基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究

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1、::分类号密级UDC::编号工学硕士学位论文基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究硕士研究生:孙铁指导教师:时洁副研究员学科、专业:水声工程论文主审人:莫世奇研究员哈尔滨工程大学2018年3月分类号:密级:UDC:编号:工学硕士学位论文基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究硕士研究生:孙铁指导教师:时洁副研究员学位级别:工学硕士学科、专业:水声工程所在单位:水声工程学院论文提交日期:2018年1月04日论文答辩日期:2018年3月10日学位授予单位:哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertat

2、ionfortheDegreeofM.EngResearchontheMethodofUnderwaterStructureNoiseSourceLocationBasedonSparseReconstructionCandidate:SunTieSupervisor:ViceProf.ShiJieAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringEngineeringField:UnderwaterAcousticEngineeringDateofSubmission:Mar.2018DateofOralExamination:M

3、ar.2018University:HarbinEngineeringUniversity基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究摘要噪声源定位是对噪声进行有效治理的前提。近场声聚焦波束形成技术与近场声全息技术是应用较为广泛的传统近场噪声源定位技术。近场声全息相比于近场声聚焦波束形成有更高的分辨率,但是近场声全息技术在高频段应用受到限制。由于传统方法受奈奎斯特采样定律约束,信号即使有大量冗余信息也无法在采样阶段剔除,对物理硬件开销造成浪费,尤其在结构声源定位问题中,使得布阵难度变大。而压缩感知突破了奈奎斯特采样定律,在采样阶段对信号进行压缩采样,这为噪声源定位提供了新思

4、路。因此本文从压缩感知理论出发,讨论结构声源时阵列接收的信号的稀疏性表达,并研究基于压缩感知水下结构噪声源定位方法。本文先对压缩感知理论进行介绍,并利用点声源的空间分布稀疏性研究基于压缩感知的噪声源定位算法,最后进行仿真验证。然而在近场情况下,很少有能够假设成点声源的情况,因此将基于压缩感知噪声源定位技术应用于结构声源定位更具现实意义。在很多文献中,噪声源定位研究与结构声辐射是分开的,因此很难给出有说服力的结果。本文将结构声辐射与噪声源定位结合,通过研究结构声辐射给出传递关系,并利用传递关系构造测量阵的接收数据。为了构造结构声源,本文以有限长圆柱壳为例,结合薄壳理论构造

5、了由激励激发的声场。在计算声场时本文采用了模态法,并与comsol仿真结果对比验证仿真结果。在研究壳体振动声辐射时发现,壳体表面各阶模态位移具有稀疏性,由此可知应用压缩感知方法对结构声源定位是有可行性的。最后通过仿真验证,采用压缩感知方法可以用较少的传感器得到较好重构结果。研究表明,应用压缩感知方法进行噪声源定位其重构结果的好坏与测量矩阵的性能关系最密切,至于采用何种重构算法更多是影响运算复杂度,对重构结果的影响远不如测量矩阵的性能。并在点声源近场定位算法中给出仿真证明。而在研究结构声源定位问题中,结合模态位移的稀疏性提出了应用压缩感知方法的可行性,但由于由测量声压重构

6、模态位移时,会将噪声同时计算模态位移中,所以会得到有误差的模态位移,再由这种有误差的模态位移计算表面声场分布时,误差会被放大,所以本文提到的方法可以在较高信噪比下使用。关键词:噪声源定位;压缩感知;薄壳理论;二阶锥规化基于稀疏重构的水下结构噪声源定位方法研究ABSTRSCTThelocationofnoisesourceisaprerequisiteforeffectivelycontrolnoise.Acousticfocusingbeamformingtechnologyandnear-fieldacousticholographytechnologyisamore

7、widelyusedtechnologyinthefieldofnoisesourcelocation.Near-fieldacousticholographyhasahigherresolutionthanacousticfocusedbeamforming,butitislimitedinhigh-frequencyapplications.BecausethetraditionalmethodisconstrainedbytheNyquistsamplinglaw,resultinginawasteofhardwareresourc

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