CN113050036B - 基于多谐振点传声器阵列的gis波束形成定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，涉及波束形成定位领域，包括以下步骤:S1、采集传声器阵列接受到的声音信号；S2、根据声音信号，分别通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布；S3、结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源。本发明通过多谐振点传声器阵列接收到声音信号，综合运用多种多个频段的波束形成结果的融合，对故障点进行定位，不仅能确定噪声源的具体位置，提高定位精度，还能抑制干扰信号的波束输出，提高分辨率和抗干扰能力。
Description
技术领域
本发明涉及波束形成定位领域，尤其涉及一种基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法。
背景技术
近年来随着电力事业的发展，GIS振动噪声所带来的危害越来越多地受到人们的关注。GIS发生故障会产生振动，振动会产生噪声，噪声中蕴含GIS工作状态的重要信息。通过采集GIS的噪声信号，并对噪声信号进行时域、频域处理，可以得出GIS的工作状态，并且能够很好地反映GIS设备的故障。现阶段我国对GIS故障点的定位还处于起步阶段，且由于GIS内部结构复杂，有多种电力设备，理论计算很难准确分析噪声的产生及传播规律。
GIS的常规检修过程是采用人耳来分辨噪声，可靠性较低。现有的噪声研究还停留在测量频谱、声压级阶段，对采集到的噪声信号进行时域和频域上的处理，这些研究远不能满足深入了解GIS振动噪声传播机理。而采用本发明的定位技术来定位GIS的噪声源，能过分辨出GIS的噪声空间分布，类似于红外温度热成像技术，能够直观的发现GIS的故障点，简单实用，用于带电检测能够很好的发现GIS的潜在缺陷及故障，避免设备事故的发生，正逐渐成为一种重要的GIS状态分析诊断方法。
传统的GIS定位方法基于波束形成定位、到达时间差定位和高分辨率谱估计定位。在真实GIS上开展噪声源的定位，由于GIS内部复杂结构、振动噪声信号传播机理的复杂性以及环境噪声等因素均不利于传播时间值的准确测量，导致现有定位方法在时延估计方面存在一定的误差，容易造成定位精度变低，甚至出现定位失败的现象。因此，为了更好的实现GIS噪声源的定位，提出一种时延估计准确，定位精度高的GIS故障点定位方法，具有非常重要的意义。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种分辨率高，抗干扰能力强，定位精度高，基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法。
本发明采用如下技术方案：
基于多谐振点传声器阵列的GIS的波束形成定位方法，所述方法通过多谐振点传声器阵列接收到声音信号，利用求根MUSIC算法获得不同频率范围的声场分布，结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源。
基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1、采集传声器阵列接受到的声音信号；
S2、根据声音信号，分别通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布；
S3、结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源。
进一步的，所述步骤S2中通过求根MUSIC算法获得不同频率范围的声场分布，具体过程为：
(1)根据传声器阵列接受到的信号得到协方差矩阵的估计值R；
(2)对得到的协方差矩阵进行特征值分解，得到噪声子空间；
(3)构造求根MUSIC多项式，即
(5)对多项式求根，得到波达方向
进一步的，所述步骤S3中结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，具体过程为：
(1)求不同频率范围的声场分布矩阵X的方差σi 2，根据多谐振点传声器阵列中传声器分组个数n，可以求得n个声场分布矩阵X的方差σi 2；
(2)根据下面公式，求取各个声场分布矩阵的加权因子；
(3)不同频率范围声场根据其不同加权因子进行叠加，得到最终的融合声场；
(4)求最终融合声场的相关系数矩阵R；
(5)求解其特征值和特征向量；
(6)提取主成分；
(5)确定主成分，得到噪声源的定位。
进一步的，所述步骤5中具体的过程为，求解系数矩阵R的特征方程，解方程求出系数矩阵R的特征值和特征向量。
进一步的，所述步骤6中具体的过程为，将特征值由大到小排序，提取特征值大于1的m个主成分。
进一步的，在步骤S1之前，还包括进行GIS故障点精确定位硬件架设。
进一步的，所述进行GIS故障点精确定位硬件架设，包括传声器阵列、阵列支架、信号调理单元、多通道同步数据采集卡和终端计算机。
进一步的，所述传声器阵列由阵列支架固定，将各传声器采集到的信号与多通道同步数据采集卡相连，终端计算机与数据采集卡连接，用于接收和储存处理后的声音信号。
本发明具有以下有益效果:本发明的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，使用多谐振点传声器阵列，通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布，结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源，不仅能确定噪声源的具体位置，提高定位精度，还能抑制干扰信号的波束输出，提高分辨率和抗干扰能力。同时本发明的波束形成定位方法较传统宽带波束形成算法计算量低，计算速度快，充分发挥多谐振点传声器阵列的硬件优势舍弃传统波束形成算法中冗余计算的部分，大大提高计算速率，更加有效的利用噪声信号评估GIS的运行状态，确保GIS的安全稳定运行。
附图说明
下面结合附图对本发明作优选的说明：
图1为本发明的流程图；
图2为GIS噪声源定位的原理示意图；
图3为求根MUSIC算法的流程图；
图4为主成分分析法的流程图；
图5为自适应融合算法的流程图。
具体实施方式
