海洋計(jì)量體系在國家計(jì)量體系中發(fā)揮著巨大作用,目前聲學(xué)測量技術(shù)在海洋計(jì)量研究中占據(jù)關(guān)鍵地位,精確獲得海水聲速是聲學(xué)測量技術(shù)的核心。海水聲速受環(huán)境影響較大,為了能夠?qū)β曀贉y量算法進(jìn)行針對性研究,本文主要研究了純水常壓下獲得聲速的算法。本論文采用時(shí)差法進(jìn)行聲速測量,在距離已知下,超聲波傳播時(shí)間精確測量是影響聲速測量的關(guān)鍵,在此基礎(chǔ)上,采用基于超聲波回波包絡(luò)模型的傳播時(shí)間測量方法。具體工作如下:(1)通過分析超聲波接收信號的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了回波包絡(luò)模型的超聲波數(shù)字化描述方法:首先,采用改進(jìn)的小波閾值法對回波信號進(jìn)行去噪,根據(jù)回波信號特點(diǎn),對小波閾值去噪的基函數(shù)選取和閾值選取規(guī)則進(jìn)行研究,并提出了改進(jìn)閾值處理函數(shù),在此基礎(chǔ)上,利用希爾伯特變換原理獲取實(shí)際超聲波回波包絡(luò)。(2)采用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法求解關(guān)于信號包絡(luò)參數(shù)的最小二乘目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值時(shí)對應(yīng)的超聲波傳播時(shí)間。建立超聲波回波包絡(luò)信號粒子模型,構(gòu)建用于評價(jià)粒子的最小二乘目標(biāo)函數(shù);為避免標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法所存在的諸如參數(shù)設(shè)置、“早熟”問題及不穩(wěn)定性問題,引入慣性權(quán)重動態(tài)調(diào)整策略對其進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法使得粒子的全局搜索能力以及局部搜...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外海水聲速測量研究現(xiàn)狀
    1.3 海水聲速測量方法對比
    1.4 本論文主要研究內(nèi)容
第二章 時(shí)差法聲速測量技術(shù)概論
    2.1 時(shí)差法聲速測量概述
    2.2 常用時(shí)差法聲速測量技術(shù)
        2.2.1 閾值法
        2.2.2 互相關(guān)函數(shù)法
        2.2.3 模型參數(shù)估計(jì)方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于回波包絡(luò)模型的超聲波數(shù)字化描述
    3.1 超聲波接收信號數(shù)學(xué)模型
    3.2 超聲波信號的數(shù)字化描述
    3.3 基于改進(jìn)的小波閾值法信號去噪處理
        3.3.1 小波閾值去噪
        3.3.2 小波閾值去噪?yún)?shù)的選定
        3.3.3 小波基函數(shù)的選取
        3.3.4 小波分解層數(shù)的選擇
        3.3.5 改進(jìn)閾值處理函數(shù)
        3.3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法超聲波傳播時(shí)間關(guān)鍵技術(shù)研究
    4.1 粒子描述與目標(biāo)函數(shù)定義
    4.2 標(biāo)準(zhǔn)化粒子群優(yōu)化算法基本原理
    4.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的局限分析
    4.4 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法回波模型優(yōu)化
        4.4.1 慣性權(quán)重動態(tài)調(diào)整策略
        4.4.2 改進(jìn)粒子群算法步驟
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于回波包絡(luò)模型的聲速測量實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 聲速測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    5.2 聲速測量實(shí)驗(yàn)環(huán)境及原理
    5.3 聲速測量實(shí)驗(yàn)及分析
        5.3.1 聲速測量結(jié)果
        5.3.2 聲速測量結(jié)果分析
        5.3.3 聲速測量性能測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研情況說明
致謝



本文編號：3823916