自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法与流程

本发明涉及一种信号处理和模拟仿真技术，特别涉及一种自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法。

背景技术：

1、船舶无人自主航行技术是智能船舶的关键技术之一。自主航行船舶需要在复杂的海洋环境中实现航行与作业，所以对其操纵性和可靠性有严格的要求。隧道推进器安装在船舶艏部或艉部水线下的横向隧道中，在航行中主要提供侧向于船身的推力。对隧道推进器声音信号的分析、建模与预测可以为信号质量分析、推进器工况估计和故障诊断提供重要依据，从而保证船舶自主航行系统对隧道推进器状态全时、及时的掌握与控制。

2、隧道推进器在运行时产生的声音主要可分为机械噪声、水动力噪声和空气动力噪声和螺旋桨噪声。螺旋桨噪声指螺旋桨旋转引起周围流场及压力变化，产生多种不同机理的噪声；机械噪声主要是由推进器各运动部件在运转过程中受气体压力和运动惯性力的周期改变所引起的震动或彼此冲击而产生；水动力噪声为水流流过推进器表面所产生的噪声；空气动力噪声包括进气、排气引起的激励振动噪声等。不同类型的噪声在频谱中体现的特征不同。噪声能量谱中的窄频尖峰信号主要来源于机械噪声和螺旋桨噪声，且大部分在全频段内以谐波的形式体现。宽频基底噪声是其他非窄频噪声的集合，主要来源于水动力噪声和空气动力噪声。

3、已知的大部分声音信号处理方法缺乏对不同来源类型的隧道推进器噪声的识别、分离与建模，处理算法也较为复杂，需要占用大量的运算资源，同时模拟的声音效果受分析精确性影响较大，故在自主航行系统分析预测隧道推进器的声音信号方面存在局限性。因此亟需研究一种适用于船舶自主航行系统、针对隧道推进器声音的，高效快速的特征识别与信号模拟方法。

技术实现思路

1、针对上述问题，提出了一种自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，为自主航行系统提供对隧道推进器声音的特征识别、分离、建模与预测。

2、本发明的技术方案为：一种自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，对采集的隧道推进器声音信号进行高通滤波，滤波后信号进行功率谱密度计算，获得的功率谱密度向量进行最小值滤波处理后，对此处理后信号进行代表窄频噪声的尖峰信号和宽频基底噪声部分分离；识别并提取处理信号中的尖峰信号，获得尖峰信号对应的频率和尖峰信号幅值，用于重建正弦信号构成窄频尖峰信号；对处理后信号进行残余宽频基底噪声信号特性分析，设计数字滤波器，以模拟出与基底信号功率谱密度相匹配的频率响应，再生成白噪声和数字滤波器的频率响应进行卷积，生成模拟宽频基底噪声信号构成宽频基底信号；将窄频尖峰信号和宽频基底信号叠加合成为模拟的隧道推进器噪声，用于自主航行系统信号分析与预测。

3、进一步，采集的隧道推进器声音信号的方法：将声音传感器放置在船舶底部的隧道推进器附近，收集记录此位置接收到的声音信号；改变隧道推进器的工况，通过调整声音传感器的位置和方向，收集不同位置的声音信号，并记录音频信号数据；所获得的初始离散时域信号是真实声压数据，通过声音传感器中的数字信号转换器，将模拟信号转换为离散数字信号，以离散数字信号的方式保存，用于后续信号的分析。

4、进一步，滤波后信号进行功率谱密度计算：从完整的一段采样信号中选取一段隧道推进器处于稳定运行的工况下的声音样本，先将样本截断为较小长度的片段，并对每个片段进行加权计算，加权函数为汉宁窗函数，然后计算每个片段的离散傅里叶变换；

5、每一段的功率谱密度为其中cw为窗函数修正系数；xk为每一个声音片段的离散傅里叶变换；fs为信号采样频率，与声音传感器参数有关；ts为每一段时间信号的时间长度；最后计算样本所有时间平均功率谱密度；分贝等级的功率谱密度的计算方式为

6、进一步，识别并提取处理信号中的尖峰信号：将经过最小值滤波处理的功率谱密度向量和原始功率谱向量比较，进行差值运算，并设置阈值来判定尖峰信号。

7、进一步，设计数字滤波器方法：使用此功率谱密度设计fir滤波器，使所fir数字滤波器的频率特性在离散频率点上的值等于或接近宽频背景噪声信号频谱在这些频率点处的值，并且在其它频率处的特性有较好的逼近；根据奈奎斯特采样定律，信号的双边频率响应y(k),其计算方式为m(k)是上一段中经过平均值滤波的功率谱密度，其频率范围为0到fs/2，其中fs为信号采样频率；首先沿fs/2计算y(k)的复共轭并对称至fs/2到fs，得到频率范围为0到fs的h(k)。此时h(k)沿fs/2共轭对称，即h(n-k)＝conj(h(n+k))。对h(k)从0hz到fs进行离散反傅里叶变换，得到一个有限长的数字序列脉冲响应h(n)，n＝0,1,…,2n-1，如下式:

