本发明专利技术属于噪声源识别技术领域，公开了一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法及系统，采集燃气轮机噪声的观测信号，对观测信号中的窄带信号进行时域波束形成处理，对宽带信号进行频域波束形成处理；基于波束形成算法运用声源成像反卷积算法进行噪声源识别，为保证实际的燃气轮机噪声源识别技术，首先要有针对性的进行阵列设计；如果只关心某个方向上的噪声源分布情况，仅用线阵就能满足测试的需求；如果待测试声源分布在某个平面上，则需要采用平面阵列的形式进行二维搜索，选择好恰当的阵列形式后将收集到的燃气轮机隔声罩噪声源信号位置进行识别。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于噪声源识别，尤其涉及一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法及系统。
技术介绍
1、燃气轮机的噪声监测信号往往是各个噪声源信号经过复杂混合过程的结果。在实际的噪声测试中，噪声源成分往往比较复杂。噪声源识别对象主要包括窄带和宽带噪声，同时各个噪声源之间也会存在辐射频带范围重叠的现象，在这种情况下，传统的噪声测试方法难以区分各个主要噪声源的空间位置信息和辐射能量信息。
2、目前常见的噪声源识别多采用基于波束形成的声聚焦阵列方法，可以利用阵列信号处理中的相关理论，可供选择的阵型和算法较多，易于工程实现。声源成像反卷积算法不仅性能稳健，而且有较高的精度。衡量噪声源识别性能的指标主要有角度分辨能力和旁瓣抑制水平。在实际的工程应用中，噪声源成分往往比较复杂。
3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：传统的噪声测试方法难以区分各个主要噪声源的空间位置信息和辐射能量信息。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法及系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，包括：
3、s1，建立时域波束形成模型、频域波束形成模型；
4、s2，对燃气轮机隔声罩接收到的信号进行分类处理，窄带信号运用时域波束成形方法处理，宽带信号运用频域波束成形方法处理；
5、s3，基于波束形成算法运用damas算法对阵元接收到的燃气轮机隔声罩噪声源信号进行识别。</p>6、进一步，时域波束形成算法通过对燃气轮机隔声罩的强强窄带声源存在的区域进行搜索网格点划分，然后根据各个网格点的位置，对传声器阵列中每个阵元的接收信号以乘上一个复加权系数的方式进行相位和幅度补偿，最后叠加输出就可以得到燃气轮机隔声罩窄带声源对应的波束形成空间谱，空间谱峰值处所对应的网格点就是燃气轮机隔声罩强窄带噪声源的实际位置。
7、进一步，用m个阵元的传声器阵列对d个窄带信号进行采集，该阵列中第i个阵元的接收信号可以表示为：
8、
9、式子中的gij表示编号为i的阵元对第j个窄带信号的增益，τij表示第i个声信号到达编号为j的传声器与参考阵元之间的时间延迟，ni(t)表示编号为i的传声器接收到的噪声，对于整个传声器阵列的接收信号可以用下式表示：
10、
11、传声器阵列的波束输出结果可以表示为：
12、
13、式中*代表共轭复数
14、各个阵元的接收信号以及加权系数可以表示为：
15、x(t)＝[x1(t)x2(t)…xm(t)]t
16、w＝[w1 w2…wm]t
17、式中t代表转置。
18、阵列的波束输出结果输出可以表示为：
19、
20、式中h代表共轭转置
21、在实际的噪声源识别中，通常用功率来表示波束输出结果：
22、
23、其中r是传声器阵列数据的协方差矩阵：
24、r＝e(x(t)xh(t))
25、由于采样过程的数据有限，阵列数据的协方差矩阵r可以采用以下方式进行代替：
26、
27、是k个快拍数的样本均值。
28、进一步，燃气轮机隔声罩宽带声源的频域波束形成结果可以表示为：
29、
30、其中，阵列的协方差矩阵r可以表示为：
31、
32、σ2代表阵列所采集到的噪声干扰的方差。
33、进一步，damas算法在每个搜索网格点处所构建的噪声源模型与各网格点处对应的点扩展函数之间的数学关系可以通过式子来表达：
34、
35、式子中的xn表示第n个网格点，n是搜索网格点的总数，等式左边的y(xn)表示搜索网格点xn处的常规波束形成算法的输出结果，表示搜索网格点xn处所构建的噪声源能量，ai(xj)是搜索网格点xj处的单位强度噪声源辐射到网格点xi处的系数，上式可以简化为：
36、
37、其中a的每个列向量表示相应搜索网格点处相应的点扩展函数，通过高斯迭代法得到上述方程的解：
38、
39、最终得到搜索区域每个网格点处的声能量。
40、本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别系统，包括：
41、信号分类模块，用于将信号分类为宽带信号和窄带信号；
42、时域波束形成模块，用于对窄带信号运用时域波束成形方法处理；
43、频域波束形成模块，用于对宽带信号运用频域波束成形方法处理；
44、声源成像反卷积模块，用于对处理后的信号进行生源城乡反卷积处理；
45、噪声源识别模块，用于进行噪声源识别。
46、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的步骤。
