编钟振动特性的声全息研究

一、编磬振动特性的声全息研究（论文文献综述）

吴彪^[1]（2020）在《基于声全息法的高压共轨柴油机噪声识别研究》文中提出随着汽车保有量与工程机械、农业机械数量的快速增长,柴油机将面临严格的噪声和尾气排放限值、低燃油消耗和高可靠性等挑战,对柴油机比质量、噪声和排放等也提出更高的要求。内燃机属于多噪声耦合动力装置,控制噪声一直是内燃机研究领域的难点。噪声控制的前提是准确识别和定位噪声源,近场声全息法除了能测量“传播波”还能测量近场“倏逝波”,在低频空间具有很好的优越性,被广泛应用于声源识别。因此,基于近场声全息理论开发噪声源测试与噪声分析系统,对于高压共轨柴油机的噪声控制具有重要意义。课题基于近场声全息理论,应用实验室开发的测试系统,在台架进行高压共轨柴油机的噪声采集与声源识别,分析原测试系统程序存在的问题,提出优化方案。完成了以下模块开发与测试工作,重新设计程序框架,选用While+事件结构;添加功能模块包括单目视觉系统、声品质分析、声像匹配模块;重新编写数据采集、信号保存模块;优化相应模块,将编写的子系统集成并优化整个测试系统,具体如下:（1）视觉子系统程序编写及试验验证分析视觉成像理论,基于Labview中的视觉函数编写视觉模块,视觉模块主要功能包括:图像采集、图像标定、图像处理和图像保存。完成视觉模块编写后,利用工业相机、工业网线连接电脑主机和显示器验证视觉系统能否实现编写功能,试验证明视觉模块能完成相应功能。（2）噪声采集子系统编写分析发动机噪声信号类型,由此选择频谱分析、倒频谱分析、能量谱分析、倍频谱分析、小波（Wavelet）和小波包（Wavelet Packet）分析对发动机信号进行处理。系统的推导时频分析算法,利用Labview编写信号采集、信号处理、信号保存等模块。（3）声像匹配模块编写并通过已知声源验证系统的功能声像匹配模块属于结果后处理,图像标定知道世界坐标和图像坐标的转换关系,近场声全息法重建声源面声压分布,利用已知重叠关系把声源面重建结果重叠到图像上,从而实现声场可视化。利用测试系统采集已知声源信号,验证了系统能实现声源定位,声像匹配功能等。（4）台架试验在发动机台架上搭建测试系统软硬件,在两个大气压力与三个转速下,扫描并重建主/次推力侧声源,并对油底壳和发电机噪声源进行相应的信号分析。整个测试系统开发与研究结果表明:（1）开发的测试系统,人机界面友好,程序框图更加简洁;增加的声品质分析模块、视觉模块、声像匹配模块能实现相应功能;（2）同一大气环境,测试机型随着转速升高,发动机声压级升高;对比不同大气环境,在标准大气压下,发动机声压级变小。（3）测试机型辐射噪声主要出现在油底壳、发电机、打气泵、中冷器进气管、排气管、脚架、涡轮增压器、进气支管、飞轮壳、气门室罩盖等。（4）台架间测试机型响度幅值出现在0.9Bark-2.1Bark;粗糙度幅值出现在10Bark-12Bark;尖锐度幅值出现在19Bark-20Bark。

刘锴云^[2]（2019）在《西汉葬钟与乐悬制度研究》文中提出周代贵族奉行礼乐并重的原则,建立了一套包括乐悬制度在内的宗庙用乐制度。及至西汉,乐钟在承袭先秦旧制的基础上呈现出新的时代特色,乐钟制度尤其是乐悬制度的发展演变为复原西汉物质文化面貌提供了重要依据。本文全面收集已公开发表的考古资料,在对西汉随葬实用编钟和明器编钟分类的基础上,廓清甬钟和钮钟的器形、纹饰和调音手法,据此厘定若干汉代乐钟的年代问题。乐悬制度是乐钟制度的核心内容。秦火曾重创先秦以来一脉相承的礼乐制度,致使乐制一度亡佚。汉代文献对乐悬制度之记载紊乱不伦,,且阙载乐悬的具体音列和摆放形式。西汉墓葬出土乐钟的考古发现为探讨这一时期的葬钟与乐悬制度提供了实物证据,尤其是诸侯王等级的南越王墓、大云山汉墓、洛庄汉墓和南昌海昏侯墓之“5甬14钮”“10甬14钮”编列表明汉廷曾有过统一乐制的努力。诸侯王等级乐钟编列制度一方面取春秋战国之际中原地区“正统”编列,另一方面将边缘化的小众编列纳入王室乐制,在乐制的选择和改造上倾向于融合,使乐悬在新旧礼制的调和、修正中呈现新面貌。对诸侯王墓出土乐悬进行个案研究。广州南越王赵昧墓创造性地挑选本地特色乐器——句籴,使之比肩于钟磬,作为单列的一堵成为地下乐悬的有机组成部分。南昌海昏侯墓乐钟反映了变通性与合制性的统一,既以诸侯王等级的三面轩悬示人,避免直接僭用四面宫悬,又以侈于其他诸侯王的甬钟数量与“东西道”铭文细节暗喻曾经的帝王身份。从出土乐悬摆列位置的功能分区及共出器物情况来看,西汉编钟倾向于与礼器分离,而被纳入世俗宴饮场景在地下空间的复刻与再现。“郡进国退”的政治格局转变使青铜乐悬在西汉逐渐失去了封邦建国的政治生存空间,其身份等差象征内涵逐渐淡化,故而上层虽有崇礼制乐的努力,但已是杯水车薪。故而,渐渐丧失“给养”的金石乐悬,在西汉以后基本淡出历史舞台。

