基于波束形成的麥克風(fēng)陣列在工業(yè)噪聲源識別中的應(yīng)用.pdf

1、工業(yè)發(fā)展引起的噪聲污染是日益嚴(yán)重的環(huán)境問題。在工業(yè)噪聲的治理過程中，針對主要噪聲源的控制手段一般最為有效，因此識別主要噪聲源是噪聲控制工程的首要工作。由于工業(yè)噪聲的來源復(fù)雜多樣，大都只能在工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)生，所以噪聲源的識別工作不能在理想聲學(xué)環(huán)境中進(jìn)行。為了解決工業(yè)現(xiàn)場的聲源識別問題，本文采用基于波束形成技術(shù)的麥克風(fēng)陣列測量法，研究了麥克風(fēng)陣列在工業(yè)現(xiàn)場的噪聲源識別方法。
　　本文首先分析和比較了常用的聲源定位方法的基本原理和優(yōu)缺點，由

2、此確定基于波束形成技術(shù)的麥克風(fēng)陣列適合工業(yè)現(xiàn)場噪聲源識別應(yīng)用。在波束形成算法的仿真計算研究過程中，先由基本點聲源的聲場模型，推導(dǎo)波束形成算法的實現(xiàn)基本原理。然后分析了常用的遠(yuǎn)場平面波算法、近場球面波算法以及時域的延時求和算法與頻域的相移算法。通過對比各算法的優(yōu)缺點，確定了工業(yè)現(xiàn)場的噪聲源識別適合采用基于球面波假設(shè)的近場波束形成算法。研究了時域和頻域的波速形成算法，其中時域算法可對整個重建分析面內(nèi)的噪聲源分布情況做整體分析，而頻域算法可針

3、對某感興趣的特定頻帶的噪聲源進(jìn)行定位。因此，在工業(yè)噪聲源識別中結(jié)合時域和頻域算法，能提高具有特征頻段的主噪聲源的識別準(zhǔn)確度。
　　鑒于麥克風(fēng)陣列的設(shè)計參數(shù)可對波束形成算法的輸出產(chǎn)生直接的影響，本文從陣列的測量原理入手詳細(xì)研究了麥克風(fēng)陣列的幾何參數(shù)與特征參數(shù)與聲源識別指標(biāo)的關(guān)系，并以此為麥克風(fēng)陣列的選型提供依據(jù)。麥克風(fēng)數(shù)量和陣列的尺寸是制約聲源識別效果的主要參數(shù)，考慮到陣列成本和工作空間等因素，通常希望陣列使用盡可能少的麥克風(fēng)陣元，

4、而獲得盡可能窄的陣列主瓣寬度以及盡可能小的最大旁瓣級，因此如何合理布局麥克風(fēng)陣列十分重要。本文對幾種常用的規(guī)則陣列和不規(guī)則陣列的特性進(jìn)行了分析和對比，在此基礎(chǔ)上選取了識別性能較好的旋轉(zhuǎn)輪形陣列作為工業(yè)噪聲源識別的陣列。
　　考慮到基于麥克風(fēng)陣列的波束形成技術(shù)仍存在一定的局限性，具體表現(xiàn)在低頻率噪聲源識別時的分辨率較低以及在高頻率噪聲源識別時易出現(xiàn)空間混疊，本文提出了基于移動麥克風(fēng)陣列的穩(wěn)態(tài)聲源識別的改進(jìn)方法：針對低頻率聲源，通過減