一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法
【專利摘要】一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法，涉及一種治理冷卻塔噪聲的方法，所述方法包括盲提取，即對(duì)多個(gè)源信號(hào)通過(guò)多個(gè)傳感器采集后建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行非線性盲提取算法：根據(jù)信息論，源信號(hào)之間的依賴性最小表明輸出的任意兩個(gè)信號(hào)都相互獨(dú)立；然后對(duì)冷卻塔振動(dòng)噪聲分析，確定冷卻塔的噪聲源，對(duì)冷卻塔噪聲非線性分離，冷卻塔的噪聲頻譜呈現(xiàn)寬頻特性，而且中低頻成分較大，各個(gè)測(cè)點(diǎn)呈現(xiàn)同樣的寬頻特性；風(fēng)機(jī)出口的噪聲都呈現(xiàn)為低頻特點(diǎn)，在非線性動(dòng)態(tài)混合模型基礎(chǔ)上對(duì)所采集的混合信號(hào)進(jìn)行特征提取，確立振動(dòng)信號(hào)的不平衡故障特征進(jìn)行治理。本發(fā)明適合于冷卻塔、汽輪機(jī)、風(fēng)力機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)等大型設(shè)備噪聲的治理，可極大降低設(shè)備的噪聲。
【專利說(shuō)明】一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種治理冷卻塔噪聲的方法，特別是涉及一種基于盲提取治理冷卻塔 噪聲的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 冷卻塔噪聲越來(lái)越受到人們的關(guān)注。不同類型的冷卻塔，噪聲源機(jī)理不同，治理的 措施也不同，其中風(fēng)機(jī)噪聲是最難治理的一種。在冷卻塔噪聲控制中，由于各測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)信 號(hào)相互耦合，難以分辨真正的振動(dòng)源和噪聲源，必須對(duì)振動(dòng)噪聲信號(hào)進(jìn)行分離，以便對(duì)其噪 聲進(jìn)行治理。
[0003] 盲源分離技術(shù)在語(yǔ)音信號(hào)處理、無(wú)線通信、生物醫(yī)學(xué)工程、地震勘探、數(shù)字圖像特 征提取領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。"盲"有兩重含義，一是指源信號(hào)不能被觀測(cè)，二是指源信 號(hào)如何混合是未知的。許多盲源分離算法一般都側(cè)重同步分離出所有源信號(hào)，若混疊矩陣 是列滿秩的，則采用同步分離的方法比較方便。但有時(shí)并不希望，也沒(méi)有必要分離出全部源 信號(hào)，只對(duì)一部分信號(hào)感興趣，或者混疊矩陣不滿足列滿秩的條件，則采用逐一提取信號(hào)方 法，這便是盲提取問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法，該方法對(duì)冷卻塔 噪聲源進(jìn)行分析，根據(jù)所測(cè)噪聲信號(hào)，對(duì)其頻譜進(jìn)行分析，判斷產(chǎn)生噪聲的主要頻率。同時(shí) 對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的噪聲聲源和傳播路徑進(jìn)行檢測(cè)分析，并從消聲、吸聲和隔聲幾個(gè)方面闡述了阻斷 聲音傳播的噪聲治理方案，使降噪達(dá)到理想效果 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的： 一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法，所述方法包括盲提取，即對(duì)多個(gè)源信號(hào)通過(guò) 多個(gè)傳感器采集后建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行非線性盲提取算法：根據(jù)信息論，源信號(hào)之間的依 賴性最小表明輸出的任意兩個(gè)信號(hào)都相互獨(dú)立；然后對(duì)冷卻塔振動(dòng)噪聲分析，確定冷卻塔 的噪聲源，對(duì)冷卻塔噪聲非線性分離，冷卻塔的噪聲頻譜呈現(xiàn)寬頻特性，而且中低頻成分較 大，各個(gè)測(cè)點(diǎn)呈現(xiàn)同樣的寬頻特性；風(fēng)機(jī)出口的噪聲都呈現(xiàn)為低頻特點(diǎn)，在非線性動(dòng)態(tài)混 合模型基礎(chǔ)上對(duì)所采集的混合信號(hào)進(jìn)行特征提取，確立振動(dòng)信號(hào)的不平衡故障特征進(jìn)行治 理。
[0005] 所述的一種基于盲提取治理冷卻塔噪聲的方法，所述確定冷卻塔的噪聲源，對(duì)冷 卻塔周圍的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量。
