[发明专利]基于声强矢量分解的多点声源声功率频率谱的分离方法

说明书

本发明公开了一种基于声强矢量分解的多点声源声功率频率谱的分离方法，属于基于噪声的机械设备状态监测领域。本发明通过利用三维声强多声源识别理论，在已知点声源和三维声强探头位置的情况下，通过求解三维声强关于声功率的方程组，求解声源在各个频率上的声功率，获得声源的声功率频谱。与其它方法相比，本发明方法不要求多个信号源互不相干，允许多个信号源之间存在相同的频率成分，可以充分削弱点声源相干对于分离点声源声功率谱的影响，在存在多个点声源的情况下，可实现多个点声源的声功率频率谱分离，具有工程应用意义，为旋转机械的噪声监测和诊断提供了新的方法。

技术领域

本发明涉及一种基于声强矢量分解的多点声源声功率频率谱的分离方法，属于基于噪声的机械设备状态监测领域。

背景技术

机械设备运行过程中常伴随着大量的噪声，其中蕴含了设备零部件状态的丰富信息。如果能从中分离出机械内部各个点声源的信息，对通过噪声进行设备状态监测具有重要意义。旋转机械中点声源主要是各个旋转部件，由于传动关系，其噪声信号中通常会包含相同的频率成分。因此噪声分离方法需要对同频率点声源进行准确的强度分离。

在信号处理领域，盲信号分离得到的各信号源的幅值存在不确定性，即难以得到各个源的准确强度；并且分离的各个信号源需互不相关，相同频率成分的部分无法分离。经验模态分解是依据数据自身的时间尺度特征进行分解，而小波分解等方法则根据信号的频率特征来进行单信号分解，得到的各个分量与实际的信号源并没有直接关联。这些方法都很难应用于旋转机械中多点声源信号的分离。

在点声源识别方法中，近场声全息法利用阵列传声器准确重构三维声场的声压、质点速度、声强等，实现点声源的位置和强度的准确计算，但测量阵列必须很靠近点声源表面，且需覆盖点声源面，现场测量难度很大。而波束形成方法在声场环境复杂时无法计算出点声源的准确强度。三维声强测试技术是在一维声强测试基础上发展起来的，使用特制的三维声强探头可以获得空间的三维声强矢量，进而分析点声源特性。2009年，Basten等测试了单个三维声强探头对2个不相关点声源的精确定位。2009年，Wind等使用相同的方法，测试了2个探头对1～5个不相关点声源的定位能力。2014年，Jing等使用波束形成算法，将单个三维声强探头对单个点声源的定位能力与4种常见传声器阵列进行了仿真分析对比，三维声强探头能够达到传声器阵列类似的定位精度，但空间分辨率与频率无关。2015年，Kotus使用单个探头在消声室中对单频、粉红噪声以及实际脉冲声进行了测试，如果分析信号段内点声源频谱不重叠，则能达到很高的定位精度，但若点声源信号信号中存在相同的频率成分，精度则会受到影响。

发明内容

本发明提供了一种基于声强矢量分解的多点声源声功率频率谱的分离方法，在存在多个点声源的情况下，可实现多个点声源的声功率频率谱分离。

本发明的技术方案是：一种基于声强矢量分解的多点声源声功率频率谱的分离方法，所述方法步骤如下：

步骤1：在同时存在多个点声源的三维空间中放置三维声强探头，接着选定三维空间中任意的一点，作为三维直角坐标系原点，据此用来确定各个点声源以及三维声强探头的三维直角坐标，然后将三维直角坐标转换为球坐标系下的位置；其中，点声源个数为N，在球坐标系下的位置为对应第n个点声源的声功率为W_n(ω)，n＝1,2,...,N，ρ_Sn为球坐标系原点O到第n个点声源的距离，α_Sn为球坐标系原点O与第n个点声源连线的有向线段与Z轴正向的夹角；θ_Sn为第n个点声源和球坐标系原点O的连线在XOY平面的投影与X轴的夹角；三维声强探头个数为M，在球坐标系下的位置为ρ_Tm为球坐标系原点O到第m个三维声强探头的距离，α_Tm为球坐标系原点O与第m个三维声强探头连线的有向线段与Z轴正向的夹角，θ_Tm为第m个三维声强探头和球坐标系原点O的连线在XOY平面的投影与X轴的夹角；