【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及一種運動噪聲源識別分析方法，特別涉及一種分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，屬于聲源定位。
技術介紹
1、高速鐵路噪聲源，呈現(xiàn)運動特征，且發(fā)聲機理復雜、分布范圍廣，不同噪聲源的頻率特性差異較大，總體呈現(xiàn)為寬頻帶特征。為了明確車體不同部位噪聲源分布及特性，通常采用聲陣列基于波束形成的技術，開展車外噪聲源識別，同時，通過基于傅里葉變化的非負最小二乘迭代反卷積算法和去多普勒效應算法，提高聲源識別的清晰度。目前，已廣泛應用于高速鐵路車外噪聲源識別。
2、為了提高聲陣列性能，滿足大范圍、寬頻帶的噪聲源識別需求，從聲陣列結構優(yōu)化的角度，衍生了多種性能相對良好的高速鐵路聲源識別陣列形式，其中，以非等間距輪輻式陣列、基于阿基米德曲線的非均勻陣列等為主；為了提升陣列低頻識別性能，可通過進一步增大陣列孔徑的方式進行優(yōu)化。但是，上述陣列結構的優(yōu)化無法滿足對不同頻率聲源識別的同步優(yōu)化需求，同時，使用全部陣元進行聲源識別，反而對部分頻段的指向性產(chǎn)生負面影響。
3、中國技術專利cn217238356u公開了一種分布式麥克風陣列，將多個分布式陣列組合成一個大陣列；另一件中國技術專利cn217237203u公開了一種非同時測量的噪聲源識別陣列架體，調整陣元位置和陣列位置進行分別測試；這些技術方案雖然會改善特定聲源的識別精度，但是，上述兩種陣列用于高速鐵路噪聲源識別，會導致諸多問題：在高速鐵路噪聲源識別應用中，陣列一般要求位于橋面以上不小于2米的高度，典型橋梁區(qū)段的陣列布設總高度將達到地面12米以上，使用分布式麥克風陣列時
4、因此，基于一個聲陣列，通過分析各陣元的組合方式對各頻率的指向性特征影響規(guī)律，建立適用于不同頻段的子陣列組合形式，利用一個聲陣列的一次測試即獲得寬頻帶的噪聲源數(shù)據(jù)，是該
急需解決的技術難題。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術的目的是提供一種分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，基于不等間距輪輻式陣列，研究陣列中各陣元組合方式對陣列點傳播函數(shù)影響規(guī)律，建立滿足不同頻段更高精度分析需求的子陣元形式，形成分頻的高速鐵路運動噪聲源識別技術，利用一個陣列、單次數(shù)據(jù)采集即可實現(xiàn)對寬頻帶噪聲源的有效識別。
2、本專利技術的上述目的是通過以下技術方案達到的。
3、一種分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，包括如下步驟：
4、(1)根據(jù)波束形成原理公式，建立聲陣列的點傳波函數(shù)快速計算方法
5、利用聲陣列點傳播函數(shù)計算公式，通過編程軟件、excel或其他計算機工具，形成聲陣列點傳播函數(shù)的快速計算方法；
6、(2)根據(jù)聲陣列與聲源的距離參數(shù)，計算分析頻率范圍內全尺寸陣列性能
7、分別計算分析頻率范圍內1/3倍頻程的全尺寸陣列點傳播函數(shù)指向性圖像，根據(jù)各1/3倍頻程的指向性特征，確定分頻的關鍵中心頻率和各頻段的劃分范圍；
8、(3)確定頻率劃分方案，計算各分頻段的最優(yōu)子陣列形式
9、根據(jù)關鍵中心頻率各頻段的劃分范圍，確定頻率劃分方案，并對各個頻段進行子陣列的點傳播函數(shù)指向性圖的計算和對比，進而確定各個頻段最優(yōu)的子陣列形式；
10、(4)分頻進行噪聲源識別分析得到各分頻段聲功率
11、高速鐵路運動噪聲源識別現(xiàn)場測試和數(shù)據(jù)采集，根據(jù)分頻方案，分別提取各子陣列涉及的傳聲器采集到的列車通過噪聲信號，進行聲源識別數(shù)據(jù)分析，得到各頻段的噪聲源分布；
12、(5)各頻段聲功率合并得到全頻段聲源識別結果
13、對各頻段的噪聲源聲功率識別結果，采取聲功率求和的方式，得到全頻段聲功率數(shù)據(jù)。
14、優(yōu)選地，步驟(1)中，聲陣列的點傳播函數(shù)應考慮陣列傳聲器的分布和陣列與聲源的距離等參數(shù)，利用聲波相干疊加，得到其指向性函數(shù)特征。
15、優(yōu)選地，步驟(2)中，對1/3倍頻程中心頻率的指向性函數(shù)特征分析，從相鄰頻率的指向性特征的相似性角度，確定分頻方案。
16、優(yōu)選地，步驟(3)中，對分頻方案中的1/3倍頻程中心頻率通過增減傳聲器的方式分別計算子陣列點傳播函數(shù)，并對比分析主瓣寬度和旁瓣大小，確定各分頻段的最優(yōu)子陣列形式。
17、優(yōu)選地，步驟(4)中，噪聲源識別數(shù)據(jù)分析，需要同時采用運動噪聲源去多普勒效應算法和迭代反卷積的噪聲源識別清晰化算法，以確保更高的識別分辨率。
18、優(yōu)選地，步驟(5)中，通過對各分頻段噪聲源聲功率的累積求和，得到全頻段聲功率。
19、優(yōu)選地，步驟(2)中，所述聲陣列為直徑5米的非等間距輪輻式聲陣列，該陣列由多個陣列臂1和傳聲器2組成，所示非等間距輪輻式聲陣列包括11條陣列臂，每個陣列臂上有9個傳聲器。
20、優(yōu)選地，步驟(2)中，將頻率劃分為200～400hz的低頻段、500～1000hz的中低頻段、1250～2500hz的中高頻段和3200hz～6400hz的高頻段四個分頻段。
21、優(yōu)選地，步驟(2)中，中心頻率分別為400hz、630hz、1250hz及4000hz。
22、優(yōu)選地，步驟(3)中，400hz時，去掉第1～4圈傳聲器，由第5～9圈傳聲器組成的子陣列是最優(yōu)的子陣列結構；對于中低頻段，去掉第1、2、8、9圈傳聲器，形成由第3～7圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構；對于中高頻段，去掉第6～9圈傳聲器，形成由第1～5圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構；對于高頻段，去掉第5～9圈傳聲器，形成由1～4圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構。
