针对当前液压支架放煤过程中落煤时间和落煤量监测主要依赖于人工观察、自动化程度不高的问题,提出了一种基于声源定位的落煤状态识别方法,通过声源的识别与定位得到当前落煤的液压支架位置与落煤状态。设计了基于STM32的声音传感器阵列的数据采集系统。针对传统算法识别宽带信号和多声源定位困难的问题,采用基于压缩感知的多声源宽带定位算法,通过对信号进行分解得到不同频带的定位结果。仿真结果表明,该方法能准确识别170台液压支架落煤声源位置,在信噪比(SNR)为-5 dB时双声源识别率达到98%。

基于近场声全息(NAH)技术及空间快速傅里叶变换(FFT)算法,利用虚拟仪器软件Labview开发了柴油机噪声测试与分析系统;对系统中的数据采集模块、NAH模块、仿真程式模块进行了分析;通过已知声源进行仿真模型校正,该系统具有对噪声进行频域分析及识别的功能。该文以直列四缸涡轮增压柴油机为测试对象,在次推力侧主要对1800r/min、3000r/min两转速工况进行了测试及声压级分析;对主推力侧、发动机前端寻找最大声压级。结果表明系统仿真时能准确识别已知声源信号;1800r/min工况下,噪声幅值较大区域主要有油底壳、带轮端、发电机与带轮端相接处等。3000r/min工况下,在气缸盖罩、带轮端、下缸体等位置产生了较大噪声;主推力侧、发动机前端都在高转速3600r/min,1410-2820Hz频段内出现最大声压级。

研究了用于声源识别的近场声全息方法中的声场重建算法，针对一般声场重建算法速度慢、误差大的缺点，提出了基于RBF神经网络的声场重建算法。通过仿真证明：相比较于常用的利用菲涅尔变换推导的声全息重建算法，该重建算法具有重建误差小、速度快的优点，具有较好的可行性。

运用声强测量原理对票据打印机进行了声源识别；对打印机进行声强测试，通过对声强分析和频谱分析，确定了打印机主要噪声辐射源来自于打印头，为进一步打印机降噪提供思路。

介绍了柱面内声全息技术的基本原理,对其实施过程中的数据采集、算法实现和滤波等关键技术进行了研究;并通过数值仿真的形式研究了该技术在柱形声源内辐射声场的重建,柱形声源的识别和定位过程中的有效性、可行性和准确性.研究的结果表明,柱面内声全息技术在柱形声源内辐射声场的重建、柱形声源的识别和定位中有着明显的优点.

在测量全息面三维声强和均方声压的基础上,根据平面上二维切向有功声强与复声压相位间的关系来间接获取复声压的相位,结合测得的均方声压,得到全息复声压;根据全息面上微粒法向振速的叠加原理和波数域的Euler公式,推导出基于单全息面三维声强测量的声场分离公式,将全息面两侧声源各自在全息面上产生的声压分离开来.在全息面两侧均有声源的情况下,实现噪声源的识别与定位,克服了近场声全息(NAH)和基于声强测量的宽带声全息(BAHIM)的应用局限性.数值仿真的结果证明了该技术的可行性和有效性.

主要介绍了基于空间声场变换(STFT)的柱面声全息技术,及其在识别和定位柱状或类柱状声源方面的应用.柱状或类柱状声源如压缩机、电动机等都是工程中比较常见的噪声源,对该类声源的识别和控制具有重要的实际意义.给出了柱面全息重建的实现算法,并分析了重建误差同声压测量误差之间的关系.对不同类型声场的仿真模拟结果表明给出的柱面声全息实现算法是有效的,可以正确地重建声场和识别噪声源.

喷流噪声是航空气动噪声的主要来源,会造成严重的环境污染和健康威胁。缺乏对湍流涡如何产生噪声辐射这一物理过程的深刻理解,是难以设计出高精度噪声预测方法和高效降噪装置的根本原因。本文总结公开发表文献中喷流噪声的声源识别与声源机理分析的研究进展和局限。从噪声由湍流脉动产生这一因果律出发,指出未来研究仍需要对噪声和湍流脉动建立合理的物理模型和控制方程,进行合理的分离,并将噪声脉动表示为背景湍流的广义函数,从动力学角度揭示非定常湍流涡演化产生噪声辐射的物理机理。

首先论述了控制怠速车内噪声的重要性。介绍怠速车内噪声的产生机理及控制方法。阐述了主要的噪声源识别方法。针对某款车型,对其怠速车内噪声进行分析和控制,分析出其怠速噪声最主要的影响因素是燃油泵及燃油管路带来的结构传播噪声,对燃油泵及燃油管路结构进行优化后车内怠速噪声达到设计指标。总结出影响怠速车内噪声的相关系统的设计指标并进行固化。

阐进了谱分析技术的基本概念和在压缩机噪声源分析中的应用。术可以广泛应用于通用机械各种产品的声源识别。