基于声阵列变电站噪声源识别的算法改进研究开题报告
2020-02-18 20:05:55
1. 研究目的与意义(文献综述)
声阵列技术是用一组传声器按一定的排布方式组成的传声器阵列接收来自声源的空间信号,通过相关的信号处理技术来获得噪声源的幅值、相位、方位等信息从而识别主要的噪声源[1]。对比传统的噪声源识别技术来说操作更为简单,识别效果也更好,测量速度也更快,满足分辨率要求的频段范围更广[2],对声音信号的分析更细化,同时它的运用范围也更广,不仅可以对稳态和非稳态声源进行测量,还可以运动的物体进行识别,因此实用性较强[3]。它对于高频位空间的噪声源的分辨率较高,它的缺点在于对低频位噪声源的低分辨率[4]。
1.1国外研究现状
b.widrow和hoff针对波束形成算法存在阵列响应频率不变性很差、主瓣宽度因频率增大而减小形成信号畸变的问题,在1960提出了最早的最小均方算法即lms算法,该算法简单,应用最广泛[5]。vorobyov等人针对常规性波束形成器缺乏对各种系统环境误差的稳健性,提出了基于最差情况性能最优的稳健波束形成方法,该算法的性能较对角加载方法有很大的提高,但这种方法性能受不确定集参数的影响[6]。khabbazibasmenj等人针对波束形成器的阵列处于非理想环境时干扰性能会急剧下降的问题,提出了基于半正定松弛的波束形成算法[7]。p.chiariotti等人针对车内空间声源噪声,提出运用平均波束形成方法来消除噪音[8]。mostafa r,mohammad等人针对由于不确定集稳健算法的阵列接受信号中包含期望信号,在高信噪比时仍会出现信号消极的现象,分析了特征空间法能够获得稳健波束的机理,提出基于信号子空间重构的稳健算法,在任意snr情况下均能获得稳定性能[9]。
2. 研究的基本内容与方案
2.1研究内容
本文主要通过了解声阵列噪声源识别算法的发展历程,分析声阵列原理和声阵列噪声源识别算法,研究64通道2m平面螺旋阵噪声源识别算法,根据平面螺旋阵在变电站噪声源识别的效果,变电站噪声源识别的实际需求,对声阵列算法进行研究和改进。
2.2研究目标
3. 研究计划与安排
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翻译外文文献,查阅资料,明确研究内容,了解研究所需技术方案及措施。确定方案并完成开题报告。 (第1周—第3周)
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根据所查阅的文献,归纳和总结声阵列噪声源识别的算法的改进的研究现状及应用。 (第4周—第7周)
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理解掌握目前的64通道2m平面螺旋阵噪声源识别算法。
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吴清鸽.基于优化随机声阵列的发动机噪声源识别[d].重庆理工大学,2014
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张承宁,王再宙,宋强.基于传声器阵列电动汽车用电机系统噪声源识别研究[j].中国电机工程学报,2008,28(30):109-112. .
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杜亮.基于声阵列与声全息的噪声源识别方法研究[d].浙江理工大学,2011.
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