【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于声场可视化领域，具体涉及一种基于pinn的声场可视化采集系统及方法。
技术介绍
1、声波的利用普遍存在于无损检测、声源定位等领域，对其波场的可视化也是目前一直在研究的热点之一。例如，在水下战争中，潜艇为了增强隐身能力，往往会发出一些强度很大的声信号，来掩盖自身噪声。运用声场可视化技术，可以通过传播波和倏逝波的信息来形成高分辨率的声场分布图，找出不同声源并加以识别，提高水下目标的识别准确率。
2、传统方法实现的声场可视化的分辨率取决于采集点的数量，例如a.r.harland等人利用激光多普勒测振法来对水中的声场进行可视化测量，周琳娜等人利用声压场数据来对声压场进行体绘制。由于波场的传播固有的复杂性，为了实现高分辨率的声场可视化，传统方法所需要的数据量非常大，尤其是波与物体交界面的地方，需要更加密集的采集点。
3、在实际的缺陷检测以及定位中，某些场合不便于靠近检测进行缺陷的定位，此时非接触式的缺陷定位就起着至关重要的作用。声波传播是以声源为起点向四周扩散，故只要反推出波的传播轨迹，就可以得到声源的位置。传统的方法可以通过在空间中设置多个采集点，来得到采集点的波信号随时间的变化情况，来得到声波的传播轨迹。但是该方法复原的声波传播过程精度与采集点的数量密切相关，需要设置大量的采集点，导致该方法在实际应用受到极大的限制。所以急需一种降低采集点数量的声场可视化方法。
技术实现思路
1、本专利技术所提供一种基于pinn的声场可视化采集系统及方法，基于声波传播
2、本专利技术采用的技术方案是：
3、一、一种基于pinn的声场可视化采集系统：
4、所述采集系统包括超声探头和信号发生器，所述超声探头和信号发生器连接，超声探头接收信号发生器发出的信号后并发射到采集区域，其特征在于：所述系统包括水听器、示波器和工控机；所述水听器和示波器连接。
5、所述工控机和机械臂连接，机械臂用于抓取水听器；所述工控机控制机械臂带动水听器移动，水听器采集声压信号进而发送到示波器，再由示波器将声压信号传输给工控机。
6、二、基于pinn的声场可视化采集系统的声场可视化方法：
7、包括以下步骤：
8、1)：确定声场的拟可视化区域，利用水听器采集所述拟可视化区域内采集点的声压值得到采集点的样本数据；
9、2)：通过样本数据构建物理模型进而得到物理模型的偏微分方程；
10、3)：针对采集点的样本数据构建pinn模型，设置pinn模型各个神经元的权重w、偏置参数b和激活函数tanh，通过所述偏微分方程对pinn模型建立约束条件而确定损失函数loss，并利用样本数据训练pinn模型；
11、4)：将实时待测采集点的数据输入到训练好的pinn模型中，得到声场随时间的变化情况，实现声场内声波的传播过程可视化，当损失函数不再降低时，pinn模型训练结束，得到对应的pinn模型和模型参数θ。
12、所述步骤1)具体为：工控机控制机械臂带动水听器移动，超声探头接收信号发生器发出的信号后，超声探头发射声波到采集区域，水听器采集距离超声探头最近直线距离和最远直线距离声波的声压值，并根据声压值对示波器进行调节，使得水听器采集到的信号位于示波器的显示范围内，由于示波器只能导出其显示范围(时间维度)内的数据，所以在开始收集数据前，根据水听器在距离超声探头最近和最远直线距离处采集到的声压信号，对示波器进行显示范围调节，保证水听器在移动过程中采集到的所有声压信号始终位于示波器的显示范围内，通过工控机设置水听器的坐标轨迹，所述坐标轨迹是由多个采集点构成，使得水听器每移动到采集区域内的一个采集点，水听器对此处采集点的声压值p进行采集并通过示波器将数据保存为样本数据。
13、所述拟可视化区域的形状设置为由两个同心的正方形组成的“回”字形方框，所述两个正方形分别为方框的内框线和外框线，所述拟可视化区域的范围为整个外框线内且包括外框线的部分，所述内框线边长和外框线边长的比例为(0.3～0.7):1，分别在内框线和外框线上等间距设置采集点；其中，外框线决定了可视化的区域范围，内框线起到了增加数据量的作用，将拟可视化区域设置成正方形，使得声源在任何位置都能有一个比较好的可视化效果，在训练的过程中，过多的训练数据会导致模型出现过拟合，所以选取的采集点分为内、外方框上的两个区域。
