申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学

申请日：2023-02-28

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116164835A

主分类号：G01H17/00

分类号：G01H17/00;G06F18/23;G06F18/2135

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于本体振动及自噪声的水下辐射噪声在线预报方法，属于船舶噪声监测与评估技术领域，其通过对应航行体设计多种不同工况下的测试工况，准确获取测试工况下航行器所对应的本体振动及自噪声、水下辐射噪声等参数，基于上述采集到的各个参数，准确计算出各个工况下传递函数和工况聚类中心；实时采集航行体在实际运行过程中的参数信息，根据传递函数和工况聚类中心准确预测水下辐射噪声。本发明提供了一种基于本体振动及自噪声的水下辐射噪声在线预报方法，能够在外界扰动影响下，降低水下辐射噪声传递函数求解的非线性和病态性，准确计算传递函数，使得在航行器处于不同运行环境和运行状态下均能实时准确获取水下辐射噪声。

主权项：1.一种基于本体振动及自噪声的水下辐射噪声在线预报方法，用于根据航行器的本体振动及自噪声实时准确预报该航行体的水下辐射噪声，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据所述航行器的实际航行需求，设计若干所述航行器水下辐射噪声测试工况，并收集各个所述测试工况中本体振动及自噪声X、水下辐射噪声Y、所述航行器的航行参数；S2、根据所述本体振动及自噪声X和所述航行参数构建原始工况聚类特征W；其中，所述原始工况聚类特征W包括频域特征集合wfre，所述频域特征集合wfre包括频谱质心ESC和频谱质心扩展特征ESS；S3、确定各个工况中振动及自噪声传感器的传感器置信度Pα，采用所述传感器置信度Pα对所述原始工况聚类特征W加权，得到加权特征矩阵Wweigh，并通过所述加权特征矩阵Wweigh提取主要工况聚类的特征矩阵Wopt；S4、对所述特征矩阵Wopt进行工况聚类，形成K类工况和聚类中心M；S5、计算所述K类工况中每一类工况下本体振动和自噪声Xi至水下辐射噪声Yi的传递函数Ti，i＝1,2,3,…,K，并保存得到传递函数库T；S6、实时测量所述航行器在航行期间的本体振动及自噪声Xtest与航行参数vtest，并计算航行期间的工况聚类特征Wtest；S7、将所述航行期间的工况聚类特征Wtest与所述聚类中心M进行工况匹配，并根据所述匹配结果从所述传递函数库T中选择在所述航行期间的辐射噪声传递函数Ttest；S8、根据所述航行期间的本体振动及自噪声Xtest以及所述航行期间的辐射噪声传递函数Ttest，计算在该航行期间所述航行器的实际水下辐射噪声Ytest。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 基于本体振动及自噪声的水下辐射噪声在线预报方法

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