喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别装置与方法

1.本发明涉及噪声声源识别技术领域，具体地，涉及喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别装置与方法。


背景技术：

2.喷水推进器产生的水动力噪声是舰船噪声的重要来源，喷水推进器的噪声主要来源于喷水推进泵，喷水推进泵的噪声来源主要包括泵内不稳定流动产生的压力脉动诱导的噪声，即流致噪声，以及泵内的水力非定常激励导致泵壳振动诱导的噪声，即流致振动噪声。
3.专利文献cn108981903a(申请号：cn201810533401.1)公开了一种变压器振动噪声源全频域识别方法，涉及一种噪声源识别方法，步骤如下：采集并测量变压器振动噪声源的声压信号，并其进行频域划分；采用声全息法对低频信号进行重建和对低频噪声法向振速进行计算；采用波束形成法对高频声压信号进行重建和对高频噪声法向振速进行计算；最后分别对全频域噪声声压信号和全频域噪声法向振速进行计算，从而实现变压器振动噪声源全频域噪声识别。
4.影响压力脉动的不稳定的流动现象包括动静干涉现象、失速、空化等，这些现象对应的压力脉动特征呈现不同的特征，这些特征将会引起不同的振动特征和噪声特征，如何从振动和噪声中识别出这些流动现象，达到振动源和噪声源的识别，对实现振动和噪声的控制极其重要。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别装置和方法。
6.根据本发明提供的喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别装置，包括：
7.数据采集单元：实时采集水动力噪声信号、压力脉动信号和振动信号；
8.信号调理及标准化单元：用于将采集到的信号转换成电流信号，并进行标准化处理；
9.信号处理分析单元：将标准化后的数值进行变分模态分解、相关性分析、相干性分析，从而实现振动源和噪声源的识别；
10.显示单元：用于显示处理后的结果以及识别结果呈现；
11.数据存储单元：分别与数据采集单元、信号调理及标准化单元、信号处理分析单元连接，用于原始数据、调理后的数据、处理后的数据的存储。
12.优选的，所述水听器安装在喷水推进泵进出口4倍直径处，所述水听器采用双水听器互谱测量法测量，水听器的分体式安装结构包括测量管与可拆式螺纹连接的连接管、o型圈。
13.优选的，在水听器安装截面上同时安装振动传感器和压力脉动传感器，用于压力
脉动信号、振动加速度信号、噪声信号的同步测量。
14.优选的，信号采集和传输过程所用的电缆线为银制的无损屏蔽信号传输线。
15.优选的，通过信号调理标准化单元将采集到的信号统一转换成4～20ma的电流信号并输出0～1的标准化数值。
16.根据本发明提供的喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别方法，包括：
17.步骤1：通过对归一化后的信号进行变分模态分解；
18.步骤2：计算每阶模态与原始信号的相关性，剔除相关系数小于预设阈值的模态分量，实现信号降噪；
19.步骤3：计算压力脉动各主成分分量与振动加速度信号，噪声信号的相干性分析，计算振动加速度信号主成分与噪声信号的相干性系数，从而实现噪声源与振动源的识别与分析。
20.优选的，所述步骤1包括变分模型的构建，具体为：
21.步骤1.1：利用hilbert变换构建各模态函数uk(t)的解析信号，并通过计算求得单边频谱；
22.步骤1.2：将复指数项作为各模态函数的预估中心频率，将解析信号与预估中心频率相乘，从而把各模态函数的频谱调制到相应的基频带上；
23.步骤1.3：通过计算上述解调信号梯度的二阶范数，估计各模态分量的带宽，建立约束变分模型如下：
[0024][0025]
式中：uk＝(u1,u2,
…
,uk)分别为各阶模态分量；ωk＝(ω1,ω2,
…
,ωk)分别为各阶模态分量所对应的中心频率；表示函数对时间t的偏导数；δ(t)表示狄里克莱函数；符号j为虚数单位；f为原始信号；k为模态分量个数。
[0026]
优选的，所述步骤1还包括变分模型的求解，具体为：
[0027]
步骤1.4：通过引入拉格朗日乘法算子λ(t)和二次惩罚因子α，实现约束性变分模型向非约束性模型的转化，得到增广的拉格朗日函数，其中，λ(t)用来提高约束条件效果，α保证信号的重构精确度，结果如下式所示：
[0028][0029]
步骤1.5：利用交替方向乘子法admm进行多次迭代求解l的鞍点，即为变分模型的最优解，其中uk
n 1
,ω
n 1
和λ
n 1
的交替更新规则如下式所示：
[0030][0031][0032]
式中，是当前剩余量的维纳滤波，其傅里叶变换的实部为uk(t)；ωk
n 1
为模态功率谱的重心，根据上述两个式子不断更新uk和ωk；
[0033]
步骤1.6：通过下述公式迭代更新λ：