王跃星^[3]（2018）在《基于LabVIEW的Fourier变换-源强模拟技术的声源识别研究》文中提出随着现代社会的高度发展,工业技术的快速进步,噪声污染已经严重的影响人们的日常生活,成为各国科研学者高度关注的焦点。对噪声的控制方式可以分为三种,噪声源、传播途径及接受者。对噪声源的控制是最直接,最有效的控制方式。准确的识别噪声源成为控制噪声的关键,识别及可视化技术已经成为噪声控制的重要手段。因此,研究噪声测量分析系统对汽车、工业机器、家电等的噪声控制方面有着非常重要的意义。近场声全息是一种非常有效的声源定位方法,它通过测量全息面的声学量,利用声场空间全息变换算法重建声源表面的三维声场空间。Fourier-变换源强模拟的近场声全息技术具有计算精度高,适应性强,避免插值处理、积分奇异性等问题,并能对任意形状的声源进行识别。Lab VIEW编程开发效率高,编程灵活和扩展性强的特点。因此,本文采用基于Fourier-变换源强模拟技术的近场声全息理论,结合高效的编程语Lab VIEW对三维声场作全息测量分析系统的研究。本文以Fourier-变换源强模拟技术的近场声全息算法为理论基础,结合Lab VIEW虚拟仪器编程语言,设计开发一套能够进行数据采集和声场重建的声源识别系统。系统具有全息数据采集分析,声场重建可视化等特点,能够对近场声源进行快速识别。文中首先介绍该系统的算法理论、设计了系统整个硬件组成,以及选用每一部分硬件的参数和性能;其次,设计开发系统软件总体框架及相应的功能模块,并对所开发的系统进行数值仿真,将系统声源识别模块和对应的matlab算法程序的仿真结果进行了对比,验证了系统软件声源识别模块编程的正确性;最后,对系统进行实验验证,把实验结果和理论值进行对比分析,结果表明系统误差较小,开发设计的系统能够对声源进行识别,并且通过不同的重建距离进行三维声场重建,重建结果表明系统识别声源位置大致相同,说明系统的有效性。系统具备多通道同步采集、计算精度高等优点,对工程实践应用具有一定的价值。

闫凯^[4]（2018）在《基于内积相关特性识别移动声源的研究》文中研究表明对噪声源的控制始终是国内外学者关注的问题,而准确的声源定位识别是噪声控制的前提条件。由近年来声源识别方法的发展过程可以看出,声源识别初期主要侧重于静止声源的识别,随着研究的不断深入,对移动声源的诊断追踪逐渐成为了众学者关注的焦点。本文以柯西-施瓦茨不等式的内积相关性识别为核心,将使用内积原理的静止点声源识别过程作为基础,研究了基于虚拟静止点声源的移动点声源的识别,通过分析总结其特性及适用范围,结合多普勒效应分析进一步发展,提出了使用虚拟移动点声源对运动声源进行识别的方法,通过仿真算例及实验对研究工作进行了验证。介绍了基于内积相关特性的静止点声源识别原理及过程,奠定移动声源的轨迹追踪方法的基础:以诊断的声源频率构建一虚拟声源,通过传声器阵列信号整合方法得到虚拟声源阵列声压向量及实际声源阵列声压向量,对二者向量进行内积运算;根据内积相关特性,当内积模达到极值时,虚拟声源位置与实际声源位置重合;应用优化算法对内积模极值进行搜索,得到声源位置坐标,并以此计算得出声源强度及其初相位,完成实际声源的识别。当声源具有速度时,其微小时间段内的声压信号与该段声源轨迹附近的静止声源声压信号仍具有一定的相关性,使用此相关性结合静止点声源识别理论对移动点声源进行识别:将声源声压信号进行等时间间隔分段处理,对每段声压信号使用静止点声源识别方法搜索得到对应的内积模极值处虚拟静止点声源的位置,进而完成运动声源轨迹追踪。仿真算例及实验结果表明:该方法能准确的识别出低速移动点声源的运动轨迹,不受声源运动模式的影响,并具有良好的抗噪声能力;但当声源速度较高时,轨迹追踪结果出现了一定误差。由理论角度讨论了多普勒效应对移动声源识别的影响,分析了基于虚拟静止点声源的运动声源识别方法在速度较高时的轨迹追踪结果产生较大误差的原因,进而提出了一种使用相关性更高的虚拟运动点源对移动声源进行识别的方法,该方法将运动点声源声压辐射公式与内积相关特性相结合,通过对声源频率的搜索对多普勒效应的影响进行了修正,并使用速度识别值简化搜索过程,逐段完成移动声源声压信号的轨迹追踪。通过仿真算例及实验结果表明:该方法可以对声源的实时速度进行诊断及修正,且精度较高;相对于虚拟静止点源识别移动声源的方法,该方法对于声源轨迹的识别精度更高,在中高速声源的轨迹追踪中仍能保持较高的识别精度;使用内积相关原理将虚拟声源由静止点源进一步优化为移动点源后,其识别方法仍保留了前者使用时的灵活性,不受声源运动模式的影响,能够识别非匀速运动模式和非规则路径运动模式的声源轨迹。

