佛山路灯安装车出租,   佛山路灯维修车出租,    佛山路灯车出租    ▼ 险山不绝行路客，水深也有渡船人▼     基于传声器阵列测量对旋转声源进行识别是掌握旋转声源噪声产生机理与辐射规律的重要手段，其识别结果不仅可以直观地指示主要声源的位置，而且可以有效地量化声源强度，因此可直接用于指导结构的声学优化设计和噪声的主被动控制。正是基于上述原因，本文将旋转声源识别技术作为的研究内容。

        旋转声源识别技术的研究现状, 目前，基于传声器阵列识别声源的技术主要分为两类：波束形成技术和反技术。波束形成技术是通过对传声器阵列所接收的声信号进行延迟求和，使对应真实声源聚焦点位置的输出量被加强，形成“主瓣”，而其他聚焦点位置的输出量被衰减，形成“旁瓣”，从而有效识别声源。由于阵列采样的有限性和离散性，波束形成技术在真实声源位置的输出主瓣往往具有一定的宽度，影响了声源识别的分辨率，而在非声源位置输出的旁瓣则会污染声源成像图，使声源识别结果的分析具有不确定性。为了消除旁瓣干扰、提高声源识别的分辨率，一系列解卷波束形成技术被提出，包括DAMAS、DAMAS2、Clean-SC等。这些解卷波束形成技术的原理是在常规波束形成输出、点扩散函数、源功率之间建立线性方程组，通过在反复迭代过程中引入正约束来求解该方程组，从而提取真实声源信息，有效消除旁瓣干扰和主瓣宽度的影响。波束形成技术具有计算简单、效率高以及对中高频声源的识别效果好等优点，但是当声源频率比较低时，往往会失效。而另一种用于声源识别的技术——反技术则在低频时具有较好的识别分辨率。不同于波束形成技术采用延迟求和的求解方式，反技术是采用对声源面与测量面之间精确的声传递矩阵进行直接求反的方式求解。由于不依赖于阵元之间的相位差别，因此反技术在中低频可获得较高的声源识别分辨率，且在量化声源强度方面具有更高的精度。但是由于反技术中的求反矩阵往往是病态的，使得在求反的过程中常常需要使用正则化方法来稳定求解，因此反技术相对于波束形成技术计算效率偏低。不论是波束形成技术还是反技术，目前主要的识别对象都是静止声源，当应用于旋转声源时，由于声源的旋转会导致多普勒效应，因此需要消除多普勒效应的影响才能准确识别声源的位置。

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        用于旋转声源识别的波束形成技术,   最早提出时域旋转波束形成技术来定位旋转声压，他们采用旋转单极子源强到固定传声器声压之间的传递函数作为导向矢量，构建了延迟求和波束形成模型；在该方法的计算过程中，他们采用了时间推进方法，即对声源发射时间离散，进而计算相应的接受时间，由于所计算的接受时间并不一定与所离散的时刻点相对应，因此需要对接受时间进行线性插值；考虑到在风洞中传声器阵列在流动媒质外测量，而流动媒质剪切层会造成声波的折射，因此他们还对导向矢量中的Mach数进行了简单的修正；这种修正在Mach数小于0.25和辐射角大于45º时，可以取得与Amiet修正方法相近的效果；他们利用所提出方法识别了旋转的哨子、风洞中的直升机旋翼和风力涡轮叶片噪声源，取得了较好的声源识别效果；随后他们又将该方法扩展应用到定位涡轮风扇发动机内部转子的噪声源，在应用过程中作者假设在发动机涵道壁面使用声衬，因而忽略了壁面反射的影响，但作者也建议在没有声衬的情况下应采用管Green函数构建波束形成的导向矢量，以便考虑到反射的影响。同样在时域中，直接推导了测量点处声压与扫描点处声压之间的传递因子，并将该传递因子作为波束形成技术的导向矢量用于识别声源，此外进一步考虑多普勒效应的影响，他们对传递因子进行了相应修正，但此时波束形成的输入需要采用虚拟旋转传声器处的声压，该声压通过利用虚拟旋转传声器附近的静止传声器所测量的声压进行插值得到，为保证精确的插值结果，常常需要在环形阵列周向上布置密集的传声器，否则将会产生巨大的插值误差。此外，先通过旋转声源的转速或已知的旋转规律来计算得到虚拟旋转传声器的位置，由于实际传声器的位置未必与虚拟传声器的位置相吻合，因此Herold等通过线性插值的方法计算出虚拟旋转传声器处的声压，在得到旋转框架下的声压后，再采用波束形成技术来识别声源，这种方法可以用于识别非匀速旋转声源，但是要事先获得声源的旋转规律。

          上述识别旋转声源的波束形成技术是在时域内构建，在处理宽频噪声方面具有效率高的优势，但是时域算法对噪声的抗干扰能力较弱，而实际旋转声源所处的环境常常具有强烈的背景噪声，此时选取具有较强抗干扰能力的频域算法更为合适。提出了频域波束形成技术来识别管道内的旋转声源，特别地，他们采用了包含壁面反射的管道内频域Green函数作为波束形成技术的导向矢量；由于在频域内声源旋转会产生多普勒效应，导致管道内频域Green函数与声源源强之间会产生耦合，因此无法直接使用波束形成技术；为了消除多普勒效应所带来的耦合现象，他们采用了旋转框架技术，该技术通过对固定在管道壁面的环形传声器阵列所测量的声压在周向上进行旋转模态分解，计算得到虚拟旋转传声器处的声压，并将声压表示成旋转框架下的管道内频域Green函数与声源源强之间的乘积，由于该关系不存在耦合现象，因此可进一步使用波束形成技术来识别声源。采用频域内的波束形成技术来识别自由场中的旋转声源，他们同样是采用旋转框架技术先消除多普勒效应，然后再采用DAMAS和CleanSC等解卷算法来识别声源，以减小旁瓣并提高识别精度。在识别旋转风扇的工作中，考虑了流动媒质的影响，此外，他们采用线性插值的方法来获得虚拟旋转传声器处的声压，以消除多普勒效应的影响。最近，在频域内提出一种混合解卷方法来分离静止声源与旋转声源，并取得了较好的分离结果。

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