专利汇可以提供一种基于压缩感知理论的管道径向声模态检测系统及方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 压缩 感知 理论的管道径向声模态检测系统及方法。本发明在测量截面的一个半径上,沿管道径向均匀设置N个 传感器 布置 位置 ;从N个传感器布置位置中随机选择H个位置分别布置传感器;基于压缩感知理论的管道径向声模态检测方法突破了Shannon‑Nyquist 采样 定理的限制,将原本所需的规模庞大的传感器阵列,缩减至可以接受的数量范围,且依然能达到精确提取径向模态幅值的目的;相比传统检测方法,本发明所提出的方法大大降低了 硬件 布置层面的复杂度和 数据采集 、存储以及处理的成本,过程简洁,易于实现。,下面是一种基于压缩感知理论的管道径向声模态检测系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于压缩感知理论的管道径向声模态检测系统,管道的形状为半径为R的等截面圆形,采用圆柱坐标系(x,r,θ),产生高阶模态声波的部件所在的截面为声源截面,声源截面位于x=0的截面,声波在管道中沿x正向传播,测量截面位于x=x0的截面,其特征在于,所述管道径向声模态检测系统包括:N个传感器布置位置和H个传感器;其中,在测量截面的一个半径上,沿管道径向均匀布置N个传感器布置位置;从N个传感器布置位置中随机选择H个位置分别布置传感器;传感器布置位置的个数N由管道最高可传播径向模态阶数n确定,n为自然数,且N>n;传感器的数量H满足:Cslog(N/s)<H<N,其中C为经验常数,s为模态稀疏度。
2.一种基于压缩感知理论的管道径向声模态检测方法,其特征在于,所述检测方法包括以下步骤:
1)确定管道模型:管道的形状为半径为R的等截面圆形,采用圆柱坐标系(x,r,θ),产生高阶模态声波的部件所在的截面为声源截面,声源截面位于x=0的截面,声波在管道中沿x正向传播,测量截面位于x=x0的截面;
2)确定检测的最高频率,再根据管道的内半径,确定所需检测的管道最高可传播径向模态阶数n,根据管道最高可传播径向模态阶数,确定在测量截面的一个半径上沿管道径向均匀布置的传感器布置位置的个数N,并从N个传感器布置位置中随机选择出H个位置分别设置传感器;
3)所有传感器同步采集信号,获得时域数据,将时域数据经过快速傅里叶变换得到频谱,从频谱中提取各传感器在关心频率下的频域数据,构建测量结果向量;
4)根据步骤2)中选择的传感器布置位置,构建H×N压缩感知测量矩阵;
5)构建N×N空间变换矩阵;
6)根据测量结果向量、压缩感知测量矩阵和空间变换矩阵,对关心频率下径向频率信号进行重构,得到完整的径向频率信号;
7)根据重构的径向频率信号提取径向模态幅值。
3.如权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在步骤2)中,在测量截面的一个半径上,沿管道径向均匀布置N个传感器布置位置;从N个传感器布置位置中随机选择H个位置分别设置传感器,传感器的个数H满足:Cslog(N/s)<H<N,其中C为经验常数,s为模态稀疏度。
4.如权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在步骤3)中,将时域数据经过快速傅里叶变换得到频谱,确定关心频率f0,从频谱中提取在关心频率f0下的各传感器的频域数据Ph(f0),h=1,…,H,构建测量结果向量y=[P1(f0),P2(f0),…PH(f0)]T,此为压缩感知测量结果。
5.如权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在步骤4)中,利用随机1-0矩阵作为压缩感知测量矩阵,由此构建H×N压缩感知测量矩阵:
其中,第r行第i列的矩阵元素值为1,其余为0,r=1,…,H,i∈[1,N]。
6.如权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在步骤5)中,空间变换矩阵ψB具有如下形式:
其中,Jm(·)表示m阶第一类Bessel函数,m为周向模态阶数,ri为径向均布的N个传感器布置位置中第i个径向位置,且有ri=i×R/N,i=1…N,而ki(i=1,2,…,N)为Bessel函数第二类边界条件约束下的解,由J'm(kiR)=0求得,其中(·)'表示求导数;满足此边界条件的ki为多值的,求解获得一系列k1、k2…kN,从而最终确定空间变换矩阵ψB。
7.如权利要求2所述的检测方法,其特征在于,在步骤6)中,据测量结果向量、压缩感知测量矩阵和空间变换矩阵,采用l1-范数最小化对关心频率下径向频率信号进行重构,得到变换空间中的估计信号 计算 得到完整的径向频率信号
8.如权利要求7所述的检测方法,其特征在于,在步骤7)中,第i阶径向模态幅值的计算方法如下:
其中, 为贝塞尔本征函数的模方,在第二类边界条件下,且m≠0时其定义为:
由此最终获得各阶径向模态幅值ci。
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