基于柯西-施瓦兹不等式的声源识别方法研究.pdf

噪声控制的研究长久以来倍受关注，而准确的声源定位是进行噪声控制的首要条件。近场声全息技术()和波束形成法()是最常用的对传声器采集的信号进行处理的声源识别方法。技术是基于二维空间傅里叶变换的声源识别方法，要求全息面无限大，虽然通过近场测量能够提高识别精度，但信号截断误差的影响始终无法克服是通过声波信号的延时求和原理来识别声源，不存在声压信号空间变换中的误差，但其声源识别的结果受旁瓣误差的影响，声源强度的识别过程复杂。本文利用基于柯西施瓦兹不等式定理的声源识别方法识别声源位置，强度和初相位信息，并提出将该方法用于运动点声源的轨迹追踪。　　该方法采用传声器阵列测量声压信号，对采集的信号进行变换诊断出信号频率并计算声压数据的傅里叶变换值，将声压值按阵列位置顺序整合成声压向量以诊断的声源频率构造虚拟点声源，虚拟声源辐射到传声器阵列上的声压信号按同样的阵列位置顺序整合成虚拟声源声压向量，并将虚拟声源声压向量归一化计算声压向量与归一化后的虚拟声源声压向量的内积，根据柯西施瓦兹不等式定理，只有当两个向量的内积模取到最大值时，虚拟声源位置才能与实际声源位置点重合因此将声源识别的问题转化为寻找向量内积模最大值的问题利用找到的声源位置处的内积值可以直接求得声源的强度和初相位。　　探讨了基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法的特性，研究传声器阵列面尺寸、传声器的间隔、传声器位置误差、阵列面与声源的距离、声源频率、随机噪声等因素对声源识别结果的影响仿真结果表明，传声器的阵列面尺寸、传声器间隔、传声器与声源的距离及声源频率对识别结果没有影响，阵列的位置误差和外界随机噪声对识别的结果影响也很小，证明基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法具有很强的稳定性。　　结合迭代循环相减识别多点声源，当声源间距离较近时，识别的声源结果受到声源间的干扰影响，引入迭代循环算法降低声源相互干扰的影响，以传声器测量面上剩余的声压作为判断循环终止的条件仿真结果表明，利用基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法结合迭代循环相减算法能有效识别出多个点声源。　　将基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法推广到运动声源的识别，分析运动点声源的辐射特性，采集运动点声源辐射的时域声压信号并将其划分成若干细小时段，对每个细小时段内的信号进行分析，利用基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法识别出声源在微小时段内的位置点，记录声源在每个微小时段内的坐标点，输出声源运动的轨迹分布图。仿真结果表明，基于柯西施瓦兹不等式的声源识别方法能有效实现运动点声源的轨迹追踪。