發(fā)布時間：2018-01-21 22:30

  本文關鍵詞： 聲源識別 波束形成 互譜 特征值分解 試驗　出處：《機械工程學報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：函數波束形成聲源識別算法能夠有效克服傳統(tǒng)波束形成存在的"主瓣"寬、"旁瓣"高且多等缺陷。基于傳統(tǒng)波束形成及矩陣特征值分解理論,給出函數波束形成算法的理論推導。基于自主開發(fā)的算法程序進行單聲源、不相干雙聲源的模擬仿真,結果表明:函數波束形成在識別單聲源、不相干聲源時均能有效地衰減旁瓣,提高識別分辨率,且能清晰地識別弱源;當聲源不在聚焦網格點時,函數波束形成主瓣峰值輸出隨指數的增大而降低,出現(xiàn)失真的情況;傳聲器及測量通道頻響失配情況對函數波束形成的成像影響很小。由函數波束形成峰值輸出誤差隨指數的變化曲線,建議指數一般取16。進一步,不相干四聲源的算例試驗驗證了算法的有效性及程序的正確性。對某汽車前圍板的隔聲薄弱環(huán)節(jié)識別中,除空調進風口及暖風機進出水管安裝孔隔聲薄弱環(huán)節(jié)以外,亦準確定位轉向柱安裝孔附近這一隔聲薄弱位置,識別結果更全面,為進一步改進其隔聲性能指明了方向。
[Abstract]:The function beamforming acoustic source recognition algorithm can effectively overcome the defects of "main lobe" width and "sidelobe" high and multiple in traditional beamforming based on traditional beamforming and matrix eigenvalue decomposition theory. The theoretical derivation of the function beamforming algorithm is given. Based on the self-developed algorithm program, the simulation of single sound source and incoherent dual sound source is carried out. The results show that the function beamforming is in the identification of single sound source. The non-coherent sound source can attenuate the sidelobe effectively, improve the recognition resolution, and clearly identify the weak source. When the sound source is not focused on the grid point, the peak output of the main lobe of the function beamforming decreases with the increase of the exponent, resulting in distortion. The influence of microphone and measurement channel frequency mismatch on the imaging of function beamforming is very small. From the curve of peak output error of function beamforming with exponent, it is suggested that the exponent should be taken as 16.6. The validity of the algorithm and the correctness of the program are verified by an example of non-coherent four-source sound source. In addition to the air conditioning inlet and the heater fan inlet and outlet pipe installation hole sound insulation weak link, but also accurately locate the steering column installation hole near this sound insulation weak position, the recognition results are more comprehensive. It points out the direction for further improving its sound insulation performance.
【作者單位】： 重慶大學機械傳動國家重點實驗室;重慶大學汽車工程學院;重慶工業(yè)職業(yè)技術學院車輛工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51275538) 重慶市重大應用開發(fā)計劃(cstc2015 yykfc60003)資助項目
【分類號】：TN64;TN912.3
【正文快照】： 0前言*近年來,波束形成噪聲源識別方法已成為航空、列車、汽車、發(fā)動機等領域不可缺少的聲源識別技術[1-17]。延時求和[5-7]、互譜成像函數[13-16]等傳統(tǒng)波束形成(Conventional beamforming,CB)算法雖然具有計算速度快、測量距離遠、易于布置等優(yōu)點,但其“主瓣”過寬造成空間

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