47、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的步骤。
48、本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别系统。
49、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
50、第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
51、本专利技术采用精度较高的波束形成类方法，将噪声源识别和强度估计问题简化为分布式声源的参数估计问题。
52、本专利技术的技术方案提供了一种针对燃气轮机噪声源识别方法，为解决燃气轮机噪声问题奠定了一定的基础。
53、第二，本专利技术利用基于波束形成声源成像反卷积算法，实现燃气轮机噪声源的精准识别，为控制噪声传播奠定基础，减少噪声传入到人耳中，避免噪声对人身心健康造成影响。本专利技术实用性强，工程性强，避免声污染。
54、本专利技术相较于现有技术，在噪声源识别的精确性和处理效率上都有显著提升，特别是在处理复杂噪声环境(如燃气轮机隔声罩内部)时，能够提供更为准确的噪声源定位信息。不仅适用于燃气轮机隔声罩内的噪声源识别，也可以推广应用于其他工业设备和环境中的噪声源识别和分析，具有广泛的应用前景。
55、第三，本专利技术的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：本专利技术通过对燃气轮机噪声源进行识别，便于对其强噪声位置处进行控制，便于针对性地对燃气轮机开展减振降噪工作，也可以采取措施改善设备的运行情况，减少噪声污染，提高人们工作的效率。本专利技术技术转化后可以较好地应用到工本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，时域波束形成算法通过对燃气轮机隔声罩的强强窄带声源存在的区域进行搜索网格点划分，然后根据各个网格点的位置，对传声器阵列中每个阵元的接收信号以乘上一个复加权系数的方式进行相位和幅度补偿，最后叠加输出就可以得到燃气轮机隔声罩窄带声源对应的波束形成空间谱，空间谱峰值处所对应的网格点就是燃气轮机隔声罩强窄带噪声源的实际位置。
3.如权利要求2所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，用M个阵元的传声器阵列对D个窄带信号进行采集，该阵列中第i个阵元的接收信号可以表示为：
4.如权利要求1所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，燃气轮机隔声罩宽带声源的频域波束形成结果可以表示为：
5.如权利要求1所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，DAMAS算法在每个搜索网格点处所构建的噪声源模型与各网格点处对应的点扩展函数之间的数学关系可以通过式子来表达：
6.一种应用如权利要求1～5任意一项所述用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别系统，其特征在于，包括：
7.一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～5任意一项所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～5任意一项所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法的步骤。
9.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现如权利要求6所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别系统。
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【技术特征摘要】
1.一种用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，时域波束形成算法通过对燃气轮机隔声罩的强强窄带声源存在的区域进行搜索网格点划分，然后根据各个网格点的位置，对传声器阵列中每个阵元的接收信号以乘上一个复加权系数的方式进行相位和幅度补偿，最后叠加输出就可以得到燃气轮机隔声罩窄带声源对应的波束形成空间谱，空间谱峰值处所对应的网格点就是燃气轮机隔声罩强窄带噪声源的实际位置。
3.如权利要求2所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，用m个阵元的传声器阵列对d个窄带信号进行采集，该阵列中第i个阵元的接收信号可以表示为：
4.如权利要求1所述的用于燃气轮机隔声罩噪声源识别方法，其特征在于，燃气轮机隔声罩宽带声源的频域波束形成结果可以表示为：
5.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：王婷，张靖宇，陈美霞，马环，董文凯，黄樟凯，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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