一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置及方法制造方法及图纸

一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置及方法，所述检测装置包括采样器本体、控制处理模块和显示器，所述采样器本体上设有工作传感器，所述工作传感器包括声音传感器和视觉传感器，所述控制处理模块和工作传感器连接，所述控制处理模块和显示器连接。本发明专利技术通过设有MEMS麦克风使检测装置在体积变小的同时可以设置更多的声音采样单元，检测装置可以达到采样精度要求的同时便于对空调噪声进行检测；通过设置穿戴结构，方便工作人员携带采样器本体和检修工作的进行；通过波束形成算法原理进行处理得到的声音结果精度高，得出的声音结果还可以与视觉结果进行叠加、重建为可视化的图像并在显示器上显示，方便检修工作的进行。行。行。

【技术实现步骤摘要】
一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置及方法


[0001]本专利技术涉及空调噪声检测装置
，特别是一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置及方法。

技术介绍

[0002]空调的很多故障、异常会伴随噪声，而当存在严重的环境干扰或当噪声源较为复杂的情况下，靠人为分辨噪声来源和大小从而对空调的故障、异常的原因进行分析是不可靠的，必须依靠检测装置对噪声进行检测，但仅仅能对噪声进行检测的装置并不能保证可以胜任对空调噪声进行检查的工作，对空调噪声进行检测的检测装置主要存在以下3个技术问题：
[0003]1.检测装置对噪声的采样精度是否可以达到要求，要对空调的噪声源分布和噪声大小进行检测才能保证检修工作可以顺利进行，所以检测装置对采样精度有一定的要求，而检测装置一般设有应用传统的电容式声音传感器阵列的麦克风阵列对空调噪声采样，而提升采样精度最普遍的方法就是增多麦克风单元和扩大麦克风单元的空间分布广度以提升采样准确性，但这样不仅会导致成本上升，还会检测设备的体积增大，而且当麦克风单元较多、跨度较大，麦克风单元难以使用有线方式进行连接(连接线路多且繁乱)，检测装置更换为其他类型的声音传感器(电容式声音传感器一般不适合无线连接)可以使用无线方式进行连接，但这会进一步增加检测设备的制造成本和麦克风单元的布置、定位难度，所以不能单纯靠堆叠麦克风单元的数量提升检测装置的采样精度；
[0004]2.检测装置是否可以或便于对空调噪声进行检测，部分空调的安装的位置比较刁钻、空间比较狭窄，如果检测装置体积比较大，便不适宜进行检测；
[0005]3.检测装置是否方便使用，维修人员进行维修、检测的频率不低，为了效率和检测工作的顺利进行，检测装置有必要是方便携带、方便使用的，比如检测装置便于携带在身上、便于观察噪声情况。
[0006]所以现在需要能解决以上技术问题的检测装置专门负责对空调噪声进行检测。

