的声压作为声场重建的输入,采用边界元法和压缩感知相结合技术,重建较少场点条件下复杂声场。针对矩形板开展了仿真与实验验证研究,结果表明:在测量场点较少时,采用组合近场声全息技术可有效提高重建精度,沿x、y方向分别外推2个阵元间距,即可获得较好的重建结果,分析频段内的平均重建误差降低了20.8%,验证了算法的有效性。

基于近场声全息的重建算法分析与研究

针对声全息算法种类繁多及应用场合不同需求,通过有限元仿真和数值仿真相结合,对基于傅里叶变换、统计最优和等效源3种算法进行分析,寻找声源频率、重建距离、采样间距及正则化方法对重建精度的影响,并对其计算效率进行对比。在开阔水域进行实验验证。结果表明:随着声源频率增大,重建距离增加,采样点数减少,声全息算法的重建精度逐渐降低。在低频区域,结合L-曲线正则化法的统计最优近场声全息具有最佳的声场重建效果;基于等效源法的声全息重建精度最高,但容易产生虚像;基于傅里叶变换的声全息算法受重建距离影响严重,但重建速度优异,且声源定位准确。

基于矢量阵测量的局部近场全息技术研究

统计最优近场声全息技术是通过全息面上测量声压的线性叠加来反演重建面上的声学量,可以从理论上克服基于傅氏变换的近场声全息技术的局限性。针对水中圆柱体的噪声源识别问题,采用声压和质点振速测量来进行声全息计算,推导了基于振速测量的统计最优柱面近场声全息技术的重建公式。利用所编制的程序进行了仿真验证,最后设计矢量水听器进行水中全息实验,验证了该方法的可行性和准确性,实验结果表明,该技术在水中柱形声源辐射声场的噪声源识别和定位中有着明显的优势。