[發明專利]一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法

有效

• 申請號: 201910393655.2
• 申請日: 2019-05-13
• 公開（公告）號: CN110160642B
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 初寧;寧岳;黃乾;汪琳琳;葉靖菁;范潘斌;潘亦然;吳大轉
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

1.一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集螺旋槳的噪聲信號；

(2)根據譜相關函數對所采集的噪聲信號進行檢測，得到循環調制譜CMS；

(3)用測量矩陣對循環調制譜進行壓縮感知觀測，得到小樣本的測量結果，然后進行重構得到重構的循環調制譜CMS1；壓縮感知觀測的過程表示為：

y＝Φx

其中，x∈R^N，是N×1維原始信號，在此表示為二維循環調制譜的每一列；Φ∈R^M×N，是M×N維測量矩陣，y∈R^M是M×1維的觀測值，其中M/N為采樣率，0M/N1；

重構的過程基于壓縮感知測量結果y和測量矩陣Φ進行，重構算法采用基于交替方向拉格朗日乘子的全變分正則化算法，公式為：

其中，β和μ是容錯常數，ν_i和λ是優化乘子，D_ix＝ω_i，表示信號x在第i個位置上的離散梯度，通過迭代求出ω和x；

(4)根據循環調制譜CMS得到對應的加強包絡譜EES，根據重構的循環調制譜CMS1，得到對應的加強包絡譜EES1；

(5)通過特征信息和相關系數進行線譜特征比較；所述的特征信息包括信號的軸頻、葉頻以及兩者之間的關系：葉頻＝軸頻*葉數；所述的相關系數表示為：

其中，EES為原始信號經過循環平穩分析所得的加強包絡譜，EES1為由重構所得循環調制譜進行循環平穩分析所得的加強包絡譜，D(EES)和D(EES1)分別表示二者的方差；Cov(EES,EES1)表示二者之間的協方差，具體計算公式為：

Cov(EES,EES1)＝E(EES*EES1)-E(EES)*E(EES1)

其中，E(EES*EES1)為EES和EES1之積的數學期望，E(EES)為EES的數學期望，E(EES1)為EES1的數學期望。

2.根據權利要求1所述的小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，其特征在于，步驟(2)中，所述的譜相關函數的定義為：

其中，t為時間、T為待處理序列總時長；f₁和f₂表示計算的兩個頻率，兩者之間的相關性可以反映調制信息；x_Δf(t,f₁)表示信號x(t)在以中心頻率f₁頻率范圍為[f₁-Δf₁/2,f₁+Δf₁/2]濾波后的時域波形結果；表示x_Δf(t,f₂)的共軛復數；j表示虛數單位。

3.根據權利要求1所述的小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，其特征在于，步驟(4)中，根據循環調制譜CMS得到對應的加強包絡譜EES的公式如下：

EES(α)＝∫_fCMS(f,α)df

其中，f為頻譜頻率，α為循環頻率。