钱鸣佳小论文(）

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1、基于神经网络声全息方法对运动噪声源识别的研究高印寒S梁杰-钱鸣佳2（1•吉林大学测试科学实验中心，吉林省长春市130022;2.吉林大学仪器科学与电气工程学院）摘要：采用声全息方法对运动噪声源进行识别是近年來新兴的噪声研究技术,声全息法是通过对测量信号进行多普勒效应的消除后，运用合适的声场巫建公式,对声源面的声场信息进行重建，从而达到识别运动噪声源的H的。针对一般重建算法速度慢、误差大的缺点，提出了基于神经网络的声场重建算法，并通过仿真与实验，证明了该方法用于运动噪声源识别的准确性与可行性。关键词：声全息运动声源识别神经网络多普勒效应中图分类号：0438.

2、1文献标识码：A文章编号：1671-0924（2007）xx-xxxx-xStudyonMovingNoiseSourceIdentificationbasedonAcousticHolographyofNeuralNetworkGAOYin-han1,LIANGJiJ,QIANMing-jia2(1.CentreofTestScience,JilinUniversity,Changchun130022,China;2.CollegeofInstrumentation&ElectricalEngineering,JilinUniversity,Changc

3、hun130022,China)Abstract:Acousticholographyfieldtransformationtechnologymeasuresthepressureofholographicsurfacewhichissurroundedbytheholographicmeasurementsplane,thenusetherelationofthespacebetweenthesurfaceacousticpressureandtransformhologramtogettherealpressureofthesurfaceacoust

4、icsource・Consideringdisadvantagesofcommonsoundholographyreconstructionalgorithm,proposedanewacousticalholographymethodwhichisbasedonneuralnetwork,torealizethereconstructionalgorithm.Numericalsimulationandpracticalapplicationallverifythatacousticholographymethodcanidentifymovingnoi

5、sesourceavailabilityandreliability・Keywords:movingnoisesourceidentificationacousticholographyneuralnetworkdopplereffect在现实生活中，噪声绝大多数以运动噪声的形式存在。以汽车噪声为例，汽车噪声主要包括发动机噪声、轮胎噪声、空气动力噪声等等，这些噪声只有在车辆运动时才产生，且随着运动速度的提高，噪声将呈指数级增长⑴。由于运动屮的声源具有运动、多频的特性，这些因索使运动噪声源辐射声场的测量和分析比静止声场复朵很多，传统的声场分析方法己经很难对运

6、动噪声源进行较为准确的识别。近年來，随着计算机数据处理技术的提高,新的噪声研究技术一一声全息方法得到了较快发展。与传统声学测量手段相比，声全息方法属于非接触测量，并且不受噪声类型的限制，因此声全息法能分析运动噪声源表血的声场分布，并能准确识别结构体上的主要噪声源，这为识别和治理运动噪声源提供了可行的技术途径⑵O文屮应用声全息方法对运动噪声源进行了分析。在阐述了声全息方法的基础上，提出了采用神经网络技术实现声场重建过程，介绍了基于声全息理论开发的测试分析系统，并利用该系统对辐射噪声场进行了全息重建，并据此识别出了主耍噪芦源，为降噪工作打下了良好的基础。1声全

7、息测量原理基于近场声全息理论对运动声源进行识別少分析，基木原理是利用声源附近某一区域的确知声场，通过一定的数学物理方法來预报另一区域其至源而的声场特性，属于声学逆问题⑶。利用声全息方法进行声源识别可以看作是声源发声一一全息数据采样——声源面重建的一个过程，如图1所示。图1中S面为声源面，也称重建而；H而为测量面，也称全息面。根据声全息原理，测量时在离被测声源的外表血一定距离的平面（即测量面）上记录下声源信号的全息数据，经过一定的处理后作为全息函数，然后把全息函数代入声场重建公式，就可以推算出声源血上的声压分布，据此就能判断出声源的分布情况。需要注意的是对于

8、运动声源信号进行识别与分析必须在近场声全息理论的基础上加以改进。因