本发明的目的是提供一种基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，该方法通过通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布，结合主成分分析法和基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源，不仅可以提高噪声源的定位精度，还可提高GIS的噪声检测水准，同时本发明的波束形成定位方法较传统宽带波束形成算法计算量低，计算速度快，充分发挥多谐振点传声器阵列的硬件优势舍弃传统波束形成算法中冗余计算的部分，大大提高计算速率，更加有效的利用噪声信号评估GIS的运行状态。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，包括以下步骤：
步骤1，如图2所示，进行GIS故障点精确定位硬件架设，包括传声器阵列、阵列支架、信号调理单元、多通道同步数据采集卡和终端计算机，传声器阵列由阵列支架固定，将各传声器采集到的信号与多通道同步数据采集卡相连，终端计算机与数据采集卡连接，用于接收和储存处理后的声音信号，以声音信号作为定位触发信号，采用多种定位算法对声音信号作定位分析。
步骤2，如图3所示，对同一个待测噪声源，采用求根MUSIC算法，获得声场分布。
采用求根MUSIC算法求故障点方位角的具体过程如下：
(1)根据传声器阵列接受到的信号得到协方差矩阵的估计值R；
(2)对得到的协方差矩阵进行特征值分解，得到噪声子空间；
(3)构造求根MUSIC多项式，即
(4)对多项式求根，找到最接近单位圆内/外K个根，得到波达方向
步骤3，如图4和图5所示，结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应融合算法进行声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源。具体过程如下：
(1)求不同频率范围的声场分布矩阵X的方差σi 2，根据多谐振点传声器阵列中传声器分组个数n，可以求得n个声场分布矩阵X的方差σi 2。
(2)根据下面公式，求取各个不同频率声场分布矩阵的加权因子。
(3)不同频率范围声场根据其不同加权因子进行叠加，得到最终的融合声场。
(4)求最终融合声场的相关系数矩阵R
(5)求解其特征值和特征向量；
(6)提取主成分；
(5)确定主成分，得到噪声源的定位。
本发明提供的一种基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，使用多谐振点传声器阵列，通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布，结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源，不仅能确定噪声源的具体位置，提高定位精度，还能抑制干扰信号的波束输出，提高分辨率和抗干扰能力。同时本发明的波束形成定位方法较传统宽带波束形成算法计算量低，计算速度快，充分发挥多谐振点传声器阵列的硬件优势舍弃传统波束形成算法中冗余计算的部分，大大提高计算速率，更加有效的利用噪声信号评估GIS的运行状态，确保GIS的安全稳定运行。
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出的简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。
Claims (7)
1.基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1、采集传声器阵列接受到的声音信号；
S2、根据声音信号，分别通过求根MUSIC算法获得多谐振点传声器阵列中不同频率范围的声场分布；
S3、结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，找到最终的噪声源；
所述步骤S3中结合基于多谐振点传声器阵列改进的自适应加权融合算法进行多谐振点传声器阵列的不同频率范围声场叠加，通过主要成分分析法得到最终的噪声源定位，具体过程为：
(1)求不同频率范围的声场分布矩阵X的方差σi 2，根据多谐振点传声器阵列中传声器分组个数n，可以求得n个声场分布矩阵X的方差σi 2；
(2)根据下面公式，求取各个不同频率声场分布矩阵的加权因子；
(3)不同频率范围声场根据其不同加权因子进行叠加，得到最终的融合声场；
(4)求最终融合声场的相关系数矩阵R；
(5)求解其特征值和特征向量；
(6)提取主成分；
(7)确定主成分，得到噪声源的定位。
2.根据权利要求1所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：所述步骤S2中通过求根MUSIC算法获得不同频率范围的声场分布，具体过程为：
(1)根据传声器阵列接受到的信号得到协方差矩阵的估计值R；
(2)对得到的协方差矩阵进行特征值分解，得到噪声子空间；
(3)构造求根MUSIC多项式，即
(4)对多项式求根，得到波达方向
3.根据权利要求1所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：所述步骤5中具体的过程为，求解系数矩阵R的特征方程，解方程求出系数矩阵R的特征值和特征向量。
4.根据权利要求1所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：所述步骤6中具体的过程为，将特征值由大到小排序，提取特征值大于1的m个主成分。
5.根据权利要求1所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：在步骤S1之前，还包括进行GIS故障点精确定位硬件架设。
6.根据权利要求5所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：所述进行GIS故障点精确定位硬件架设，包括传声器阵列、阵列支架、信号调理单元、多通道同步数据采集卡和终端计算机。
7.根据权利要求6所述的基于多谐振点传声器阵列的GIS波束形成定位方法，其特征在于：所述传声器阵列由阵列支架固定，将各传声器采集到的信号与多通道同步数据采集卡相连，终端计算机与数据采集卡连接，用于接收和储存处理后的声音信号。
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