23、本專利技術的優(yōu)勢：
24、與現(xiàn)有技術相比，本專利技術通過分析各頻段聲源識別的最優(yōu)子陣列結構形式，對不同頻帶的噪聲分別進行信號處理，可以基于一個大陣列的一次測試，得到更為精準的寬頻帶噪聲源識別結果，相對于針對不同聲源設置不同的陣列或采取多次非同時測量的方式，測試過程簡單，數(shù)據(jù)分析效率較高，最優(yōu)子陣列的識別分辨率相對于全陣列也有一定提升。
25、下面將結合附圖和具體實施方式對本專利技術的技術方案進行清楚、完整地描述，但是本領域技術人員將會理解，下列所描述的實施例是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例，僅用于說明本專利技術，而不應視為限制本專利技術的范圍。基于本專利技術中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術保護點】
1.一種分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，包括如下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(1)中，聲陣列的點傳播函數(shù)應考慮陣列傳聲器的分布和陣列與聲源的距離等參數(shù)，利用聲波相干疊加，得到其指向性函數(shù)特征。
3.根據(jù)權利要求2所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(2)中，對1/3倍頻程中心頻率的指向性函數(shù)特征分析，從相鄰頻率的指向性特征的相似性角度，確定分頻方案。
4.根據(jù)權利要求3所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(3)中，對分頻方案中的1/3倍頻程中心頻率通過增減傳聲器的方式分別計算子陣列點傳播函數(shù)，并對比分析主瓣寬度和旁瓣大小，確定各分頻段的最優(yōu)子陣列形式。
5.根據(jù)權利要求4所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(4)中，噪聲源識別數(shù)據(jù)分析，需要同時采用運動噪聲源去多普勒效應算法和迭代反卷積的噪聲源識別清晰化算法，以確保更高的識別分辨率。
6.根據(jù)權利要求5所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其
7.根據(jù)權利要求6所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(2)中，所述聲陣列為直徑5米的非等間距輪輻式聲陣列，該陣列由多個陣列臂1和傳聲器2組成，所示非等間距輪輻式聲陣列包括11條陣列臂，每個陣列臂上有9個傳聲器。
8.根據(jù)權利要求7所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(2)中，將頻率劃分為200～400Hz的低頻段、500～1000Hz的中低頻段、1250～2500Hz的中高頻段和3200Hz～6400Hz的高頻段四個分頻段。
9.根據(jù)權利要求8所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(2)中，中心頻率分別為400Hz、630Hz、1250Hz及4000Hz。
10.根據(jù)權利要求9所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(3)中，400Hz時，去掉第1～4圈傳聲器，由第5～9圈傳聲器組成的子陣列是最優(yōu)的子陣列結構；對于中低頻段，去掉第1、2、8、9圈傳聲器，形成由第3～7圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構；對于中高頻段，去掉第6～9圈傳聲器，形成由第1～5圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構；對于高頻段，去掉第5～9圈傳聲器，形成由1～4圈傳聲器組成的最優(yōu)子陣列結構。
...【技術特征摘要】
1.一種分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，包括如下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(1)中，聲陣列的點傳播函數(shù)應考慮陣列傳聲器的分布和陣列與聲源的距離等參數(shù)，利用聲波相干疊加，得到其指向性函數(shù)特征。
3.根據(jù)權利要求2所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(2)中，對1/3倍頻程中心頻率的指向性函數(shù)特征分析，從相鄰頻率的指向性特征的相似性角度，確定分頻方案。
4.根據(jù)權利要求3所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(3)中，對分頻方案中的1/3倍頻程中心頻率通過增減傳聲器的方式分別計算子陣列點傳播函數(shù)，并對比分析主瓣寬度和旁瓣大小，確定各分頻段的最優(yōu)子陣列形式。
5.根據(jù)權利要求4所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(4)中，噪聲源識別數(shù)據(jù)分析，需要同時采用運動噪聲源去多普勒效應算法和迭代反卷積的噪聲源識別清晰化算法，以確保更高的識別分辨率。
6.根據(jù)權利要求5所述分頻的高速鐵路運動噪聲源識別分析方法，其特征在于，步驟(5)中，通過對各分頻段噪聲源聲功率的累積求和，得到全頻段聲功率。
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：李志強，周鐵軍，伍向陽，劉蘭華，柳潤東，潘永琛，譚輝，陳興，韓立，李路夷，樸愛玲，張毅超，潘鏡沖，陸維姍，
申請(專利權)人：中國鐵道科學研究院集團有限公司節(jié)能環(huán)保勞衛(wèi)研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：
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