CN1290923A - 辨识声源特性的方法 - Google Patents

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Abstract

辨识声源特性的方法在多个声源同时产生声辐射场合,首先确定主要声源的数量,布置传声器,并将这些声压信号转换成所分析频率范围的互谱矩阵,进行奇异值分解,得到奇异值矩阵和右特征向量矩阵,根据这些位置最大值的位置调整奇异值矩阵中奇异值的位置,将奇异值矩阵的相同位置对角元素的值连接成曲线,即得到每个噪声特性。

Description

辨识声源特性的方法
本发明涉及的是一种辨识声源特性的方法，属于物理专业中噪声类领域
噪声的控制问题已越来越受到人们的重视，在车辆噪声、机械噪声控制的研究与工程应用中，寻找产生噪声的主要零部件，分析声源特性及传播路径，正确判断噪声产生机理，是能否找到有针对性改进措施的前提。对于多个噪声源同时存在，并辐射噪声的情况，首先要判断主要声源的个数及它们的位置，对此已有多种方法被提出，其中，尤以奇异值分解法成熟、物理意义明确，效果较好。在查明噪声源的数量，并找到噪声源的位置或发声部件之后，还需要获得每个噪声源所辐射的噪声的特性。这如对3人的合唱声进行处理，从中获得每个人独唱的声音。但是，到目前为止，如何辨识声源的特性仍无有效方法，多数方法仅简单指出采用手工方法连接谱线来辨识声源的频率特性，这往往仅适用于最简单的声源，稍微复杂一点的情况便无能为力了，即使简单的情况也会由于判断不对而连错谱线。经对现有技术文献的检索和分析，日本专利：特开平11-83613，名称为：音源特性认识方法及其装置，找到了一条辨识声源频率特性有效途径，对于自由声场或接近自由声场的测试条件，该方法有较好的效果，可以适用于一些机械噪声声源特性辨识。但是，在实际应用方面，该方法对于混响比较严重的测试条件，如车厢或其他封闭腔室等，声源辨识的结果就不够理想。
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种辨识声源特性的方法。本发明可直接从现场测得的声信号获得声源的频率特性，从而可以了解各噪声源产生机理，找到最有效的降噪方法。
本发明的技术方案如下：辨识声源特性的方法分为以下三个步骤：
(1)在多个声源同时产生声辐射场合，首先确定主要声源的数量，然后在这些声源附近布置与噪声源数量相同的传声器，这些传声器同时测量声压信号，并将这些声压信号转换成所分析频率范围的互谱矩阵，然后对每个频率的互谱矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵和右特征向量矩阵；
(2)寻找右特征向量矩阵中每一列元素模的最大值的位置，先比较各列最大值的大小，然后，按其顺序寻找各列最大值所在位置，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，再将此最大值所在行的其它元素置为0，依次类推，寻找其余各列最大值位置，直至确定右特征向量矩阵每列最大值的位置，根据这些位置最大值的位置调整奇异值矩阵中奇异值的位置；
(3)将各个频率中调整后的奇异值矩阵的相同位置对角元素的值连接成曲线，即可得到每个噪声源辐射声的频率特性。
根据右特征向量矩阵V的值，构造一个重置矩阵P，重新排列奇异值矩阵∧的对角元素，重置后的奇异值矩阵的对角元素，反映了声源的频率特性，具体方法如下：
(1)对输入信号互谱矩阵SXX作奇异值分解，得到奇异值矩阵∧和右特征向量矩阵V，
(2)将n维方阵P的全部元素初始化为0，
(3)寻找V矩阵中每一列元素模的最大值，确定它们在V中的位置，先比较各列最大值的大小，然后按其顺序寻找各列最大值位置，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，再将此最大值所在行的其它元素置为0，依次类推，寻找其余各列最大值位置，
(4)将P中相应于V每列最大值位置的元素置为1，如此可以得到重置矩阵P，
(5)重置奇异值矩阵∧，即∧Z=P*∧*PT，
重置后的奇异值矩阵∧Z仍为对角矩阵，但是全部谱线中∧Z的相同位置处的对角元素表示同一个非相干信号能量的度量，将各个频率∧Z中的相同位置处的对角元素的值连接成曲线，即可得到各非相干声源辐射声的频率特性。
本发明具有实质性特点和显著进步，当车辆、舰船和其他复杂机械往往有多个声源同时存在，在设备运行时，这些声源同时辐射噪声，因此一般不可能直接测量每个声源的辐射声，本发明可以在一般的现场测量条件下，用比较普通的仪器分析主要声源的频率特性，从而掌握每个声源的产生机理，为采取最有效的降噪措施提供依据。本发明分析每个声源的频率特性，还可以通过声信号来检测设备的运行状态，诊断故障。
以下结合附图对本发明进一步描述：
图1声源分析和信号测量关系示意图
图2声源特性辩识模拟示意图
图3三个声源辐射声频率信号示意图
图4三个声源辐射声奇异值频率曲线图
图5三个声源辐射声重置后奇异值曲线图
本发明主要分为以下三个步骤：
1、在多个声源同时产生声辐射场合，首先确定主要声源的数量，然后在这些声源附近布置与噪声源数量相同的传声器，这些传声器同时测量声压信号，并将这些声压信号转换成所分析频率范围的互谱矩阵，然后对每个频率的互谱矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵和右特征向量矩阵；
