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        環(huán)境噪聲信源分析與特征辨識(shí)虛擬儀器系統(tǒng)研發(fā)

        2021-09-03 08:50:44喬佳樂(lè)劉昭廷劉祥樓孟祥斌
        綏化學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年8期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境噪聲信源虛擬儀器

        喬佳樂(lè) 劉昭廷 劉祥樓 孟祥斌 劉 聲

        (1.綏化學(xué)院電氣工程學(xué)院 黑龍江綏化 152061;2.東北石油大學(xué) 黑龍江大慶 163318)

        近年來(lái),國(guó)內(nèi)外對(duì)于噪聲聲源特性研究取得了一系列的成果,尤其是聲源定位技術(shù)有了明顯提升?;跁r(shí)延技術(shù)TDOA[4]和基于波束形成技術(shù)SRP-PHAT的各類應(yīng)用更加廣泛[1-3]。其中,SRP-PHAT方法比TDOA方法更適合于遠(yuǎn)場(chǎng)環(huán)境。而GCC-PHAT方法誤差更小且計(jì)算時(shí)間更快,在近場(chǎng)環(huán)境中比SRP-PHAT更具優(yōu)勢(shì)[4-6]。Al-Sheikh B[7]等人設(shè)計(jì)一種用于水平面360度掃描聲信號(hào)的四元十字MIC陣列聲源方向估計(jì)系統(tǒng),將頻譜分析和小波變換應(yīng)用于參考傳聲器上,采用廣義互相關(guān)算法對(duì)麥克風(fēng)間的時(shí)延進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于小型便攜式系統(tǒng),特別是多任務(wù)微嵌入式系統(tǒng),在采樣率小于10kHz情況下進(jìn)行準(zhǔn)確聲源定位仍具挑戰(zhàn)性。Mohammad Shukri Salman、Thomas Padois、Maximo以及Kober V I[8-10]等人提出了一種將確定采樣率輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換成頻率較高的另一信號(hào)的廣義互相關(guān)GCC方法。可以根據(jù)GCC方法定位計(jì)算時(shí)間和目標(biāo)位置估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差,得到算法最優(yōu)插值因子,進(jìn)而設(shè)計(jì)由五元交叉麥克風(fēng)陣列構(gòu)成的低采樣率三維近場(chǎng)被動(dòng)聲源定位陣列。但是SRP-PHAT存在一個(gè)缺陷,即需要在大量候選位置上進(jìn)行搜索,對(duì)于大型麥克風(fēng)陣列系統(tǒng)而言,其實(shí)時(shí)運(yùn)行速度太慢。針對(duì)此類不足,Yook D[11,12]等人提出了一種兩層搜索空間聚類方法來(lái)加速基于SRP-PHAT的聲源定位。該方法的特點(diǎn)是將聲源的候選位置劃分多組,找到可能包含最大功率位置的小部分組,再通過(guò)少量組內(nèi)搜索確定聲源位置。運(yùn)用該方案計(jì)算既可以大幅度降低成本,又可以保障定位精度沒(méi)有損失。而在遠(yuǎn)場(chǎng)模型中,從小型麥克風(fēng)陣列中提取方向信息的相關(guān)技術(shù)正穩(wěn)步發(fā)展。BaoQ[13]等人將感興趣區(qū)域分成大小相同的局部網(wǎng)格,用自相關(guān)方法來(lái)評(píng)估每個(gè)網(wǎng)格的可能性,用MATLAB來(lái)展示聲源方向?qū)嶋H可能分布的位置。在波束形成估計(jì)中使用插值法和自相關(guān)矩陣克服數(shù)據(jù)限引起的方向誤差。上述一系列研究成果為本系統(tǒng)研發(fā)提供了理論支撐。