8、

9、最后将h(n+1)后的离散点平移至k<0的范围，得到最终的fir滤波器的脉冲信号响应g(k)，即对于k<0，g(k)＝h(k+2n)，由于g(n)＝g(-n)，这个fir滤波器相位为零。

10、进一步，白噪声生成方法：高斯分布随机白噪声，其平均值为0，方差为信号的采样频率，生成的白噪声的功率谱密度为1。

11、本发明的有益效果在于：本发明自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，为隧道推进器声音信号的研究和分析提供了一种可行的解决方案。通过准确地提取隧道推进器的声音特征，并提高预测声音水平，建立隧道推进器声音源数据库，为船舶自主航行系统的信号质量分析、故障诊断和改进对隧道推进器的控制策略提供有价值的数据支持。

技术特征：

1.一种自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，对采集的隧道推进器声音信号进行高通滤波，滤波后信号进行功率谱密度计算，获得的功率谱密度向量进行最小值滤波处理后，对此处理后信号进行代表窄频噪声的尖峰信号和宽频基底噪声部分分离；识别并提取处理信号中的尖峰信号，获得尖峰信号对应的频率和尖峰信号幅值，用于重建正弦信号构成窄频尖峰信号；对处理后信号进行残余宽频基底噪声信号特性分析，设计数字滤波器，以模拟出与基底信号功率谱密度相匹配的频率响应，再生成白噪声和数字滤波器的频率响应进行卷积，生成模拟宽频基底噪声信号构成宽频基底信号；将窄频尖峰信号和宽频基底信号叠加合成为模拟的隧道推进器噪声，用于自主航行系统信号分析与预测。

2.根据权利要求1所述自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，采集的隧道推进器声音信号的方法：将声音传感器放置在船舶底部的隧道推进器附近，收集记录此位置接收到的声音信号；改变隧道推进器的工况，通过调整声音传感器的位置和方向，收集不同位置的声音信号，并记录音频信号数据；所获得的初始离散时域信号是真实声压数据，通过声音传感器中的数字信号转换器，将模拟信号转换为离散数字信号，以离散数字信号的方式保存，用于后续信号的分析。

3.根据权利要求1所述自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，滤波后信号进行功率谱密度计算：从完整的一段采样信号中选取一段隧道推进器处于稳定运行的工况下的声音样本，先将样本截断为较小长度的片段，并对每个片段进行加权计算，加权函数为汉宁窗函数，然后计算每个片段的离散傅里叶变换；

4.根据权利要求1所述自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，识别并提取处理信号中的尖峰信号：将经过最小值滤波处理的功率谱密度向量和原始功率谱向量比较，进行差值运算，并设置阈值来判定尖峰信号。

5.根据权利要求3所述自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，设计数字滤波器方法：使用此功率谱密度设计fir滤波器，使所fir数字滤波器的频率特性在离散频率点上的值等于或接近宽频背景噪声信号频谱在这些频率点处的值，并且在其它频率处的特性有较好的逼近；根据奈奎斯特采样定律，信号的双边频率响应y(k),其计算方式为m(k)是上一段中经过平均值滤波的功率谱密度，其频率范围为0到fs/2，其中fs为信号采样频率；首先沿fs/2计算y(k)的复共轭并对称至fs/2到fs，得到频率范围为0到fs的h(k)。此时h(k)沿fs/2共轭对称，即h(n-k)＝conj(h(n+k))。对h(k)从0hz到fs进行离散反傅里叶变换，得到一个有限长的数字序列脉冲响应h(n)，n＝0,1,…,2n-1，如下式:

6.根据权利要求5所述自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法，其特征在于，白噪声生成方法：高斯分布随机白噪声，其平均值为0，方差为信号的采样频率，生成的白噪声的功率谱密度为1。

技术总结本发明涉及一种自主航行船舶隧道推进器声音信号的特征提取与模拟方法。利用数字滤波器对测量信号进行处理，去除尖峰信号，并分析残余宽频基底噪声信号的特征。通过设计有限脉冲响应滤波器，并将其脉冲响应与高斯分布白噪声卷积，使模拟噪声与基底噪声信号频域特性相匹配。计算尖峰信号幅值并生成对应频率的一组正弦波信号作为尖峰信号。将窄频尖峰信号和宽频基底信号叠加合成为模拟的隧道推进器噪声。为隧道推进器声音信号的研究和分析提供了一种可行的解决方案。通过准确地提取隧道推进器的声音特征，并提高预测声音水平，建立隧道推进器声音源数据库，为船舶自主航行系统的信号质量分析、故障诊断和改进对隧道推进器的控制策略提供有价值的数据支持。技术研发人员：温致洋,杨祯,董九洋,章建峰,李健受保护的技术使用者：中国船舶集团有限公司第七〇四研究所技术研发日：技术公布日：2024/3/24