2、寻找右特征向量矩阵中每一列元素模的最大值的位置，先比较各列最大值的大小，然后，按其顺序寻找各列最大值所在位置，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，再将此最大值所在行的其它元素置为0，依次类推，寻找其余各列最大值位置，直至确定右特征向量矩阵每列最大值的位置，根据这些位置最大值的位置调整奇异值矩阵中奇异值的位置；
3、将各个频率中调整后的奇异值矩阵的相同位置对角元素的值连接成曲线，即可得到每个噪声源辐射声的频率特性。
如图1所示，噪声分析中声源与测量信号的关系，其中，声源信号矢量U由n个相互独立的物理声源的辐射声ui(i=1，2，…，n)组成，它们通常都是不可测量的；n个传感器测得的输入信号xi(i=1，2，…，n)构成了输入矢量。通常每个传声器测得的信号xi中包含了多个或全部声源ui的辐射声，声源信号与输入之间的传递函数为G，G通常是满阵，即输入是声源信号的线性函数：
X=GHU         (1)
GH表示矩阵G的共轭转置。则声源信号的互谱SUU与输入的互谱SXX之间的关系为：
SXX=GHSUUG    (2)
对输入互谱SXX作奇异值分解：
SXX=U∧VH      (3)
由于已用某种方法[1]找到的n个声源都是相互独立的，所以输入的互谱矩阵SXX是可逆矩阵。式(3)中的V为SXX的右特征向量矩阵，而U为SXX的左特征向量矩阵，U、VH均为正交矩阵；奇异值矩阵∧为对角阵，其对角元素λi的大小是对应的声源信号能量的度量，但不能反映声源信号的频率特性。
本发明根据右特征向量矩阵V的值，构造一个重置矩阵P，重新排列奇异值矩阵∧的对角元素，重置后的奇异值矩阵的对角元素，反映了声源的频率特性，具体方法如下：
(1)对输入信号互谱矩阵SXX作奇异值分解，得到奇异值矩阵∧和右特征向量矩阵V，
(2)将n维方阵P的全部元素初始化为0，
(3)寻找V矩阵中每一列元素模的最大值，确定它们在V中的位置，先比较各列最大值的大小，然后按其顺序寻找各列最大值位置，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，再将此最大值所在行的其它元素置为0，依次类推，寻找其余各列最大值位置，
(4)将P中相应于V每列最大值位置的元素置为1，如此可以得到重置矩阵P，
(5)重置奇异值矩阵∧，即∧z=P*∧*PT，
重置后的奇异值矩阵∧Z仍为对角矩阵，但是全部谱线中∧Z的相同位置处的对角元素表示同一个非相干信号能量的度量，将各个频率∧Z中的相同位置处的对角元素的值连接成曲线，即可得到各非相干声源辐射声的频率特性。
以下进一步介绍实施例，如图2所示，如果有三个声源同时产生声辐射，分别是u1、u2和u3，而这些辐射声是不可能单独测得的，因此辐射声的频率特性(如图3中的自功率谱u1、u2和u3)也无法获悉。在这些声源近布置三个传声器C1、C2、C3，传声器越靠近声源，辨识的效果通常就越好。将传声器测得的声压信号经放大器F后送至专用分析器或PC计算机，计算机或分析器可以根据传声器测得的声压信号计算所分析频率范围(如：0-5000Hz)的互谱矩阵，对互谱矩阵进行奇异值分解，三个奇异值的频率曲线见图4中的λ1、λ2和λ3，显然奇异值是按大小排列的，不能体现每个声源的特生；再根据奇异值分解时获得的右特征向量矩阵中各列向量中最大元素的顺序和位置，重置奇异值的顺序，将重置后的奇异值连成曲线λz1、λz2和λz3(见图5)，即可掌握每个声源辐射声的特性。比较图3和图5，可以看到，重置后的奇异值频谱图很好地反映了声源的频率特性。即使在测量中含有弱信号、或耦合严重、或测量噪声较高，本发明的辨识效果均相当好。

Claims (2)

1、一种辨识声源特性的方法，其特征在于在多个声源同时产生声辐射场合，首先确定主要声源的数量，然后在这些声源附近布置与噪声源数量相同的传声器，这些传声器同时测量声压信号，并将这些声压信号转换成所分析频率范围的互谱矩阵，然后对每个频率的互谱矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵和右特征向量矩阵，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，直至确定右特征向量矩阵每列最大值的位置，根据这些位置最大值的位置调整奇异值矩阵中奇异值的位置，将各个频率中调整后的奇异值矩阵的相同位置对角元素的值连接成曲线，即可得到每个噪声源辐射声的频率特性。
2、根据权利要求1所述的这种辨识声源特性的方法，其特征还在于寻找右特征向量矩阵中每一列元素模的最大值的位置，先比较各列最大值的大小，然后，按其顺序寻找各列最大值所在位置，即先找出列最大值最大的那一列的最大值位置，再将此最大值所在行的其它元素置为0，依次类推，寻找其余各列最大值位置，直至确定右特征向量矩阵每列最大值的位置，根据这些位置最大值的位置调整奇异值矩阵中奇异值的位置。
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