        一、環(huán)境噪聲信源特征辨識(shí)與分析機(jī)理

        環(huán)境噪聲信源類型多變,從時(shí)域分析角度分為瞬時(shí)沖擊波、短時(shí)脈動(dòng)波與長(zhǎng)時(shí)連續(xù)波等不同類型,通過(guò)時(shí)域分析確定噪聲波動(dòng)態(tài)時(shí)間特征。從頻域分析角度頻譜分為單頻有調(diào)聲、多頻有調(diào)聲和沖擊聲,通過(guò)幅度譜或功率譜確定頻域特征。從聲源強(qiáng)度分析角度,由弱噪聲到強(qiáng)噪聲按聽(tīng)覺(jué)感受可進(jìn)行分段。使用聲級(jí)計(jì)測(cè)量噪聲時(shí),聲壓傳感器采集聲壓信號(hào)。如果將其直接輸出,只能得到與頻率無(wú)關(guān)的線性聲級(jí)。根據(jù)人耳的生理特點(diǎn),人的聽(tīng)覺(jué)取決于聲強(qiáng)與頻率,即人所聽(tīng)到的聲信號(hào)如果是相同的聲壓不同的頻率,其感覺(jué)也會(huì)有一定差異。考慮到人耳對(duì)不同頻率的聲信號(hào)聽(tīng)辨與濾波特性的實(shí)際感受,同時(shí)參照等響曲線進(jìn)行濾波處理,對(duì)人耳敏感的頻率成分予以加強(qiáng),而對(duì)人耳不敏感的頻率成分進(jìn)行適當(dāng)?shù)乃p,以求與人耳聽(tīng)覺(jué)的主觀感受盡可能一致。此種修正方法稱為頻率計(jì)權(quán),經(jīng)過(guò)計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)測(cè)得的聲級(jí)稱為計(jì)權(quán)聲級(jí)?,F(xiàn)已有A、B、C、D等多種計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò),其等響曲線如圖1所示。本系統(tǒng)采用A計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。

        圖1 計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)的頻率響應(yīng)曲線

        聲源發(fā)出的噪聲在空氣中以振動(dòng)波的形式向聲源周邊傳遞,空氣對(duì)其傳播形成阻力造成衰減。當(dāng)聲波類型屬于無(wú)指向性點(diǎn)聲源時(shí),其幾何發(fā)散衰減表達(dá)式參見(jiàn)(1.1)。其中,第二項(xiàng)表示了點(diǎn)聲源的幾何發(fā)散衰減量。若點(diǎn)聲源倍頻帶聲壓級(jí)LW,且聲源處于自由聲場(chǎng),則距離點(diǎn)聲源r處的倍頻帶聲壓級(jí)Lp(r)表達(dá)為公式(1.2),如果聲源處于半自由聲場(chǎng),則Lp(r)表達(dá)為公式(1.3)。當(dāng)點(diǎn)聲源具有指向性時(shí),其強(qiáng)度分布指向性特性較強(qiáng)。而針對(duì)自由空間的點(diǎn)聲源,在某一角度θ方向上距離該點(diǎn)聲源r處的倍頻帶聲壓級(jí)Lp(r)θ表達(dá)參見(jiàn)公式(1.4)。其中,DIθ為θ方向的指向性指數(shù),DIθ=10lgRθ;Rθ指向性因數(shù),Rθ=Iθ/I;I為所有方向上的平均聲強(qiáng),單位W/m2;Iθ為角度θ方向上的聲強(qiáng),單位W/m2。

        二、基于虛擬儀器技術(shù)的噪聲信源特征分析與辨識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建

