[发明专利]一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法有效

专利信息
申请号: 201910795032.8 申请日: 2019-08-27
公开(公告)号: CN110502846B 公开(公告)日: 2022-11-22
发明(设计)人: 严青;何清怀;张体强;曾媛;陈笠;张一;陈迪;陈晓琳;文兴;丁少华;王琳杰 申请(专利权)人: 四川电力设计咨询有限责任公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G01H17/00;G06F119/10
代理公司: 成都希盛知识产权代理有限公司 51226 代理人: 陈泽斌;杨冬
地址: 610000 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多元 线性 拟合 噪声 快速 分离 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一、建立目标区域的噪声预测模型;

步骤二、设置对目标区域造成噪声影响的M个声源的初始源强L0,i以及初始背景值B0

步骤三、建立目标区域中包含N个预测点位的噪声预测点群;

步骤四、通过噪声预测模型预测各个预测点位的初始声级值P0j,并提取各噪声源的初始声级贡献值P0j,i;然后利用和建立X矩阵,1≤i≤M,1≤j≤N;

步骤五、对噪声预测点群中的各个预测点位进行声级值实测,获得各点位实测值P1j,然后利用建立Y矩阵;

步骤六、设M个噪声源在实测条件下对各点位的实际声级贡献值P1j,i与预测条件下的初始声级贡献值P0j,i之间的差值为Δi,实测背景值B1与初始背景值B0之间的差值为ΔB,通过建立Δ矩阵;

步骤七、利用Y=X·Δ进行多元线性拟合,计算Δ矩阵;

步骤八、基于Δ矩阵计算各点位实测条件下M个噪声源的实际声级贡献值P1j,i和实测背景值B1,并建立X1矩阵;基于Δ矩阵反推各声源的实测源强L1,i

2.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,步骤一中,通过Cadna A噪声预测软件建立目标区域的噪声预测模型。

3.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤二中,在设置噪声源的初始源强时,对于变电站声源的初始源强可根据现场测量国家电网通用设备的噪声源强或设备厂家提供的资料确定;

对于交通道路声源的初始源强可根据现场测量或同类道路噪声源强资料确定;

所述初始背景值B0可参照无噪声源区域的背景噪声取值。

4.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤三中,所述N个噪声预测点位为目标区域内噪声预测关心点位或者预测断面。

5.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤四中,所述X矩阵的第j行为

6.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,步骤五中,所述Y矩阵为

7.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤六中,所述Δ矩阵为

8.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤七中,采用Matlab拟合工具进行多元线性拟合,在拟合过程中进行残差分析。

9.如权利要求1所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,其特征在于,

步骤八中,所述各点位实测条件下M个噪声源的声级贡献值P1j,i=P0j,ii,实测背景值B1=B0B;所述X1矩阵的第j行X1j=[P1j,1,P1j,2,...,B1];所述实测源强L1,i=L0,ii

10.如权利要求1-9任意一项所述的一种基于多元线性拟合的多源噪声快速分离方法,

其特征在于,所述声源的初始源强L0,i和实测源强L1,i为声功率级,初始背景值B0和实测背景值B1为声级值;所述声级值为声压级或A计权声级。

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