共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
非均匀流场中螺旋桨线谱噪声指向性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对非均匀流场中螺旋桨线谱噪声的指向性特征进行分析,在Ffowcs William-Hawkings方程的基础上,建立了非均匀流场中螺旋桨线谱噪声的频域预报理论,该理论可对声源在真实桨叶表面进行积分。讨论了螺旋桨叶数、来流谐波阶数以及叶片表面力对线谱噪声指向性的影响。结果表明,特征耦合系数是线谱噪声指向性分布形态的决定因素,并且当特征耦合系数等于零时,辐射噪声主要由轴向力和主要谐波所贡献;当特征耦合系数不为零时,轴向力和主要谐波的贡献只集中于桨轴方向,而桨盘面处的噪声贡献则来源于周向力和与叶片数目相等的谐波。 相似文献
2.
结合经典功率谱和DEMON谱分析各自的特点,对舰船辐射噪声线谱进行综合分析。基于周期图谱法进行舰船辐射噪声功率谱估计,通过线谱与连续谱分离、取除虚警及归并线谱,有效地对辐射噪声功率谱中的特征线谱进行了提取,并结合DEMON谱分析了舰船辐射噪声的调制效应和调制周期,获得诸如舰船螺旋桨转速、螺旋桨叶片数等不变的舰船物理特性,从而得到舰船辐射噪声线谱比较全面的特性,为舰船的识别和线谱辐射噪声的控制具有重要提供参考价值。 相似文献
3.
4.
5.
螺肇桨噪声是舰艇辐射噪声的三类主要噪声之一,无论螺旋桨是否发生空化,其辐射噪声在舰噪声的整个频段上都有重要贡献,本文运用流体力学和水声学基本原理从物理意义上解释了螺旋桨噪声的声学机理及其频谱特征,从而为目标噪声特征的提取及其分类和识别方法提供了理论依据。 相似文献
6.
7.
为提高舰船辐射噪声识别的准确率,针对辐射噪声这种非平稳、复杂的信号,提出一种基于小波包分解与多特征融合的特征提取方法.同时,引入深度学习模型,将提取到的特征作为识别分类的依据,采用卷积神经网络和长短时记忆神经网络作为分类器.对单一特征的分类结果与融合的多特征分类结果进行比较,对直接提取的特征分类结果与基于小波包分解提取的特征分类结果进行比较,对卷积神经网络、长短时记忆神经网络和机器学习的识别分类结果进行比较,结果表明,采用基于小波包分解与特征融合的特征提取方法和基于深度学习的分类识别方法能显著提高舰船辐射噪声识别的准确率. 相似文献
8.
9.
就信号处理中的Wigner方法及其螺旋桨噪声试验中的应用问题作了初步探讨。简要地介绍了Wigner分布的基本概念及其物理意义,结合模型试验和数值计算给出了螺旋桨噪声的时-频联合分布及其在时域和频域中的能量分布。结果表明:Wigner谱对于螺旋桨噪声的时域分布、线谱和非定常噪声的测试分析是十分有效的。 相似文献
10.
11.
12.
13.
《船舶与海洋工程学报》2015,(3)
This paper proposes a new method for ship recognition and classification using sound produced and radiated underwater. To do so, a three-step procedure is proposed. First, the preprocessing operations are utilized to reduce noise effects and provide signal for feature extraction. Second, a binary image, made from frequency spectrum of signal segmentation, is formed to extract effective features. Third, a neural classifier is designed to classify the signals. Two approaches, the proposed method and the fractal-based method are compared and tested on real data. The comparative results indicated better recognition ability and more robust performance of the proposed method than the fractal-based method. Therefore, the proposed method could improve the recognition accuracy of underwater acoustic targets. 相似文献
14.
This paper proposes a new method for ship recognition and classification using sound produced and radiated underwater. To do so, a three-step procedure is proposed. First, the preprocessing operations are utilized to reduce noise effects and provide signal for feature extraction. Second, a binary image, made from frequency spectrum of signal segmentation, is formed to extract effective features. Third, a neural classifier is designed to classify the signals. Two approaches, the proposed method and the fractal-based method are compared and tested on real data. The comparative results indicated better recognition ability and more robust performance of the proposed method than the fractal-based method. Therefore, the proposed method could improve the recognition accuracy of underwater acoustic targets. 相似文献
15.
文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
16.
17.