技术实现思路

[0007]为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术的目的是提供一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置及方法。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，包括采样器本体、控制处理模块和显示器，所述采样器本体上设有工作传感器，所述工作传感器包括声音传感器和视觉传感器，所述控制处理模块和工作传感器连接，所述控制处理模块和显示器连接。
[0009]作为本专利技术的进一步改进：所述声音传感器包括MEMS麦克风。所述MEMS麦克风是对噪声信号进行采集，所述MEMS麦克风具有体积小、低功耗和集成度高的特点，MEMS麦克风替代常规检测装置所使用的麦克风，使检测装置在体积变小的同时可以设置更多的声音采
样单元，提升检测装置的采样精度并减小检测装置的体积使检测装置可以达到采样精度要求的同时便于对空调噪声进行检测。所述MEMS麦克风可以在一定程度上解决了常规麦克风阵列系统存在的体积大、数据采集系统复杂的技术问题。
[0010]作为本专利技术的进一步改进：若干所述声音传感器均布排列设置在采样器本体上。所述声音传感器均布排列设置有利于算法处理的设置，使所述控制处理模块在对现场信号进行处理时可以尽量按相同的补偿值进行设置。
[0011]作为本专利技术的进一步改进：所述声音传感器围绕视觉传感器进行设置。具体设置方式如下：所述采样器本体设有检测面，所述视觉传感器设在检测面上，所述声音传感器围绕视觉传感器均布设置。通过前述设置，所述检测装置进行采样时，将检测面对准空调即可进行采样，检测方式便捷而且便于声音结果和视觉结果进行叠加、重建。
[0012]作为本专利技术的进一步改进：所述采样器本体设有穿戴结构，所述采样器本体与所述穿戴结构间形成用于供用户佩戴的佩戴空间。所述穿戴结构可以是腕带，所述腕带和采样器本体固定连接，所述腕带设有魔术贴结构或卡扣结构等可调节结构用于和人的手臂连接以方便携带和使用检测装置。
[0013]本专利技术另一种改进涉及前述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置使用的空调噪声检测方法，采样器本体对准空调，工作传感器进行采样，工作传感器将采样得到的现场信号发送至控制处理模块，控制处理模块处理现场信号得到现场结果，控制处理模块将将现场结果叠加、重建并显示在显示器上。
[0014]作为本专利技术的进一步改进：所述现场结果包括声音结果和视觉结果。所述声音结果为空调噪声结果，所述声音结果包括声音的大小和声音的方向，所述声音结果为向量，可以表示噪声的方向，通过计算可以得到噪声的大小，将多个声音传感器进行叠加处理后可以得出清晰的声音结果。所述视觉结果为图像结果，通常为图片或视频。
[0015]作为本专利技术的进一步改进：所述一种空调噪声检测方法由所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置使用。
[0016]作为本专利技术的进一步改进：所述控制处理模块将现场信号分段处理、加窗处理后，利用傅里叶变换将声音信号由时域转换到频域，再通过波束形成算法原理得到声音结果。当信号为无限长或者是相当长时，计算不可行也没有实际意义，因此会把信号分段处理，如果把数据进行分段，相当于对信号进行了加矩形窗的处理，对加窗后的信号做DFT，将会出现由于加窗而引入的高频分量，加窗不可避免，可以通过选用合适的窗函数，可以增大对高频分量的衰减。
[0017]作为本专利技术的进一步改进：所述加窗处理包括使用汉宁窗进行处理。所述汉宁窗是升余弦窗的一个特例，可以消去高频干扰和漏能。
[0018]作为本专利技术的进一步改进：所述波束形成算法原理包括以下矩阵式：
[0019]Y(k)＝w
H
(θ,φ)X(k)、
[0020]和
[0021]A
CBF
＝w
H
(θ,φ)R
xx
w(θ,φ)。
[0022]假设一个M元平面阵列接收来自圆场的窄带信号s，信号入射的俯仰角为θ，方位角为Φ，k为快拍数。
[0023]通过给每个通道施加对应的权重，得到阵列的输出。在频域内将阵列输出写成如下矩阵形式：
[0024]Y(k)＝w
H
(θ,φ)X(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0025]式中，X(k)＝[X1(k),X2(k),
…
,X
M
(k)]T
，w(θ,φ)＝[w1(θ,φ),w2(θ,φ),..w.
M
,(θ,φ)]T
为权重向量，上标T和H分别表示转置和共轭转置。
[0026]为了补偿各阵元之间的时延τ，常规波束形成器在期望方向上的权重向量为：
[0027][0028]式中，u为阵列中麦克风位置坐标，c为声速，f是频率，M是麦克风单元的数量。
[0029]根据式(2)，阵列的输出功率为：
[0030]A
CBF
＝w
H
(θ,φ)R
xx
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，其特征在于：包括采样器本体、控制处理模块和显示器，所述采样器本体上设有工作传感器，所述工作传感器包括声音传感器和视觉传感器，所述控制处理模块和工作传感器连接，所述控制处理模块和显示器连接。2.根据权利要求1所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，其特征在于：所述声音传感器包括MEMS麦克风。3.根据权利要求1所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，其特征在于：若干所述声音传感器均布排列设置在采样器本体上。4.据权利要求3所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，其特征在于：所述声音传感器围绕视觉传感器进行设置。5.根据权利要求1所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，其特征在于：所述采样器本体设有穿戴结构，所述采样器本体与所述穿戴结构间形成用于供用户佩戴的佩戴空间。6.一种空调噪声检测方法，其特征在于：使用权利要求1至5任一项所述的一种声源可视化识别的穿戴式空调噪声检测装置，包括以下步骤：采样器...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔洒洒，李琳，林学洋，陈廷宇，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：