【技术实现步骤摘要】
一种对噪声源进行快速精确定位的分步聚焦算法
本专利技术涉及振动与噪声控制
，具体的说，涉及一种对噪声源进行快速精确定位的分步聚焦算法，可用于机械、汽车等噪声排查工作，通过该算法可以快速精确定位出噪声源位置，从而达到消除或减弱噪声的目的。
技术介绍
随着社会的发展，人们的生活水平日益提高，人们对噪声污染的控制与治理越来越重视。在汽车工业中，汽车的噪声性能是汽车NVH性能要求中的首要方面，国家出台的相关噪声标准越来越严格。因此，控制噪声以及降低噪声已经成为人们生活和工业生产中一个迫在眉睫的问题。控制噪声的方法有很多，大体上可以分为三个方面，一是直接从声源处进行控制，二是控制声音传播的过程，三是控制声音的接收处。在这三个方面中，从声源处控制噪声是噪声控制中最直接和最有效的方法，但是要想直接从声源处控制噪声，首先必须精准地定位出噪声源的位置。因此，许多噪声源定位算法被发展出来，波束形成技术是一类常用的噪声源定位方法，其基本算法是通过不同算法对各阵元进行加权处理，以达到增强期望信号和抑制干扰信号的目的，从而对期望信号波达方向进行估计。其中最基本的算法为延时求和算法，但由于延时求和算法的分辨率较低，而且延时求和算法不能抑制背景噪声的影响，所以学者们提出了互谱成像算法，该方法通过去掉信号的自谱来抑制背景噪声，提高了定位的分辨率。然而，上述方法不仅会在真实声源位置产生具有一定宽度的“主瓣”，而且还会在非声源位置产生许多“旁瓣”。主瓣的宽度越宽，导致声源识别的分辨率越低，同时旁瓣会影响声源成像的质量，使声源识别结果的分析...
【技术保护点】
1.一种对噪声源进行快速精确定位的分步聚焦算法，其特征在于，包括如下其步骤：/n第一步：在测量面上，运用M个声压传感器形成测量阵列W，通过声压传感器测量测量阵列W各个点的声压数据；/n第二步：第一次聚焦，将聚焦面划分为规则的网格状，其中网格的每个单元均为正方形，网格的交点为声源的聚焦点，网格的相邻交点之间的距离定义为d，即相邻两聚焦点间隔为d，通过聚焦算法找出声源位置所在区域大范围；/n第三步：第二次聚焦，在第二步找出的声源位置所在区域大范围进行精确划分，重复上个步骤中的聚焦算法，进行第二次精确定位，找出声源的精确位置，该精确位置在以某个聚焦点为中心的正方形范围内，该正方形的长、宽均d且被该聚焦点处的网格线分割为四个以上的小区域。/n
【技术特征摘要】
1.一种对噪声源进行快速精确定位的分步聚焦算法，其特征在于，包括如下其步骤：
第一步：在测量面上，运用M个声压传感器形成测量阵列W，通过声压传感器测量测量阵列W各个点的声压数据；
第二步：第一次聚焦，将聚焦面划分为规则的网格状，其中网格的每个单元均为正方形，网格的交点为声源的聚焦点，网格的相邻交点之间的距离定义为d，即相邻两聚焦点间隔为d，通过聚焦算法找出声源位置所在区域大范围；
第三步：第二次聚焦，在第二步找出的声源位置所在区域大范围进行精确划分，重复上个步骤中的聚焦算法，进行第二次精确定位，找出声源的精确位置，该精确位置在以某个聚焦点为中心的正方形范围内，该正方形的长、宽均d且被该聚焦点处的网格线分割为四个以上的小区域。
2.根据权利要求1所述的一种对噪声源进行快速精确定位的分步聚焦算法，其特征在于，所述聚焦算法推导过程详述如下：
假设包含M个传感器的测量阵列W位于xoy平面上，T面为聚焦面，并将聚焦面均匀划分成N个聚焦点；rm为第m个传感器的坐标矢量，rn为第n个聚焦点的坐标矢量；
聚焦面上每个聚焦点都是潜在声源的位置，则测量面上传感器接收的声压p等于聚焦面与测量面之间的传递矩阵G与聚焦面潜在声源的源强q之间的乘积：
p＝Gq(1)
式(1)中q＝[q1q2…qN]H，H为共轭转置，q1、q2、……、qN为聚焦面上第1、2、……、N个声源的源强；
传递矩阵G的表达式为：
式(2)中元素表示第n个聚焦点到第m个传感器之间的距离，k表示声波波数；
利用式(1)得到的测量面声压，并通过延时求和算法对聚焦面上聚焦点r处进行聚焦输出的表达式为：
式(3)中v(r)＝[v1(r)v2(r)…vM(r)]H，其中vm(r)为聚焦点r处对应的导向矢量，其元素表达式为：
为了抑制传感器之间噪声的干扰，对式(3)的延时求和输出做互谱，得到互谱成像算法在聚焦面上聚焦点r处的输出，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡鹏，钟秤平，陈清爽，李少杰，
申请(专利权)人：江铃汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36
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