【摘 要】
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基于逆Patch传递函数（Inverse Patch Transfer Function,i PTF）的声源识别法是近年来提出的一种近场声全息技术,可在嘈杂环境中对任意形状声源进行识别。该方法在声源周围假设虚拟声腔并施加合适的边界条件,从而建立声源面振速与虚拟声腔内声压的传递关系,求解声学逆问题得到声源面的振速信息。然而,该方法离散声源的识别会产生鬼影声源影响识别精度;在识别振动板件声源时会在固有
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基于逆Patch传递函数（Inverse Patch Transfer Function,i PTF）的声源识别法是近年来提出的一种近场声全息技术,可在嘈杂环境中对任意形状声源进行识别。该方法在声源周围假设虚拟声腔并施加合适的边界条件,从而建立声源面振速与虚拟声腔内声压的传递关系,求解声学逆问题得到声源面的振速信息。然而,该方法离散声源的识别会产生鬼影声源影响识别精度;在识别振动板件声源时会在固有频率附近无法给出正确结果。对于在离散声源识别中出现的鬼影问题,本文采用FISTA算法替代逆Patch传递函数法中使用的Tikhonov正则化求解不适定逆问题,并以此为基础,在迭代中引入阈值滤波来抑制鬼影声源,得到了基于FISTA的逆Patch传递函数法。在中低频进行离散活塞声源识别数值仿真,结果表明该方法能抑制鬼影声源并提高识别精度。之后拉近离散活塞声源之间的距离进行数值仿真,结果表明对于距离相近的两个活塞声源,基于FISTA算法的逆Patch传递函数法仍然能提供精确的结果。对于振动板件声源识别中出现的固有频率附近识别失败的问题,首先对虚拟声腔的声源面和测量面分别采用Dirichlet和Neumann两种边界条件;之后使用FISTA算法替代Tikhonov正则化求解不适定问题,得到了基于FISTA的混合边界条件逆Patch传递函数法。在中低频进行了振动板件声源识别数值仿真,结果表明该方法可以固有频率附近准确地识别出板件的振速。接下来分析了以下4个因素对该方法识别精度的影响:（1）声波的倏逝波成分;（2）FISTA算法的迭代步数;（3）虚拟声腔面、声源面Patch数量;（4）信噪比。最后,设计了离散活塞声源识别实验和振动板件声源实验,实验结果验证了本文提出方法的有效性。
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