李俞霖^[5]（2017）在《基于近场声全息技术的DSP实现及实验研究》文中指出随着现代社会的发展,面对严重的噪声污染,噪声控制日益引起人们的高度关注。实践中近场声全息技术（near field acoustic holography,NAH）不断的用于解决噪声问题,这种先进的噪声源定位和可视化技术已成为噪声控制重要方法。近场声全息技术通过间接测量声场信息,测量靠近被测声源物体表面上全息数据,然后利用空间声场变换算法重构三维空间声场。利用源强模拟技术与离散傅里叶变换在适应性和数值计算上的优势,及其在近场声全息广泛应用,本文采用基于Fourier变换—源强模拟的近场声全息技术用于对声场做全息测量系统研究。目前,基于近场声全息技术的可视化系统体积大、成本高和不便携带等问题。针对近场声全息算法的运算复杂,数据量大等问题,选用TI公司的TMS320F28335 DSP芯片,实现了由少数传声器分步进行的数据采集和数据处理在TMS320F28335的应用,此系统具有成本低、使用方便等特点。研究小型便携式的声场分析系统对声场分析在汽车和家用电器等领域有着重要的意义。本文介绍了近场声全息技术的理论基础,分析了几种常见的全息理论算法的优缺点,选用基于Fourier变换—源强模拟的近场声全息技术具有较高的计算精度,避免了基于边界元法的近场声全息技术存在的问题,并实现任意形状声源的声全息分析。在此基础上选取平面矩形阵列分步采集声压信号,设计FIR滤波器对采集信号分段滤波处理,根据算法结构基于DSP实现等。TMS320F28335核心处理器可达到150 MHz,满足信号处理要求。为提高程序可读性,采用C语言编程和模块化设计基于DSP实现。通过实验验证系统的可行性,将实验计算结果与理论值进行对比分析,针对影响因素,反复试验调试,通过对比实验验证了此方法可对声场进行重建,误差能控制在较小范围内,并验证了本文设计系统具有数据采集和处理的功能,具有运算速度快、实用性的特点。

向上^[6]（2017）在《非自由声场中声源振速重建的近场声全息理论与方法研究》文中提出噪声源识别技术为机电产品的噪声控制、低噪声及声质量设计等提供重要依据。近场声全息凭借极高的分辨率成为噪声源识别的首要选择。近场声全息通过在紧靠声源的测量面上获取声压,最大程度地捕捉到高波数的倏逝波,从而实现高分辨率的重建。使用近场声全息既可以重建声源表面声压、对声源辐射的声场进行预测,也可以重建声源表面法向速度、对噪声源进行识别定位。常规近场声全息需要在自由声场或者外界的干扰可以被忽略的环境下进行。然而在实际测量中,通常会遇到干扰源或存在墙面等其他固定设备的反射而无法满足自由声场条件。此时如果仍然使用常规近场声全息方法则会出现较大的重建误差乃至出现虚假声源。因此,能在非自由声场下进行近场声全息被越来越多的国内外学者所关注。近年来,一些学者将声场分离的思想引入近场声全息,希望通过测量两个相邻全息面的声压或法向速度等分离出目标声源的辐射声场,再使用近场声全息技术。声场分离技术忽略了干扰声在目标声源表面产生的散射声场。当干扰声源辐射强度较大时,会降低声场重建精度。近年来提出的块传递函数方法能保证在非自由场中准确地识别定位噪声源,在声源识别过程中去除了来自全息测量面外的干扰声及反射声。然而,该方法需要建立包围目标声源的测量面,使用声强探头或p-u探头扫描获取所有测量面的声场数据,测量过程较为复杂,在一定程度上限制了它的实际应用范围。另外该方法采用空腔内的简正波而不是倏逝波构造声源振速与声场之间传递函数,算法效率和精度有进一步提高的空间。本文有针对性地提出了相应的解决方案,开展了一些基于该方法的创新性研究。首先,针对平面声源,应用了一种反映倏逝波传播的格林函数用以改进块传递函数的重建算法,提高了噪声源识别定位的精度。然后,为解决在全息测量面上必须同时获得声压和法向速度的问题,提出了基于声学硬边界条件下的声源振速重建方法,并设计了满足此条件下的声压测量装置——声学屏蔽罩。不仅实现了使用传声器就能完成重建识别过程,而且能实现可移动便携测量。本文采用了理论建模、数值仿真与实验研究相结合的研究路线。主要研究内容如下:（1）阐述了课题的研究意义,论述了将近场声全息方法用于噪声源识别定位的优势,综述了近场声全息的发展历程及研究现状,介绍了目前在非自由场环境下进行声全息的常用解决办法,指出了每种方法的适用范围和局限性,从而引出在非自由环境下进行噪声源识别定位选择块传递函数方法作为本文的研究基础。（2）以块传递函数方法用于正向求解声场的基本理论为出发点,阐述若能预先获得声场声压和质点速度则可逆向求解出声源法向速度。针对使用声强探头或p-u探头同时获取测量面声压和质点速度成本高、效率低的特点,提出了使用易校正、成本低的传声器阵列测量的块传递函数方法,进而推导基于双声压测量面的声源速度重建公式。通过数值仿真在单极子干扰下重建无限大障板上的反相活塞组合声源的法向速度的研究,展示了使用双声压测量面重建声源速度的有效性,并着重研究了影响声源法向速度重建精度的若干重要因素,包括干扰源强度、互阻抗矩阵的条件数、测量噪声等。根据仿真结果提出重建参数选择的合理建议,以指导块传递函数方法在声源速度重建时的实际应用。通过实验重建了两个扬声器表面的法向速度进一步验证基于双声压测量面的块传递函数重建声源速度方法的有效性和可行性。（3）传统块传递函数法公式中选用简正波叠加的格林函数构造传递矩阵,简正波只反映封闭空间中驻波行为,并未体现出倏逝波的传播。针对此问题,提出了将Neumann边界条件下封闭空间的倏逝波格林函数用于块传递函数法,不仅使基于该方法的重建公式具有更加解析的表达形式和更加明确的物理意义,而且能提高计算效率和精度。通过数值仿真,重建了两个平面活塞相干声源的法向速度,证明了该方法不仅对使用声强探头或p-u探头的块传递函数方法有效,也适用基于传声器测量双声压面的重建方法。实验分析中,研究对象仍以嵌入到障板中的两个扬声器为目标声源,验证了应用倏逝波格林函数对提升基于单层声压速度测量面（声强探头）与基于双层声压测量面（传声器）的块传递函数方法都能提高计算精度和效率。结果表明应用Neumann边界条件下的倏逝波格林函数比使用简正波格林函数的块传递函数方法获得了更高的重建精度,进一步验证了其优越性。（4）任何入射场在声学硬边界条件下,其法向速度都为零。根据此规律提出了基于声学硬边界条件下的块传递函数方法,自行设计了一个满足该条件的传声器阵列装置,该装置不仅能够准确采集声场中的声压,同时又能保证声压采集点的法向速度为零,从而避免了块传递函数方法中需要获取测量点法向速度的问题。因该声压采集装置还能在某种程度上削弱干扰声场的影响,在本文中被称为声学屏蔽罩。通过数值仿真对在单极子干扰源下的双活塞声源进行了法向速度重建,结果展示了使用声学屏蔽罩的可行性,并分析了不同空气间隙和干扰源强度等参数的影响。实际加工了一个与仿真同样尺寸的铝合金声学屏蔽罩,通过在驻波管中测量该声学屏蔽罩表面试样的声学阻抗,确认了该声学屏蔽罩内表面确实满足声学硬边界条件,可用于实验测量。使用该声学屏蔽罩重建了障板上两个相干扬声器的法向速度,验证了方法的有效性和准确性。另外,进一步通过固支薄钢板激励实验,验证了使用该声学屏蔽罩还可用于重建声源局部表面的法向速度。（5）进一步研究应用声学屏蔽罩的块传递函数方法在实际工程环境下的声源定位识别能力,在某大型车间内以旋转电动机的圆柱形外壳为对象,设计了适用于圆柱表面的声学屏蔽罩,使用基于声学硬边界条件下的块传递函数方法进行了电机外壳表面的加速度重建和噪声源定位的试验研究。将该声学屏蔽罩获得的声压数据作为输入,在噪声的各峰值频率,重建出了电机正常运转工况下的部分外壳表面的加速度。与加速度传感器的实际测量结果比较,分析了重建误差,并探讨使用声学屏蔽罩的块传递函数方法用于实际工程测量的可行性与准确性,为其在工业现场的应用打下基础。

