[发明专利]一种基于盲提取治理冷却塔噪声的方法

说明书

技术领域

    本发明涉及一种治理冷却塔噪声的方法，特别是涉及一种基于盲提取治理冷却塔噪声的方法。

背景技术

冷却塔噪声越来越受到人们的关注。不同类型的冷却塔，噪声源机理不同，治理的措施也不同，其中风机噪声是最难治理的一种。在冷却塔噪声控制中，由于各测点的振动信号相互耦合，难以分辨真正的振动源和噪声源，必须对振动噪声信号进行分离，以便对其噪声进行治理。

盲源分离技术在语音信号处理、无线通信、生物医学工程、地震勘探、数字图像特征提取领域得到了广泛的应用。“盲”有两重含义，一是指源信号不能被观测，二是指源信号如何混合是未知的。许多盲源分离算法一般都侧重同步分离出所有源信号，若混叠矩阵是列满秩的，则采用同步分离的方法比较方便。但有时并不希望，也没有必要分离出全部源信号，只对一部分信号感兴趣，或者混叠矩阵不满足列满秩的条件，则采用逐一提取信号方法，这便是盲提取问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于盲提取治理冷却塔噪声的方法，该方法对冷却塔噪声源进行分析，根据所测噪声信号，对其频谱进行分析，判断产生噪声的主要频率。同时对现场的噪声声源和传播路径进行检测分析，并从消声、吸声和隔声几个方面阐述了阻断声音传播的噪声治理方案，使降噪达到理想效果

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于盲提取治理冷却塔噪声的方法，所述方法包括盲提取，即对多个源信号通过多个传感器采集后建立数学模型，进行非线性盲提取算法：根据信息论，源信号之间的依赖性最小表明输出的任意两个信号都相互独立；然后对冷却塔振动噪声分析，确定冷却塔的噪声源，对冷却塔噪声非线性分离，冷却塔的噪声频谱呈现宽频特性，而且中低频成分较大，各个测点呈现同样的宽频特性；风机出口的噪声都呈现为低频特点，在非线性动态混合模型基础上对所采集的混合信号进行特征提取，确立振动信号的不平衡故障特征进行治理。

所述的一种基于盲提取治理冷却塔噪声的方法，所述确定冷却塔的噪声源，对冷却塔周围的振动信号进行测量。

本发明的优点与效果是：

1.本发明通过对其噪声数据的测量，详细分析了冷却塔噪声的来源和特性，并从消声、吸声、隔声等方面阐述了一种实用的控制措施。结果表明，此方案不仅降噪效果明显，而且能够完全满足设备所需通风量和温度的要求，为工程实际中冷却塔的噪声治理提供了借鉴，具有指导意义。

2.本发明从消声、吸声和隔声三个方面阐述了阻断声音传播的噪声治理方案，使降噪达到理想效果。结果证明，此方案是一套有效的控制措施，降噪效果明显，能完全满足国家技术标准的要求，为其它冷却塔的噪声处理提供了参考。也适合于汽轮机、风力机、鼓风机等大型设备噪声的治理，可大大降低设备的噪声，经济效益明显。

附图说明

    图1单个信号提取的示意图；

图2　噪声测点布置图；

图3测点4噪声频谱图；

图4 测点5噪声频谱图；

图5 采集的声信号；

图6基于非线性混合的分离结果。

具体实施方式

下面结合附图所示实施例，对本发明作进一步详述。

本发明具体实施方案如下：

1盲提取问题描述：

对于多个源信号通过多个传感器采集后，其数学模型为：

式中：X(t)为观察信号，S(t)为源信号，n(t)为噪声干扰信号，A为混合矩阵。

可见，要实现对源信号的提取，首先要估计分离矩阵W，使得X(t)通过W后得到的Y(t)为源信号的估计，即：

盲提取可分为提取和消减两个环节。如果设 i次提取的信号为y_i(k)，那么消减后的信号就是y_i+1(k)。图 1是提取单个信号的示意图。

2 非线性盲提取算法：

根据信息论，源信号之间的依赖性最小表明输出的任意两个信号都相互独立。盲提取问题描述为: 假设混合过程固定不变，当观测变量经过分离矩阵W后，输出的信号应相互独立，其核心思想就是最小化互信息量。在多维情况下，输出向量Y的各分量之间的互信息可以衡量随机变量之间独立性，变量y₁，y₂，…，y_m的互信息I定义为：