        噪聲信源特征分析與辨識(shí)系統(tǒng)的基本組成,按功能可分為噪聲信息采集、信源空間定位、信源特性分析和信源特征辨識(shí)四個(gè)部分,具體參見(jiàn)圖2?;谔摂M儀器技術(shù)完成系統(tǒng)構(gòu)建,需要完成四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。第一是噪聲信息采集環(huán)節(jié),采用半球型麥克風(fēng)陣列通過(guò)空間布點(diǎn)實(shí)現(xiàn)多路噪聲信息連續(xù)采集,需要預(yù)先對(duì)半球型麥克風(fēng)陣列進(jìn)行空間檢測(cè)點(diǎn)定位,以此作為聲源點(diǎn)空間定位的參考點(diǎn)。第二是噪聲信源空間定位環(huán)節(jié),根據(jù)采集的噪聲信息樣本分析,通過(guò)聲源點(diǎn)定位算法準(zhǔn)確定位聲源,確定聲源點(diǎn)強(qiáng)度。第三是噪聲信源特性分析環(huán)節(jié),利用虛擬儀器技術(shù)中的單頻信息提取技術(shù)對(duì)噪聲信源進(jìn)行時(shí)域分析和頻域分析,確定聲源的時(shí)頻特性。第四是噪聲信源特征辨識(shí)環(huán)節(jié),利用噪聲特征識(shí)別技術(shù),通過(guò)主特征比對(duì)確定信源類型。

        圖2 噪聲信源特征分析與辨識(shí)系統(tǒng)

        基于虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)噪聲信源特征分析與辨識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建。依托LabVIEW虛擬儀器軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái),通過(guò)半球型麥克風(fēng)陣列實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境噪聲的實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè),半球型麥克風(fēng)陣列實(shí)物參見(jiàn)圖3。采集的實(shí)時(shí)信息傳到上位機(jī),進(jìn)入LabVIEW軟件處理系統(tǒng)。信源空間定位、信源特性分析和信源特征辨識(shí)三個(gè)部分由上位機(jī)通過(guò)虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)。智能測(cè)試前端硬件系統(tǒng)采用STM32單片機(jī)為核心,運(yùn)放采用了精密放大器OPA340,精密放大器由麥克風(fēng)陣列、信號(hào)調(diào)理電路、與上位機(jī)的無(wú)線通信電路組成,智能測(cè)試前端電路實(shí)物參見(jiàn)圖4。

        圖3 半球形麥克風(fēng)陣列實(shí)物圖

        圖4 智能測(cè)試前端電路實(shí)物圖

        三、實(shí)驗(yàn)測(cè)試

        測(cè)試環(huán)境,選定50m2的聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室,室內(nèi)溫度23℃,相對(duì)濕度42%,聲源為Type4205和HP1001,將智能檢測(cè)前端固定在離地面2.5m的室內(nèi)頂端,分別將聲源放置不同的方位。聲源發(fā)出1000Hz單頻波,聲壓強(qiáng)度為100dB。放置于不同方位,聲源高度0.23m。具體系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)參見(jiàn)表1。

        表1 系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)

        測(cè)試系統(tǒng)人機(jī)交互界面參見(jiàn)圖5。界面有聲源點(diǎn)定位相關(guān)數(shù)據(jù)和平面坐標(biāo)指示。有兩個(gè)視窗清晰地顯示聲源的時(shí)域波形和頻譜。根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),聲源點(diǎn)定位存在誤差,具體參見(jiàn)表2。

        圖5 聲源特性分析和信源特征辨識(shí)界面

        表2 誤差數(shù)據(jù)分析表

        四、結(jié)論

        基于針對(duì)環(huán)境噪聲進(jìn)行連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與同步時(shí)頻分析一體化的設(shè)計(jì)理念,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)以虛擬儀器技術(shù)為核心的環(huán)境噪聲信源特征分析與辨識(shí)系統(tǒng)。由19個(gè)電容聲壓傳感器按半球型均勻布設(shè)形成檢測(cè)前端陣列,以LabVIEW軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)為支撐,實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境噪聲信號(hào)從采集、參量計(jì)算、時(shí)頻分析到聲源類型判定多功能一體化監(jiān)測(cè)。測(cè)試結(jié)果表明:該虛擬儀器系統(tǒng)定位最大相對(duì)誤差4.13%,測(cè)量聲級(jí)分辨率0.01dB。

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