鲁文波^[7]（2012）在《基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法及其应用研究》文中进行了进一步梳理现代工业的发展使得机械设备的状态监测与故障诊断越来越受到重视，传统的故障诊断技术面临着新的挑战。目前故障诊断主要基于振动信号的测试与分析，但振动传感器在某些设备上或工况环境中安装不便，使得振动故障诊断方法的应用受到限制。结构振动与辐射噪声有着紧密联系，机械噪声蕴含着丰富的机械状态信息，噪声信号也能像振动信号一样进行机械设备的状态监测与故障诊断。声学诊断技术具有非接触测量、不影响设备运行、操作简单便捷等优点，可部分地代替振动信号作为故障诊断的补充手段。传统声学诊断技术主要基于单通道测试与分析，只能得到机械局部的声学特征随时间或频率的变化规律，也不易选择测点位置，而且声信号易受干扰和污染。声学故障诊断技术虽具有很大发展潜力，但当测点位置选择不当，局部的声学特征对故障不敏感时诊断效果就会受到影响，特别是在相干工况下，故障源的声信号如果被干扰源的声信号淹没，则传统声学诊断方法将不再适用，基于单通道声信号所提取的故障特征不能稳定地反映机械本身的运行状态，很大程度上影响了诊断效果。声成像技术通过传声器阵列获取测量面处的声信号，按照相应重建算法进行声源反演，可重建结构表面的声场分布并预测整个辐射声场，将重建声场的整体信息用于故障诊断，能克服传统声学诊断中局部诊断的缺陷，也可避免测点选择难的问题，这为新型声学故障诊断技术的发展创造了条件。基于整个重建面上的声学信息显然比基于单点测试的声信号所含有的故障信息要丰富，后者只具备一个或几个局部测点的声学信息，而前者还获得了整个声场的分布信息，从空间上体现了潜藏在声场分布中的故障模式，从所重建的声场信息中挖掘出的声场空间分布特征必然较常规声学诊断方法所提取的特征更全面也更稳定。在较强的干扰噪声环境下，即使局部单通道声信号并不稳定，但整体上声场的空间分布模式能保持较好的稳定性。机器运行时会产生辐射声场，不同的运行状态具有不同模式的声场分布，因此，若能有效挖掘机器在不同故障状态下辐射声场的分布模式规律，提取对故障模式敏感的特征量，将比传统基于单通道信号分析的声学诊断能更有效更可靠地诊断机械故障。鉴于这一思想，本文提出了基于声场空间分布特征的故障特征提取方法，应用图像处理技术从声像图中提取反映声场空间分布特性的纹理特征，揭示机械在不同运行状态下声场的分布规律；并在此基础上，提出了基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法，分别发展了适于中高频分析的基于远场波束形成声成像的故障诊断方法和适于中低频分析的基于近场声全息声成像的故障诊断方法。数值仿真和实验研究证实了机器设备在不同运行状态下，声像图中的纹理信息反映了相应辐射声场的空间分布特性，能够揭示机器的不同故障模式状态而进行故障诊断。基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法有效综合了阵列测量、声成像、图像处理、特征提取、模式识别等多学科研究成果，能对机械设备辐射声场可视化的同时，挖掘出潜藏于声场中的故障模式特征，有效进行故障诊断。滚动轴承和齿轮箱的故障诊断实验研究进一步验证了方法的有效性和实用性，干扰噪声的影响研究进一步体现了方法的优越性，这一新型的声学诊断方法不仅拓展了声成像技术的应用范围，也为声学故障诊断提供了新的思路和选择，促进了故障诊断技术的发展及其在实践中的应用。本文的具体研究内容如下：（1）综述了机械故障诊断技术的发展概况，特别是声学故障诊断与智能诊断；概述了声成像技术的发展，并对目前常用的波束形成和近场声全息技术进行了总结。（2）分析了机械设备辐射声场的产生，对结构声辐射问题进行了数学描述；推导了平面近场声全息的基本公式，总结了近场声全息在实际应用中的参数选择问题；介绍了波束形成的基本原理，总结了参数选择问题；研究了几种典型的纹理分析方法，用于提取声场空间分布特征，并对支持向量机模式识别作了研究介绍。（3）提出了基于声场空间分布信息的特征提取与机械故障诊断方法，并发展了适于中高频分析的基于远场波束形成声成像的故障诊断方法和适于中低频分析的基于近场声全息声成像的故障诊断方法，分别进行了具体研究。（4）在对声成像技术和特征提取方法的研究基础上，提出了基于NAH声成像和Hist+GLGCM特征提取的机械故障诊断方法，并应用于滚动轴承与齿轮箱的故障诊断，对其分别搭建故障诊断实验台，进行多类故障诊断实验研究，并与传统声学诊断方法进行对比，还考察了干扰噪声对声成像和诊断结果的影响。（5）研究了齿轮箱啮合频率及其边频处的声像图特性，考察了不同特征频率对诊断结果的影响，总结了基于声成像的齿轮箱故障诊断在特征频率选择上的问题，指出边频处的声场分布模式不稳定，不适于故障模式的辨识。（6）研究了不同灰度量化级和各纹理特征提取方法的诊断性能，给出了灰度量化级的选取原则，并总结了各特征提取方法在声场空间分布特征提取上的特点，给出了在故障诊断应用中的具体建议。（7）研究了声成像技术在机械故障诊断测试系统中的应用，在虚拟仪器平台下设计了基于声成像的故障诊断测试系统通用平台，开发了系统原理样机，齿轮箱故障诊断应用实例验证了其有效性。