[0034][0035]
步骤1.7：重复步骤1.5和步骤1.6，直到满足迭代停止条件，即判别精度ε小于10-7
[0036][0037]
优选的，所述步骤2包括：计算vmd分解后各个分量与原信号的去趋势互相关系数，具体为：
[0038]
计算各模态分量uk(t)与原始信号x(t)的去均值累计序列，将uk(t)与x(t)分段，拟合每段信号的局部趋势序列，用原累积序列减去局部趋势序列，得到剩余序列，计算每段剩余序列的协方差，计算所有分段的去趋势协方差的平均值，计算去趋势互相关系数；去趋势互相关系数的计算公式如下：
[0039][0040]
式中，表示{xt}和{yt}的去趋势协方差；f
dfa
{x
t
}和f
dfa
{y
t
}分别表示{x
t
}和{y
t
}的去趋势方差。
[0041]
优选的，所述步骤3中的相干性分析包括：计算各主分量的自功率谱，各主分量与振动信号的互功率谱，振动信号与噪声信号的互功率谱，按照相干函数公式计算相干系数，相干函数计算公式如下：
[0042][0043]
式中，s
xx
(f)为输入信号的自功率谱；s
yy
(f)为输出信号的自功率谱；s
xy
(f)为输入信号与输出信号的互功率谱。
[0044]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0045]
(1)通过在喷水推进泵上成套布置水听器、振动传感器、压力脉动传感器，可实现振动源与声源信号的同步实时捕获，实时分析和结果呈现；
[0046]
(2)通过采取先进的信号处理方法变分模态分解(vmd)对信号实现自适应模态分解，且能有效抑制或完全避免模态混叠、边界效应等问题，并通过相关性分析提取信号中的主成分和其他成分，实现信号与流场信息的关系建立；
[0047]
(3)通过信号中的主成分和其他成分与振动信号和水动力噪声信号的相干性，来确定诱导喷水推进泵振动和噪声的源头，对解构信号，建立流场与声场的关系具有十分重要的意义。
附图说明
[0048]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0049]
图1为实现本发明中振动和噪声源的识别功能的装置原理图；
[0050]
图2为本发明中喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别方法流程图；
[0051]
图3为本发明中水动力噪声测试图；
[0052]
图4为本发明中信号处理中的变分模态分解(vmd)流程图；
[0053]
图5为相关分析与相干分析流程图。
具体实施方式
[0054]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0055]
实施例：
[0056]
本发明提供了一种喷水推进泵水动力振动和噪声源的识别装置，包括基于多传感器的信号采集模块、信号调理模块、信号处理分析模块、信号存储模块以及信号显示模块。如图1所示，信号采集模块一端是由水听器、振动加速度传感器、压力脉动传感器组成信号采集系统，另一端连接于信号调理模块，信号采集系统采集到的信号通过镀银的屏蔽线缆进行无损信号传递至信号调理模块与信号存储模块。
[0057]
其中，水听器的安装采用双端口安装的方式，即在泵的进口4倍的直径和出口4倍的直径处各安装一个水听器。上下游噪声的差异用来佐证泵致噪声。在水听器安装的同一截面上分别隔90
°
、180
°
安装压力脉动传感器3和振动传感器4，通过水听器和压力脉动传感器、振动加速度传感器的同时测量，分析噪声来源。同时在泵体上安装振动传感器和压力脉动传感器，并与水听器截面上的振动传感器和压力脉动传感器作互相关分析，得到水听器截面上的压脉、振动、噪声与泵产生的压脉振动噪声的相关性。水听器与压力脉动传感器探头均与管内壁结构表面齐平且垂直于壁面安装。
[0058]
信号调理模块可采用相应的电路元件实现，也可集成于上位机中采用相应的虚拟软件模块实现其信号放大、调理、滤波、转换和标准化的功能；信号调理模块前端与信号采集模块连接，接收信号采集模块传递过来的数据，后端分别与信号存储模块和信号处理分析模块连接；
[0059]
信号存储模块为外接机械硬盘或集成于上位机中的信号存储单元；信号存储模块分别接收来自信号采集单元采集到的原始数据，信号调理单元预处理后的数据，信号处理分析单元处理后的数据。信号处理分析模块集成于上位机。基于信号处理分析算法实现，算法的主要内容包括变分模态分解(vmd)，相关性分析，相干性分析三部分，信号处理分析的
结果传递至显示模块显示，显示模块由一个合适大小的液晶显示屏构成，用于显示信号处理分析的结果。
[0060]
水听器的具体安装结构如图2所示，通过在壁面上均匀打孔的齐壁式安装方式来避免水听器的安装破坏原流场且形成水流冲击水听器表面而形成伪噪声，测量短管焊接于喷水推进泵进出水管外壁上。水听器o型圈与连套过盈配合以保证密封效果。同时，通过压盖施加预应力使四氟垫片与压盖形成端面密封来保证密封效果。金属材料选用铜镍合金，因铜镍合金具有较好的隔音效果，因此可以隔绝外声场信号对测量管内水听器测量的干扰。
