دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 82083
ترجمه فارسی عنوان مقاله

سنجش از طریق میکروفون مجازی از طریق مدل سازی واگرا آکوستیک و فیلتر کردن کالمن

عنوان انگلیسی
Virtual microphone sensing through vibro-acoustic modelling and Kalman filtering
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
82083 2018 14 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 104, 1 May 2018, Pages 120-133

ترجمه کلمات کلیدی
ویبره آکوستیک، برآورد دولت، فیلتر کالمن،
کلمات کلیدی انگلیسی
Vibro-acoustics; State estimation; Kalman filtering;
ترجمه چکیده
این کار یک روش میکروفون مجازی را پیشنهاد می کند که امکان سنجی های کامل صوتی میدان را برای سیستم های ارتعاشی آکوستیک فراهم می کند. این روش چارچوب فیلترینگ کالمن را برای ترکیب یک مدل ارتعاشی آکوستیک بالا با وضوح ساختاری با اندازه گیری تحرک ساختاری و مجموعه ای کوچک از اندازه گیری های میکروفون واقعی در سیستم تحت بررسی مورد استفاده قرار می دهد. با استفاده از تکنیک های کاهش سفارشات مدل، یک مدل عنصر محدود از مرتبه بالا می توان در یک مدل بسیار کوچکتر که دقت مورد نظر را حفظ می کند و خواص فیزیکی اصلی مدل اولیه را حفظ می کند، تبدیل می شود. با توجه به نظم کم مدل مدل کاهش یافته، می توان آن را به طور موثر در یک فیلتر کالمن استفاده کرد. روش پیشنهادی بر روی یک سیستم ارتعاشی آکوستیک قوی متصل است. سنسور مجازی به میزان قابل توجهی نسبت به شبیه سازی رو به جلو را بهبود می بخشد. حسگر مجازی نیز اجازه می دهد تا زمینه کامل صدا سیستم را بازسازی کند، که از طریق اندازه گیری های کلاسیک بسیار دشوار / غیرممکن است.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  سنجش از طریق میکروفون مجازی از طریق مدل سازی واگرا آکوستیک و فیلتر کردن کالمن

چکیده انگلیسی

This work proposes a virtual microphone methodology which enables full field acoustic measurements for vibro-acoustic systems. The methodology employs a Kalman filtering framework in order to combine a reduced high-fidelity vibro-acoustic model with a structural excitation measurement and small set of real microphone measurements on the system under investigation. By employing model order reduction techniques, a high order finite element model can be converted in a much smaller model which preserves the desired accuracy and maintains the main physical properties of the original model. Due to the low order of the reduced-order model, it can be effectively employed in a Kalman filter. The proposed methodology is validated experimentally on a strongly coupled vibro-acoustic system. The virtual sensor vastly improves the accuracy with respect to regular forward simulation. The virtual sensor also allows to recreate the full sound field of the system, which is very difficult/impossible to do through classical measurements.