郭小霞^[8]（2012）在《水下结构辐射噪声源快速诊断识别研究》文中研究指明辐射噪声一直是衡量舰船战斗力及生存能力的主要性能之一，是各种声学武器探测的主要目标及破坏其声隐身性能的最主要因素，会直接影响本艇声呐的工作性能，因此降低这类水下航行器的辐射噪声具有重要意义。为了有针对性的开展噪声控制，同时为水下航行器声学设计中的噪声指标提供实际依据，开展噪声源识别定位技术研究，估计水下航行器各噪声源对噪声贡献的大小，以及噪声源的空间分布，然后针对贡献大的源采取降噪措施，可为研制高隐蔽性能的水下航行器提供坚实的技术支撑。因此，研究这类水下结构辐射噪声的快速诊断及识别技术对于其减振降噪、降低辐射噪声，提高自身隐身性能具有十分重要的意义。但是研究这类水下结构辐射噪声存在一定的困难，其中包括如何高效获取测量数据，并研究相应的数据处理算法；如何采用少量水听器完成测量，缩减测量成本；如何综合利用声场中的声压量、振速量，获得更有意义的工程应用等问题。针对水下结构辐射噪声定位识别中存在的这些问题，本文做了如下研究：首先简要介绍了水下结构辐射噪声源定位识别的研究背景，概述了水下结构振动辐射噪声的基本特性，回顾总结了噪声源识别与近场声全息技术的发展概况，并对其中的近场声全息技术进行重点论述。针对应用近场声全息技术对水下结构辐射噪声源的识别定位这一目标，详细讨论了现有各种噪声源识别方法的优缺点，在此基础上提出需要解决的问题，确立了本文的研究基础。然后，研究Helmholtz方程最小二乘法（HELS）的基本理论，得到振动体辐射声场的近似解，在此基础上推导基于振速测量的HELS方法，并联合基于振速测量的HELS算法和HELS基本算法进行数据处理，针对存在离散非适定性的问题，提出利用正则化方法减小误差影响。通过数值仿真验证，得出该算法在一定条件下可以对声源比较精确的识别，同时声压-振速联合处理算法可以分离相干声源，为了获得一定的声场重建精度，要求测量面与重建面之比至少为1.2，且当声场中存在多个声源时要求两两声源间至少存在3个采样点；在测量信号包含噪声时，必须采用正则化方法才能而得出正确解，比较发现信噪比越低正则化效果越明显；利用声压-振速联合处理方法完全可以从相干声场中较准确的分离出单个声源的各个声场量，尤其对于声场贡献大的声源具有较高的重建精度，拓展了HELS方法的应用范围。研究HELS算法在全息测量和重建过程中各参数的选取问题，其中包括适配点位置、基函数个数、采样间隔、测量面位置及大小，通过数值仿真研究了最优化参数的存在性，结合HELS算法的物理机理和数学模型，分析了各个最优参数的合理性，快速获取最优参数，从而为HELS算法在工程中利用小测量面快速有效的应用提供依据。研究基于移动框架技术的运动声全息方法，对存在多普勒频移的测量数据进行处理，获得无相对运动时声场的空间分布，并提出其与HELS算法相结合的处理任意形状的运动结构体噪声源识别方法；针对水下测量中存在坐标误差的问题，提出利用MUSIC近场聚焦波束形成对声源的轨迹进行修正，通过一系列的数值仿真研究，得到如下结论：该算法只适用于马赫数小于0.1的情况；当声场为存在多个声源的复杂场时，该组合算法只适用于重建声源频率小于等于2.5kHz的辐射场；仅要求测量面为声源面的1.3倍，为其工程应用提供了方便；利用修正后的坐标数据进行声场重建对幅值重建精度和相位重建精度都有不同程度的改善，有效的解决了测量耗时长的问题。研究基于HELS算法局部近场声全息方法的理论与应用，首先从数学的角度证明了利用一系列球面波函数的加权和近似声场的完备性，为HELS算法在外推声场中的应用提供了坚实的理论基础；其次详细的给出了该算法的外推过程和声场重建步骤；最后对应用该组合算法时的参数选择和重建声场的准确性进行研究，仿真分析测量面大小和声场外推区域选取的问题，并与常规声场重建方法进行比较。通过分析得出存在最小测量面既可以保证一定的声场重建精度又节约工程成本；外推数据的点数不超过实际测量数据的点数。在小测量孔径条件下，基于HELS算法的Patch NAH的声场重建性能远优于常规NAH，有较高的工程应用价值。最后，开展水下噪声源近场定位识别方法试验研究，探讨基于本文方法的噪声源定位识别的可行性和准确性。介绍消声水池现有的硬件平台，设计完成全套水听器阵列与采集系统，实验方法和实施过程。在此基础上，在消声水池内以球形声源为研究对象，进行噪声源定位识别的实验研究，完成实验室内实验数据采集；在松花湖内以圆柱形和鱼唇形发射换能器为研究对象进行试验研究，完成外场实验的数据采集；最后对实验结果分析表明：本文方法是可行的和准确的，为其在工程应用打下基础。

