论文题名: | 基于非线性逆控制算法的参量阵扬声器设计方法研究 |
关键词: | 参量阵扬声器;指向性;神经网络;逆控制 |
摘要: | 参量阵声源是目前非线性声学中的热门研究方向,目前参量阵声源被广泛应用于水下通信中。基于信号在水下发射的良好指向性,参量阵声源可以完成信号传输以及目标探测等任务。在被应用于空气中时,伴随着空气的非线性作用,声音在传递过程中会发生较严重的失真。本文旨在针对扬声器的失真问题以及指向性提出方法进行优化。 传统的“Berktay远场解”只考虑了空气非线性作用形成的二次谐波,忽略了衍生的其它更高次谐波。非线性声波方程—KZK方程是较为精确的声学计算模型,然而方程的高阶次解析解却很难计算。神经网络具有逼近非线性函数的特性,针对神经网络的这一特点,本文提出以神经网络建立参量阵声学模型,通过对系统进行非线性逆控制来改善信号的失真问题。主要研究内容有以下几部分。 在三维仿真软件中对不同规模的扬声器阵列指向性进行仿真,研究阵元个数对于指向性的影响,比较不同阵列扬声器的指向性并挑选出最优的设计方案。同时提出了一种新的改善扬声器阵列声音指向性的方法。 完成了所设计的参量阵声源仿真模型的建立。通过有外部输入的非线性自回归神经网络以及误差反向传播神经网络完成了参量阵声源声学模型的建立,随后在MATLAB/Simulink中搭建逆系统模型对系统进行非线性逆控制。对单频声信号、双频声信号以及语音信号进行逆控制处理,结果表明通过神经网络完成的逆控制处理对信号的还原有显著的效果。同时针对控制效果较好的神经网络进行了进一步优化。 对扬声器阵列进行了指向性测试实验。通过所设计的64阵元扬声器阵列,在各个角度测量声压级完成指向性测试实验。通过实验所得的声压级数据可以得知,阵列所发出的声音具有较好的指向性,主瓣位置声压更加集中。良好的指向性可以使得参量阵扬声器被应用于多种场合。 |
作者: | 周振宇 |
专业: | 车辆工程 |
导师: | 陈书明 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 吉林大学 |
学位年度: | 2022 |