[0061]
如图3所示，通过上述的装置进行喷水推进泵振动源和声源识别的方法，对于实际工况、设计工况下运行的喷水推进泵，按以下步骤进行：
[0062]
步骤1，通过信号采集模块实时采集喷水推进泵运行时的压力脉动信号、振动加速度信号、噪声信号，并通过信号存储模块将原始信号存储起来；
[0063]
步骤2，先通过信号调理模块将采集到的信号转化4～20ma电流信号，然后将信号进行归一化处理；
[0064]
步骤3，通过对归一化后的信号进行变分模态分解(vmd)；
[0065]
步骤4，计算每阶模态与原始信号的相关性，剔除相关系数小于一定阈值的模态分量，实现信号降噪；
[0066]
步骤5，计算压力脉动各主成分分量与振动加速度信号，噪声信号的相干性分析，计算振动加速度信号主成分与噪声信号的相干性系数，从而实现噪声源与振动源的识别与分析。
[0067]
进一步地，如图4所示为喷水推进泵振动源和声源识别的方法中步骤3的对信号进行变分模态分解(vmd)具体过程：
[0068]
vmd分解主要包括变分模型的构建和求解两个过程，其中构建的过程包括：
[0069]
(1)首先利用hilbert变换构建各模态函数uk(t)的解析信号，并通过计算求得单边频谱；
[0070]
(2)复指数项作为各模态函数的预估中心频率，将解析信号与预估中心频率相乘，从而可以把各模态函数的频谱调制到相应的基频带上；
[0071]
(3)通过计算上述解调信号梯度的二阶范数，估计各模态分量的带宽，建立约束变分模型如下：
[0072][0073]
式中：uk＝(u1,u2,
…
,uk)分别为各阶模态分量，ωk＝ω1,ω2,
…
,ωk分别为各阶模态分量所对应的中心频率；表示函数对时间t的偏导数；δ(t)表示狄里克莱函数；符号j为虚数单位；f为原始信号；k为模态分量个数。
[0074]
其中构建的过程包括以下几步：
[0075]
(1)首先通过引入拉格朗日乘法算子λ(t)和二次惩罚因子α，实现约束性变分模型
向非约束性模型的转化，得到增广的拉格朗日函数，其中，λ(t)用来提高约束条件效果，α可以保证信号的重构精确度。结果如下式所示，式中f为原始信号。
[0076][0077]
(2)利用交替方向乘子法(admm)进行多次迭代求解l的鞍点，即为变分模型的最优解，其中uk
n 1
,ω
n 1
和λ
n 1
的交替更新规则如下式所示：
[0078][0079][0080]
式中，可以认为是当前剩余量的维纳滤波，其傅里叶变换的实部为uk(t)；ωk
n 1
为模态功率谱的重心。根据上述两个式子不断更新uk和ωk；
[0081]
(3)通过下述公式迭代更新λ：
[0082][0083]
(4)重复(2)、(3)直到满足迭代停止条件，即判别精度ε小于10-7
，表达式为：
[0084][0085]
进一步地，如图5所示为喷水推进泵振动源和声源识别的方法中步骤4和步骤5的具体过程：
[0086]
(1)通过vmd算法将信号分解为k个分量以后，计算各个分量与原信号的去趋势互相关系数；
[0087]
(2)选取与原始信号相关性最高的几个分量作为原始信号的主成分，剔除相关系数小于一定阈值的分量，达到降噪效果；
[0088]
(3)压力脉动中不同源的频率不同，对应着不同的分量；计算各分量与振动信号的相干系数，识别流致振动源。
[0089]
(4)分别计算振动信号与水动力噪声信号的相干性系数，压力脉动中各分量与噪声信号的相干性系数，从而识别噪声源。
[0090]
进一步地，(1)中计算去趋势互相关系数的步骤包括计算各模态分量uk(t)与原始信号x(t)的去均值累计序列；将uk(t)与x(t)分段，拟合每段信号的局部趋势序列；用原累积序列减去局部趋势序列，得到剩余序列；计算每段剩余序列的协方差；计算所有分段的去
趋势协方差的平均值；计算去趋势互相关系数。上述去趋势互相关系数的计算公式如下：
[0091][0092]
式中，表示{x
t
}和{y
t
}的去趋势协方差；f
dfa
{x
t
}和f
dfa
{y
t
}分别表示{x
t
}和{y
t
}的去趋势方差。
[0093]
进一步地，(4)中相干性分析的步骤包括：计算各主分量的自功率谱，各主分量与振动信号的互功率谱，振动信号与噪声信号的互功率谱；按照相干函数公式计算相干系数，相干函数计算公式如下：
[0094][0095]
式中，s
xx
(f)为输入信号的自功率谱；s
yy
(f)为输出信号的自功率谱，s
xy
(f)为输入信号与输出信号的互功率谱。
[0096]
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
[0097]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。