侯俊剑^[9]（2011）在《基于声像模式识别的故障诊断机理研究》文中研究说明目前机械设备的故障诊断主要是基于振动信号测量和分析的,但由于振动传感器在某些设备上或工况环境中安装不便,使得基于振动信号的故障诊断方法的应用受到限制。机械噪声是机械振动通过弹性媒质向外界传播的结果,蕴含着丰富的机械状态信息。利用噪声信号进行故障诊断称为声学诊断技术,它具有非接触式测量和操作简单快捷等优点,可以部分的代替振动信号作为故障诊断的手段。常规的声诊断技术主要是基于单通道测试的,只能得到机械局部的声学特征随时间或频率的变化规律,而且声信号抗干扰能力较差,特别是在相干声场中,其测点位置的选择需要丰富的经验,因此,声学故障诊断虽然具有巨大的潜力和价值,但其发展一直比较滞后。根据声振关系,机械的辐射声场是由机械表面的振动产生的,机械故障在造成机械异常振动的同时也会引起辐射声场的变化。当测点位置选择不当,局部的声学特征对故障不敏感时,诊断效果就会受到影响,特别是在相干工况下,故障源的声信号如果被干扰源的声信号湮没,那么常规的声诊断技术将不再适用。如果能够充分利用整个辐射声场的声压或机械表面振速分布在不同工况下的变化,同时能适当的突出机械关键部件处声场的变化、忽略干扰部件处声场的变化,将有效提高诊断效果,根据上述故障诊断思路,本文提出了一种基于声像模式识别的故障诊断方法。该诊断方法在不同的机械工况下,通过阵列测量和适当的声成像算法重建声源表面或声场某处的声压或振速分布,在进行声源识别和定位的基础上,利用图像处理与特征提取技术对声像进行处理及特征提取,进而构造可用于识别分类的特征向量,把各种工况下得到的特征向量放入分类器中进行训练并得到最佳的分类器参数,然后利用这个最佳分类器对未知工况下的声像进行分类,从而辨识具体的故障。声像诊断方法有效综合了声成像、特征提取和模式识别等学科的研究成果,在扩大声像应用范围的基础上,也为声诊断技术提供了新的思路和选择。本文根据声成像技术适用的频段、测量距离、声源结构特征及声场特性,把声像故障诊断方法具体为基于远场波束形成（Beamforming）、近场声全息（NAH: Near field Acoustic Holography）和循环平稳声全息（CYNAH: Cyclostationary NAH）)声像的故障诊断方法,并把通过齿轮箱的故障诊断实验来验证声像诊断方法的有效性。本文的具体研究内容如下:首先,简要介绍了故障诊断的发展状况,强调了智能故障诊断是故障诊断发展和研究的方向。对基于单通道测试的声学故障诊断技术的发展状况进行了概述,发现声学故障诊断虽然具有很大的潜力,但声信号易受干扰的特性导致了声诊断技术发展缓慢。在对目前声学领域应用较广泛的声成像技术进行总结之后,发现声成像技术具有一定的抗干扰能力,能够通过阵列测量重建声源表面的声压和振速分布,同时通过声振关系的分析,认为利用声像中所描述的声压分布变化进行故障诊断是可行的,为声像故障诊断方法的提出奠定了理论基础。其次,通过对比声像和图像、故障诊断和模式识别的关系,提出了基于声像模式识别的故障诊断方法。该诊断方法借鉴了图像检索和人脸识别的技术思路,通过对不同工况下的声像进行图像处理、特征提取和模式识别,进而进行故障诊断。这一新型声诊断方法综合了声成像、图像处理、特征提取和模式识别领域的研究成果,因此其研究、发展与完善需要从各个学科和领域不断的补充新的研究成果,由此可以看到声像故障诊断方法具有较大的发展潜力。声像的分辨率和精度关系到声像对故障的敏感程度以及所包含故障信息量的多少,声像对故障越敏感、信息量越丰富,则越有利于机械微弱故障的诊断,反之,只能进行初步的状态判断,因此,不同成像技术得到的声像在故障诊断中的应用是不同的。基于远场测试的声成像技术,受到瑞利准则的限制,声源分辨率低,同时丢失了“倏逝波”等高波数成分,使得声像对细节纹理信息的描述能力降低,且无法重构出声场声压的真实幅值和相位分布,反之,近场声像能够描述声场的细微变化,分辨高,且能够重构出声场真实的声压幅值和相位,重构精度高,因此,远场声像比较适用于机械故障引起机械声场声压分布变化较为明显时的机械状态判断,而近场声像不仅能够进行状态判断,也能对机械故障的微弱故障进行诊断。虽然近场声像包含的信息丰富,但同时其测量、计算的成本也比较高,且适用的场合和频段范围受一定的限制,而远场声成像的测量和计算都比较方便、快捷,因此,在具体应用时要根据诊断需求、测量和计算的成本综合考虑。本文按照声像故障诊断方法的思路,首先发展了基于远场波束形成声像的故障诊断方法,这是对声像故障诊断方法的初步实现。波束形成是一种简单易行的声成像算法,具有广泛的工程应用背景,但由于其属于远场测量,分辨率不高,比较适用于离散和大型结构声源的识别和定位。本文通过声源异常辨识的仿真和实验对远场声像故障诊断方法的诊断机理进行了研究。针对波束形成分辨率低、重建精度差、不适用于机械弱故障诊断等缺点,本文进一步发展了基于近场声全息声像的故障诊断方法。近场声全息属于近场测量,能够得到声源表面真实的声压和振速分布,分辨率高,能够对不同工况下声源表面声压或振速分布的细微变化进行描述,为机械微弱故障的诊断提供了可能。本文利用肋板结构振动异常识别的仿真和实验,对近场声像故障诊断方法的诊断机理进行了研究,并通过和基于单通道测试的声诊断技术进行对比,证明了声像故障诊断方法在相干工况下的优越性。本文在声像诊断过程中主要使用了基于灰度共生矩阵（SGLCM: Spatial Gray-Level Co-occurrence Matrices）的图像纹理特征和基于重构矩阵的奇异值特征,在模式识别阶段采用了支持向量机（SVM: Support Vector Machine）。本文选择的特征提取技术和模式识别算法是各自领域比较常用的技术,可不断的引入和尝试其领域内新的研究成果,从而可以提高诊断效果,不断的完善和改进声像故障诊断方法。针对声像不仅能够进行声源识别和定位,又能够反映声源声压分布和大小变化这一独特物理特征,本文引入了分块特征提取方式,有效突出了声源位置和声场局部声压分布的变化信息,提高了诊断效果。同时针对奇异值特征的先天性缺点,如奇异值特征对局部变化不敏感和奇异值投影基空间不统一等,本文引入并改进了类估计奇异值特征,进一步提高了诊断结果。特征提取方式和技术的改进,都是围绕声像的物理特征,这为今后的特征提取技术的研究提供了思路和方向,同时也证明了声像故障诊断方法不断完善和发展的潜力。为进一步验证声像诊断方法的有效性,在理论和模拟实验研究之后,本文把声像故障诊断方法用于齿轮箱的故障诊断。实验在半消声室内进行,实验环境和故障模拟都比较理想化,使得随机干扰降至最低,较好的诊断效果验证了方法的有效性,同时为其进一步的应用研究做好了铺垫。由于齿轮箱是典型的旋转机械,其辐射声场具有循环平稳性质,特别是本文模拟的齿轮点蚀和局部断齿故障,这些齿轮故障信号是特殊的循环平稳信号。虽然利用传统的基于平稳声场的近场声全息得到了较好的结果,但由于传统的频谱分析忽略了某些频率成分的能量随时间变化的信息,使得某些频率处的声全息图像包含的信息不够完整。因此,针对齿轮箱声场的循环平稳特性,本文进一步引入了循环平稳声全息,发展了基于循环平稳声场声像的齿轮箱故障诊断方法,并通过实验验证了该诊断方法的可行性,进而为旋转机械的故障诊断提出了一条新的思路。本文通过不断引入新的声成像技术,发展和完善了适用于不同场合、机械结构和频段的声像故障诊断方法,并利用仿真和实验对这些声像诊断方法进行了机理性研究,初步构建了声像故障诊断方法的雏形。这项新型声诊断方法充分利用了声像的物理意义,拓展了声像的应用领域,并为声学故障诊断技术提供了一条新的思路和方法,进一步推动了故障诊断技术的多领域交叉性的发展。

