基于声全息方法的噪声源识别算法及对比研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 声全息法声源识别技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 声全息技术简介 | 第10页 |
| 1.2.2 声全息算法发展概述 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 平面近场声全息基本理论 | 第14-26页 |
| 2.1 基于声场空间变换的NAH基本算法 | 第14-19页 |
| 2.1.1 有限孔径效应 | 第16-17页 |
| 2.1.2 空间采样 | 第17-18页 |
| 2.1.3 波数域滤波 | 第18-19页 |
| 2.2 点声源仿真试验 | 第19-21页 |
| 2.2.1 声场重建结果 | 第19-20页 |
| 2.2.2 声场重建结果相对误差分析 | 第20-21页 |
| 2.3 简支板仿真试验 | 第21-24页 |
| 2.3.1 简支板声辐射理论基础 | 第21-23页 |
| 2.3.2 简支板辐射声场重建结果分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 统计最优近场声全息基本理论及应用 | 第26-36页 |
| 3.1 SONAH基本算法 | 第26-28页 |
| 3.2 阵列形式对重建精度的影响 | 第28-31页 |
| 3.2.1 不同阵列重建结果 | 第29-30页 |
| 3.2.2 重建误差分析 | 第30-31页 |
| 3.3 SONAH与NAH算法性能对比研究 | 第31-33页 |
| 3.3.1 SONAH与NAH重建结果比较 | 第31-32页 |
| 3.3.2 SONAH与NAH重建精度对比分析 | 第32-33页 |
| 3.4 发动机噪声源识别 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 等效源法近场声全息 | 第36-58页 |
| 4.1 ESM基本算法 | 第37-38页 |
| 4.2 正则化参数的确定 | 第38-42页 |
| 4.2.1 L-curve法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 GCV法 | 第40-41页 |
| 4.2.3 Bayesian正则化准则法 | 第41-42页 |
| 4.3 正则化参数选取方法对比研究 | 第42-47页 |
| 4.3.1 虚拟测量模型设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 全息距离及频率对重建结果的影响 | 第43-44页 |
| 4.3.3 声场信噪比及频率对重建结果的影响 | 第44-47页 |
| 4.4 试验验证 | 第47-49页 |
| 4.5 加权范数迭代最小二乘法 | 第49-51页 |
| 4.6 ESM与IRLS算法性能对比研究 | 第51-57页 |
| 4.6.1 算法比较及算法设计 | 第51-52页 |
| 4.6.2 单频声源重建结果对比分析 | 第52-53页 |
| 4.6.3 单频声源重建声源强度对比分析 | 第53-54页 |
| 4.6.4 宽带声源重建结果对比分析 | 第54-56页 |
| 4.6.5 宽带声源重建声源强度对比分析 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 宽带声全息 | 第58-72页 |
| 5.1 WBH基本算法 | 第58-61页 |
| 5.1.1 Tikhonov正则化法 | 第58-59页 |
| 5.1.2 最速下降法 | 第59-61页 |
| 5.2 WBH、ESM、IRLS重建结果对比研究 | 第61-65页 |
| 5.2.1 算法设计 | 第61-64页 |
| 5.2.2 重建精度分析 | 第64-65页 |
| 5.3 WBH重建性能稳定性研究 | 第65-66页 |
| 5.4 主分量截断 | 第66-70页 |
| 5.4.1 主分量截断准则 | 第66-67页 |
| 5.4.2 主分量截断后重建结果分析 | 第67-70页 |
| 5.5 试验验证 | 第70-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结和展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 不足与展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第82页 |