[0006] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與效果是： 1.本發(fā)明通過(guò)對(duì)其噪聲數(shù)據(jù)的測(cè)量，詳細(xì)分析了冷卻塔噪聲的來(lái)源和特性，并從消聲、 吸聲、隔聲等方面闡述了一種實(shí)用的控制措施。結(jié)果表明，此方案不僅降噪效果明顯，而且 能夠完全滿足設(shè)備所需通風(fēng)量和溫度的要求，為工程實(shí)際中冷卻塔的噪聲治理提供了借 鑒，具有指導(dǎo)意義。
[0007] 2.本發(fā)明從消聲、吸聲和隔聲三個(gè)方面闡述了阻斷聲音傳播的噪聲治理方案，使 降噪達(dá)到理想效果。結(jié)果證明，此方案是一套有效的控制措施，降噪效果明顯，能完全滿足 國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的要求，為其它冷卻塔的噪聲處理提供了參考。也適合于汽輪機(jī)、風(fēng)力機(jī)、鼓 風(fēng)機(jī)等大型設(shè)備噪聲的治理，可大大降低設(shè)備的噪聲，經(jīng)濟(jì)效益明顯。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0008] 圖1單個(gè)信號(hào)提取的示意圖； 圖2噪聲測(cè)點(diǎn)布置圖； 圖3測(cè)點(diǎn)4噪聲頻譜圖； 圖4測(cè)點(diǎn)5噪聲頻譜圖； 圖5采集的聲信號(hào)； 圖6基于非線性混合的分離結(jié)果。

【具體實(shí)施方式】
[0009] 下面結(jié)合附圖所示實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。
[0010] 本發(fā)明具體實(shí)施方案如下： 1盲提取問(wèn)題描述： 對(duì)于多個(gè)源信號(hào)通過(guò)多個(gè)傳感器采集后，其數(shù)學(xué)模型為： X(t) = AS(t) + n(t) (I) 式中：x(t)為觀察信號(hào)，S(t)為源信號(hào)，n(t)為噪聲干擾信號(hào)，A為混合矩陣。
[0011] 可見，要實(shí)現(xiàn)對(duì)源信號(hào)的提取，首先要估計(jì)分離矩陣W，使得X (t)通過(guò)W后得到的 Y(t)為源信號(hào)的估計(jì)，即： r(t) = rry(i) = s'co (2) 盲提取可分為提取和消減兩個(gè)環(huán)節(jié)。如果設(shè)i次提取的信號(hào)SyiGO,那么消減后的 信號(hào)就是yi+1(k)。圖1是提取單個(gè)信號(hào)的示意圖。
[0012] 2非線性盲提取算法： 根據(jù)信息論，源信號(hào)之間的依賴性最小表明輸出的任意兩個(gè)信號(hào)都相互獨(dú)立。盲提取 問(wèn)題描述為：假設(shè)混合過(guò)程固定不變，當(dāng)觀測(cè)變量經(jīng)過(guò)分離矩陣W后，輸出的信號(hào)應(yīng)相互 獨(dú)立，其核心思想就是最小化互信息量。在多維情況下，輸出向量Y的各分量之間的互信息 可以衡量隨機(jī)變量之間獨(dú)立性，變量Y 1, y2，…，7">的互信息I定義為：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于盲提取治理冷卻培噪聲的方法，其特征在于，所述方法包括盲提取，即對(duì)多 個(gè)源信號(hào)通過(guò)多個(gè)傳感器采集后建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行非線性盲提取算法：根據(jù)信息論，源信 號(hào)之間的依賴性最小表明輸出的任意兩個(gè)信號(hào)都相互獨(dú)立；然后對(duì)冷卻培振動(dòng)噪聲分析， 確定冷卻培的噪聲源，對(duì)冷卻培噪聲非線性分離，冷卻培的噪聲頻譜呈現(xiàn)寬頻特性，而且中 低頻成分較大，各個(gè)測(cè)點(diǎn)呈現(xiàn)同樣的寬頻特性；風(fēng)機(jī)出口的噪聲都呈現(xiàn)為低頻特點(diǎn)，在非線 性動(dòng)態(tài)混合模型基礎(chǔ)上對(duì)所采集的混合信號(hào)進(jìn)行特征提取，確立振動(dòng)信號(hào)的不平衡故障特 征進(jìn)行治理。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于盲提取治理冷卻培噪聲的方法，其特征在于，所述 確定冷卻培的噪聲源，對(duì)冷卻培周圍的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量。
【文檔編號(hào)】G10L25/18GK104464749SQ201410678354
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月24日
【發(fā)明者】劉歡, 王健, 王慶輝, 李金鳳, 郭爍, 張琳琳 申請(qǐng)人:沈陽(yáng)化工大學(xué)