管道内旋转声源识别的时域近场声全息技术研究

Rotating sound sources in a duct are the main factors causing the aeroacoustic noise from turbomachinery, and their identification based on the data measured by a microphone array can provide an important means for studying the generation mechanism and radiation pattern of aeroacoustic noise. However, the present Beamforming and frequency-domain nearfield acoustic holography cannot realize an efficient and high-resolution identification of rotating sound sources in a duct. In view of that, a time-domain nearfield acoustic holography will be proposed in this project. Firstly, a time-domain spinning frame will be built based on the compressive sensing theory to eliminate the Doppler effects from the measured pressure at a low cost. On that basis, an in-duct time-domain equivalent source method is to be developed for identifying rotating sources in an ideal duct, and then extended to the ducts with complex boundary conditions and complex flow fields. The instability problem occurred in the in-duct time-domain equivalent source method will be also investigated and its effective controlling means will be found. Based on these theoretical studies, a measuring and analyzing system will be developed and utilized for experimental studies. It can be expected from the studies in this project to promote the development of the identification theory for in-duct rotating sound sources, and to provide an important technical approach for acoustic optimization design as well as active and passive noise control in turbomachinery.

管道内的旋转声源是各种叶轮机械气动噪声的主要来源，基于传声器阵列测量技术对其进行识别是掌握叶轮机械气动噪声产生机理与辐射规律的重要手段。但是现有的基于传声器阵列测量的波束形成技术和频域近场声全息技术均无法高效且高分辨率地识别管道内的旋转声源，鉴此，本项目拟研究一种时域近场声全息技术实现该目的。首先，基于压缩感知原理提出一种稀疏采样条件下的时域旋转框架技术，以较低测量成本实现测量声压中多普勒效应的消除，在此基础上提出理想条件下的管道内时域等效源法近场声全息，继而将其扩展至管道内复杂边界条件下和复杂流场环境下的旋转声源识别，并针对其中的非稳定性问题，提出有效的控制方法，最终形成完善的适用于管道内旋转声源识别的时域近场声全息理论。基于以上理论，研制相应的测量分析系统，开展实验研究。本项目研究成果有望推动管道内旋转声源识别理论的发展，并为叶轮机械的声学优化设计和噪声的主被动控制提供重要的技术手段。

为实现管道内旋转声源识别，本项目首先提出了一种基于压缩感知的旋转声源多普勒效应消除方法，以较低测量成本实现了测量声压中多普勒效应的消除；然后分别提出了基于模态叠加法、频域等效源法、时域角谱法、时域等效源法等一系列近场声全息方法开展自由场/管道内的静止/旋转声源识别，获取了具体的声源特性；进一步针对复杂边界和声场条件下存在的干扰声、散射声等情况，提出了基于声压-质点振速测量的时域等效源法声场分离技术和基于声压-声压测量的时域平面波叠加分离技术，实现了复杂边界和声场条件下的目标声源识别和辐射声场重建；揭示了时域近场声全息中非稳定性产生机理，给出了稳定性判定准则，提出了广义交叉验证法、Tikhonov正则化、多步法三种有效的非稳定性控制方法，实现了计算结果的无条件稳定；最后基于所提出的理论方法，搭建了方形管道实验平台和圆形管道实验平台，研制了测量分析系统，成功应用于无人机叶片等旋转声源的识别。本项目研究成果可以为管道内旋转声源识别提供全新的技术手段，并为旋转声源噪声产生机理与辐射规律探究、声学优化设计和噪声的主被动控制提供重要的数据支持和技术保障。在本项目资助下已在国际权威刊物和国际学术会议上发表论文22篇，其中被SCI收录12篇，项目负责人以第一作者/通讯作者身份发表SCI论文8篇；授权国家发明专利9项；本项目研究成果作为“非自由场环境下复杂噪声源精确识别理论与方法”的重要组成部分，获得2019年度安徽省自然科学二等奖，项目负责人排名第三；协助培养博士生6名，其中3名已获博士学位，培养硕士生6名，均已获硕士学位。