[发明专利]一种高温环境下声场测量与分析装置及其分析方法有效

专利信息
申请号: 201310410120.4 申请日: 2013-09-10
公开(公告)号: CN103438990A 公开(公告)日: 2013-12-11
发明(设计)人: 黎敏;付强;魏龙;阳建宏;樊悦;杨德斌 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G01H17/00 分类号: G01H17/00
代理公司: 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 代理人: 皋吉甫
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 高温 环境 声场 测量 分析 装置 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种高温环境下声场测量与分析装置,其特征在于:该装置由声导管阵列(1)、柔性半无限管(2)、声音传感器(3)、数据采集器(4)和计算机(5)构成,

其中,所述声导管阵列(1)由多个声导管(1-1)组成,所述声音传感器(3)安装在垂直于每个所述声导管(1-1)轴线的方向上,使用两个内径不同的抱箍(6)进行限位,在声导管(1-1)壁面开孔,所述声音传感器(3)从孔中伸入,伸入的深度为膜片恰好完全进入孔内即可,并利用橡胶垫配合蜡封来密封接口处,所述声音传感器(3)通过所述数据采集器(4)与所述计算机(5)连接,每个所述声导管(1-1)末端均安装所述柔性半无限管(2)。

2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述声导管(1-1)为长1.5m、直径φ25mm的304不锈钢圆管。

3.一种如权利要求1中高温环境下声场测量与分析装置的声场数据分析方法,其特征在于:具体包括以下步骤:

步骤1,将由若干声导管(1-1)组成的声导管阵列(1)的一端置于待测高温环境中,高温环境中的声波进入声导管阵列(1),以沿导管轴线方向的稳定单一平面波形式被传声器接收,再通过数据采集器实现多路通道声音信号的同步采集,声音信号存入计算机(5),

步骤2,计算机(5)首先通过的基于1/3倍频程谱的声导管内声压幅值修正方法建立声导管进口、出口端的声压幅值修正模型,由该模型对采集到的原始多通道同步声音信号数据进行幅值修正,获得修正后的多通道同步声音信号数据;

然后对修正后的多通道同步声音信号数据进行时域、频域分析,获得时域、幅频谱、功率谱等图象;与此同时,使用波束形成方法获得平面声场的声压重构数据矩阵,并对该矩阵进行峭度加权优化计算,实现基于峭度加权的波束形成算法优化,获得优化的平面声场声压重构云图,有效消除空间混叠效应,提高空间分辨率,对处于高温环境下的声源具有较高的重构精度,可准确重构出声源的位置和声压分布强度。

4.一种如权利要求3所述的分析方法,其特征在于,所述步骤1中的基于1/3倍频程谱的声导管内声压幅值修正方法,具体包括以下步骤:首先,通过标定试验获得声导管出口声压幅值的标准修正量,即以1/3倍频程各频带中心频率的纯音信号作为声源,测量声导管进口和出口处的声压级差值,以各频带中心频率纯音的幅值差作为各频带的标准修正量;其次,对由放置在各通道声导管出口端传声器采集到的原始声音信号进行1/3倍频程谱分析,将各通道各频带的声压级与各频带的标准修正量相加,获得修正后的1/3倍频程谱上各频带的声压级;最后,将各通道修正后的1/3倍频程谱上各频带的声压级通过式(1)的计算,得到该通道修正后全频段上声压级的总和L

                (1)

式(1)中,分别为修正后各频带内的声压级,单位为dB;

L为修正后全频段上声压级的总和,单位为dB;

通过基于1/3倍频程谱的声导管声压幅值修正方法,获得修正后的多通道同步声场数据,确保在声导管阵列末端所接收到的声音信号的准确性。

5.一种如权利要求3所述的分析方法,其特征在于,所述步骤2中所述的基于峭度加权的波束形成算法优化具体包括以下步骤首先,利用常规波束形成方法获得重建面的声压级矩阵:

                            (2)

式(2)中,为一个阶方阵,表示重建面上重建点的总行数和总列数,表示矩阵上第行第列的重建点声压级,单位为dB;

其次,对重建面声压级矩阵按行进行峭度计算,获得每一行的峭度值,表示矩阵第m行的峭度值;然后,对每一行峭度值进行归一化处理,并进行峭度值的矩阵扩展;

设归一化行峭度值为:

        (3)

将归一化后的行峭度值序列扩展为一个阶对角矩阵:

         (4)

最后,将作为加权因子矩阵,左乘原重构矩阵,得到处理后的重构结果:

                         (5)

式(6)的结果得到了水平方向峭度加权后的输出矩阵;为了突出竖直方向的声载荷分布,需对按照列继续进行一次上述过程的处理,即可得到最后的重构云图;

具体步骤为,首先求矩阵第n列的峭度值,在此基础上,对每一列峭度值进行归一化处理,设归一化的列峭度值为:

         (6)

并将归一化后的列峭度值序列扩展为一个阶对角矩阵:

          (7)

将作为加权因子矩阵,右乘矩阵,得到最终优化后的声压重构矩阵:

                        (8)

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