14、所述步骤2)具体为：
15、所述样本数据包括采集点的坐标、时间t和采集点对应的声压值p，所述的物理模型的偏微分方程为：
16、
17、式中，p为采集点的声压值，t为声波从超声探头到采集点的传播时间，v为声波传播的速度，x、y分别为采集点的横纵坐标值。
18、所述步骤3)具体为：
19、使用tensorflow框架构建pinn模型f(x,y,t,p,θ)＝0，f(x,y,t,p,θ)表示坐标x、y对应的坐标点的声压值p随时间t的变化函数，θ为需要修正的模型参数；
20、pinn模型的输入为3个神经元，输入的神经元分别为不同的采集点坐标x、y和时长t，输出为1个神经元，输出的神经元为声压值p，每个神经元之间的传递关系为：
21、fnext＝tanh(a(wfpre+b))
22、其中，fpre和fnext分别为输入的神经元参数和输出的神经元参数，tanh为激活函数，w为权重，b为偏置参数，a为激活函数系数；
23、构建pinn模型的损失函数loss：
24、loss＝msep+λmsef
25、其中，msep为pinn模型输出的声压值和实际声压值的差异参数，msef为pinn模型输出的声压值满足步骤2)中所述偏微分方程的程度参数，λ为损失函数系数，表明pinn模型训练过程中差异参数msep和程度参数msef所占的比重；
26、所述差异参数msep的公式如下：
27、
28、其中，为pinn模型在第i个采集点上拟合出的声压值，为在第i个采集点上实际的声压值；||2表示求绝对值的平方，n为总的采集点数量；
29、所述程度参数msef的公式如下：
30、
31、
32、其中，g为所述步骤2)中的偏微分方程，n为总的采集点数量，j为第j个采集点；
33、以权重w、偏置参数b、激活函数系数a为pinn模型的训练变量，以损失函数loss最小化为目标针对pinn模型进行训练，获本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于PINN的声场可视化采集系统，所述采集系统包括超声探头(3)和信号发生器(4)，所述超声探头(3)和信号发生器(4)连接，超声探头(3)接收信号发生器(4)发出的信号后并发射到采集区域(1)，其特征在于：所述系统包括水听器(2)、示波器(5)和工控机(6)；所述水听器(2)和示波器(5)连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于PINN的声场可视化采集系统，其特征在于：
3.一种应用于权利要求1-2任一所述系统的基于PINN的声场可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于PINN的声场可视化方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的一种基于PINN的声场可视化方法，其特征在于：
6.根据权利要求3所述的一种基于PINN的声场可视化方法，其特征在于：
7.根据权利要求3所述的一种基于PINN的声场可视化方法，其特征在于：
8.根据权利要求3所述的一种基于PINN的声场可视化方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于pinn的声场可视化采集系统，所述采集系统包括超声探头(3)和信号发生器(4)，所述超声探头(3)和信号发生器(4)连接，超声探头(3)接收信号发生器(4)发出的信号后并发射到采集区域(1)，其特征在于：所述系统包括水听器(2)、示波器(5)和工控机(6)；所述水听器(2)和示波器(5)连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于pinn的声场可视化采集系统，其特征在于：
3.一种应用于权利要求1-2任一所述系统的基于pinn的...
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