基于波束形成的发动机噪声源识别试验研究.pptx

基于波束形成的发动机噪声源识别试验研究汇报人：2024-01-06

目录引言发动机噪声源识别试验原理及方法发动机噪声源识别试验过程试验结果分析波束形成技术在发动机噪声控制中的应用结论与展望

01引言

研究背景和意义通过基于波束形成的发动机噪声源识别试验研究，可以为航空发动机噪声控制提供理论支持和技术指导，推动航空工业的可持续发展。研究意义随着航空工业的快速发展，发动机噪声对环境和人类健康的影响日益严重，噪声控制成为亟待解决的问题。航空发动机噪声控制需求波束形成技术是一种有效的噪声源识别方法，通过阵列信号处理算法，实现对噪声源的精确定位和量化分析。波束形成技术在噪声源识别中的应用

国内外研究现状目前，国内外学者在基于波束形成的噪声源识别方面开展了大量研究工作，取得了一系列重要成果。然而，针对航空发动机噪声源的识别研究相对较少，且主要集中在理论分析和仿真模拟方面。发展趋势随着计算机技术和信号处理理论的不断发展，基于波束形成的噪声源识别技术将朝着更高精度、更高分辨率和更快速的方向发展。同时，随着深度学习等人工智能技术的广泛应用，将有望实现噪声源识别的自动化和智能化。国内外研究现状及发展趋势

研究目的和内容研究目的本研究旨在通过基于波束形成的发动机噪声源识别试验，探究不同工况下发动机噪声源的分布特性和变化规律，为航空发动机噪声控制提供科学依据。研究内容本研究将采用理论分析、仿真模拟和试验验证相结合的方法，开展以下研究工作究目的和内容通过仿真模拟验证模型的正确性和有效性；搭建发动机噪声源识别试验平台，开展不同工况下的试验研究；分析试验结果，揭示发动机噪声源的分布特性和变化规律；提出针对航空发动机噪声控制的有效措施和建议。

02发动机噪声源识别试验原理及方法

03声源定位根据波束形成结果，确定声源的位置和强度分布。01阵列信号处理利用传感器阵列接收信号，通过处理阵列接收到的信号来获取声源的方向和位置信息。02波束形成算法通过特定的算法对阵列信号进行处理，形成指向性波束，提高接收信号的信噪比。波束形成技术原理

利用波束形成技术对发动机噪声进行定位，确定噪声源的位置。基于波束形成的声源定位采用盲源分离等方法对发动机噪声进行分离，提取出各个噪声源的信号。噪声源分离通过对分离出的噪声源信号进行分析和处理，识别出各个噪声源的类型和特性。噪声源识别发动机噪声源识别方法

试验装置搭建适用于发动机噪声源识别的试验装置，包括传感器阵列、信号采集系统、信号处理系统等。测试系统构建完善的测试系统，包括传感器校准、信号采集、信号处理、结果分析等环节，确保试验的准确性和可靠性。数据处理与分析对试验数据进行处理和分析，提取有用的信息，如声源的位置、强度、频率等，为后续的噪声控制提供依据。试验装置和测试系统

03发动机噪声源识别试验过程

发动机准备选择具有代表性的发动机，对其进行详细检查，确保发动机状态良好，无异常噪声。测量设备准备准备高质量的传声器、数据采集系统和分析软件，确保测量设备的准确性和可靠性。试验场地选择选择低背景噪声、反射面少的开阔场地进行试验，以减少环境噪声和反射干扰对试验结果的影响。试验准备

按照设定的工况和运行参数启动发动机，使其稳定运行在指定转速和负荷下。发动机运行使用传声器采集发动机噪声信号，将传声器布置在合适的位置，以准确捕捉噪声源发出的声音。噪声测量使用数据采集系统实时记录发动机噪声信号，同时记录发动机的转速、负荷等运行参数。数据记录试验操作

特征提取从预处理后的噪声信号中提取特征参数，如声压级、频率成分等，用于后续的噪声源识别。结果分析对识别结果进行统计分析，评估算法的准确性和可靠性，为发动机的降噪设计提供依据。噪声源识别基于波束形成算法对提取的特征参数进行处理，实现发动机噪声源的定位和识别。数据预处理对采集到的噪声信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号质量。数据采集和处理

04试验结果分析

基于波束形成的声源定位技术，通过测量声场中的声压信号，利用阵列信号处理算法对声源进行定位。识别方法成功识别出发动机的主要噪声源，包括进气噪声、排气噪声、燃烧噪声和机械噪声等。识别结果通过对比实际声源位置和识别结果的误差，验证了该方法的定位精度较高，能够满足工程实际需求。定位精度010203噪声源识别结果

噪声源贡献量分析采用频谱分析和声压级测量等方法，对各个噪声源的贡献量进行量化评估。分析结果进气噪声和排气噪声是发动机的主要噪声源，其中进气噪声在低频段贡献较大，而排气噪声在高频段贡献较大。燃烧噪声和机械噪声的贡献量相对较小。贡献量占比通过计算各个噪声源的声压级占比，得出了各个噪声源对发动机总噪声的贡献量占比。分析方法

针对机械噪声提高发动机零部件的加工精度和装配质量；采用减振降噪措施对发动机机体进行减振处理；对关键零部件