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文檔簡介
1、反卷積聲源成像是一種建立在互譜成像波束形成技術基礎上的高分辨率噪聲源識別與定位技術。其空間分辨率遠高于常規(guī)波束形成技術,因此反卷積聲源成像算法在噪聲治理和故障診斷工程中有著廣泛的應用前景,值得進一步研究。
本文首先回顧了反卷積聲源成像技術的發(fā)展歷程,并對研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行了分析。分析發(fā)現(xiàn)已有的算法在性能優(yōu)勢和適用范圍上有所不同。為在實際工程應用中合理選擇反卷積聲源成像算法,充分發(fā)揮各算法的性能優(yōu)勢,通過數(shù)值仿真和實驗對現(xiàn)有
2、算法在不同頻率、不同測量距離、不同測量點位置和數(shù)目以及不同聚焦點數(shù)目情況下的空間分辨率和計算效率進行了研究,得出了如下結論:稀疏重構反卷積聲源成像算法的空間分辨率最高,但由于需要計算完整的點擴展函數(shù)矩陣,因此算法的計算效率相對較低;而基于傅里葉變換的反卷積聲源成像算法計算效率較高,但由于其獲得的是最小二乘解,未利用解的稀疏先驗,加之傅里葉變換引入的卷繞誤差影響,其空間分辨率較之稀疏重構反卷積聲源成像算法要低。論文根據(jù)上述結論給出了實際工
3、程應用中合理選擇反卷積聲源成像算法的指導意見。通過對以上結論進行分析可以看出現(xiàn)有的六種反卷積聲源成像算法在空間分辨率或計算效率上的均存在一定的局限。
為了能夠兼顧算法的空間分辨率和計算效率,本文提出一種高分辨率快速反卷積聲源成像算法,通過仿真對比本文方法和現(xiàn)有反卷積聲源成像算法的聲源識別性能,進一步利用半消聲室中兩個白噪聲聲源的識別實驗驗證了仿真結論的正確性,最后將本文所提方法用于某主機箱噪聲源的識別定位,進一步驗證了該方法的
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