贾文强^[10]（2011）在《基于局部近场声全息的机械噪声源特征提取技术研究》文中认为机械振动与噪声信号中蕴含着机器设备运行状态的重要信息,可用来进行机器状态监测与故障诊断。但基于振动信号的故障诊断技术在某些场合下存在着局限性,而机械噪声信号同样蕴含着丰富的机器状态信息,可以部分地替代振动信号作为故障诊断的手段,且具有非接触式测量的优点。为了实现利用噪声信号进行机械故障诊断,必须结合机器噪声信号的特点,对声学特征提取技术进行深入研究,使得提取的特征能更好地描述机械设备的运行状态。传统基于噪声信号的特征提取技术可以给出故障特征随时间、频率的变化规律,但无法揭示故障特征随声源位置的变化信息。为了能更有效地利用噪声信号对机械设备进行故障诊断,本文提出一种基于局部近场声全息的故障特征提取技术。该技术通过由少量传声器组成的阵列测量声场中的局部（或部分）声学量,采用基于波叠加的数据外推或数据内插技术可以重建出声场中任意场点中的声压、声速与声强等声学量,进而获得包含声源个数、位置、强度等信息的全息图,从而实现对噪声源识别与定位及声场的预测。同时,通过比较故障与正常状态下的全息图,可以识别出某个特定位置的声源特征的变化,再结合特征频率和处于该位置的零部件的特征参数,从而判定出具体故障。为了避免基于傅立叶变换的平面近场声全息要求全息面一侧为自由声场的局限性,提出了基于波叠加技术的单全息面空间声场分离技术。当全息面两侧均存在声源时,该技术可以从全息面上混合的声场信号中分离出各个噪声源信号的声学量,进而利用分离出的声学量采用声场变换重建目标声源全息图,进行故障信号特征提取。本文具体研究内容如下。首先简要介绍机械故障诊断的研究背景,概述设备故障诊断技术及声学诊断技术的发展概况,回顾总结了声源识别方法的发展历史和研究现状,详细讨论现有声源识别技术的实现方法和各自的优缺点。针对应用声学技术对机械设备进行故障特征提取这一目标,明确了需要解决的问题,确立了本文的研究内容。然后,对机械设备振动辐射的噪声场的产生机理和原因进行分析,并对结构声辐射进行数学描述,推导平面近场声全息的基本公式及数值离散过程,讨论平面近场声全息的空间波数域的滤波函数。通过数值仿真验证该算法在一定条件下可以对声源比较精确地识别,同时也指出在声场重建过程中存在窗效应和卷绕误差等固有缺陷。对波叠加方法的理论进行深入研究。分析了波叠加方法的声场重建过程中的相关理论和实现方法,包括波叠加积分公式和声场重建原理;讨论了解的非唯一性问题。声场重建属于声学逆问题,解存在不确定性,讨论了波叠加积分公式离散化实现中存在的非适定性问题和正则化方法。通过数值仿真讨论了重建过程中各种因素对重建精度的影响,包括全息面、重建面、等效源面及测量误差等,从而找出提高重建精度的规律。基于空间声场变换的NAH要求全息面一侧为自由声场,这严重制约了全息技术的应用范围,不利于其在实际工程中的推广应用,为了解决这一问题,在全息面两侧均有声源的情况下,采用单全息面上测量的声压和统计最优近场声全息,提出基于波叠加的空间声场分离技术。通过数值仿真和实验,验证了该技术的正确性和可行性。采用声场分离技术,可以对全息面两侧均有声源的声场进行全息研究,这对全息技术的推广应用具有促进作用。基于空间傅立叶变换的近场声全息技术在局部全息测量条件下,由于有限测量孔径造成的窗效应和卷绕误差等因素的影响,重建结果存在较大的误差,甚至严重失真。为了解决小全息孔径条件下的声场重建问题,提出了基于波叠加法的数据外推技术。分析了该技术数据外推和声场重建中的相关理论和实现方法,针对波叠加法中等效源配置的不确定性,数据外推过程中采用波束形成算法定位声源位置,从而指导等效源的配置。通过数值仿真证明了该技术的有效性、准确性以及相对于传统近场声全息的优越性。同时,由于基于空间声场变换的近场声全息技术分析的频率范围受到全息网格尺寸的限制,即低频限和高频限,这对于较高频率声源的重建需要密集的全息网格,使得测试成本很大。由此,提出基于波叠加的数据内插技术,该技术在达到相同空间分辨率的前提下,显着地减少了所需的全息测量点数,大大节约了测量工作量。最后,通过数值仿真对该算法进行了准确性和可行性研究,结果表明该技术具有较大的实用价值。最后进行实验研究,以及基于此的故障提取技术的可行性和准确性。介绍了振动实验室现有的硬件平台,自行设计完成了全套传声器阵列与采集系统,叙述了实验原理。在此基础上,在半消音室内以音箱和电机的噪声源为研究对象,进行噪声源识别与故障特征提取的实验研究,完成了实验数据采集,最后对实验结果分析表明:该技术是可行的和准确的,为其在工业现场的应用打下基础。对全文研究工作进行总结,并概括论文的创新点,同时就基于声全息的故障诊断技术未来的研究工作提出了一些建议,指出了若干值得注意的问题。

二、编磬振动特性的声全息研究（论文开题报告）

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

三、编磬振动特性的声全息研究（论文提纲范文）

（1）基于声全息法的高压共轨柴油机噪声识别研究（论文提纲范文）

（2）西汉葬钟与乐悬制度研究（论文提纲范文）

（3）基于LabVIEW的Fourier变换-源强模拟技术的声源识别研究（论文提纲范文）

（4）基于内积相关特性识别移动声源的研究（论文提纲范文）

（5）基于近场声全息技术的DSP实现及实验研究（论文提纲范文）

（6）非自由声场中声源振速重建的近场声全息理论与方法研究（论文提纲范文）

（7）基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法及其应用研究（论文提纲范文）

（8）水下结构辐射噪声源快速诊断识别研究（论文提纲范文）

（9）基于声像模式识别的故障诊断机理研究（论文提纲范文）

（10）基于局部近场声全息的机械噪声源特征提取技术研究（论文提纲范文）

四、编磬振动特性的声全息研究（论文参考文献）

• [1]基于声全息法的高压共轨柴油机噪声识别研究[D]. 吴彪. 昆明理工大学, 2020(05)
• [2]西汉葬钟与乐悬制度研究[D]. 刘锴云. 厦门大学, 2019(08)
• [3]基于LabVIEW的Fourier变换-源强模拟技术的声源识别研究[D]. 王跃星. 广西科技大学, 2018(03)
• [4]基于内积相关特性识别移动声源的研究[D]. 闫凯. 江苏大学, 2018(02)
• [5]基于近场声全息技术的DSP实现及实验研究[D]. 李俞霖. 广西科技大学, 2017(03)
• [6]非自由声场中声源振速重建的近场声全息理论与方法研究[D]. 向上. 上海交通大学, 2017(09)
• [7]基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法及其应用研究[D]. 鲁文波. 上海交通大学, 2012(10)
• [8]水下结构辐射噪声源快速诊断识别研究[D]. 郭小霞. 哈尔滨工程大学, 2012(02)
• [9]基于声像模式识别的故障诊断机理研究[D]. 侯俊剑. 上海交通大学, 2011(12)
• [10]基于局部近场声全息的机械噪声源特征提取技术研究[D]. 贾文强. 上海交通大学, 2011(12)