Model based signal enhancement for impulse response measurement

Wang, Xun; Vorländer, Michael

doi:4945

Model based signal enhancement for impulse response measurement = Modellbasierte Signalverbesserung für Messungen von Impulsantworten

Wang, Xun (Author)

2014

VerantwortlichkeitsangabeXun Wang

ImpressumBerlin : Logos 2014

UmfangVI, 135 S. : Ill., graph. Darst.

ISBN978-3-8325-3630-5

ReiheAachener Beiträge zur technischen Akustik ; 18

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2013

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Vorländer, Michael (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2013-12-17

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-49454
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/229544/files/4945.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Technische Akustik (613510)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Akustische Messtechnik (Genormte SW) ; Akustische Signalverarbeitung (Genormte SW) ; Lärmschutz (Genormte SW) ; Technik (frei) ; acoustic measurement techniques (frei) ; impulse response measurement (frei) ; time variance (frei) ; temperature variance (frei) ; signal processing (frei) ; noise reduction (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 600

Kurzfassung
Impulse response measurements that are performed outdoors are highly susceptible to uncertainties caused by the non-perfect measurement setup, the presence of background noise, and fluctuations in media such as wind and temperature drift. This work concentrates on two scenarios: the measurement of reflection coefficients of noise barriers and the influence of temperature variances in machinery cavities. Regarding the reflection coefficient measurement, an optimized microphone array is implemented to separate direct sound and reflected sound. Compared with the standard subtraction method, it is possible to obtain the reflection coefficient through only one single measurement without moving the devices between the free-field room and the sound barrier under test, and to avoid the errors resulting from an imperfect measurement setup and time variances throughout the procedure. For the purpose of de-noising, the option of using signal statistics-based source separation methods is also studied. Simulation results show that source separation can indeed reduce the background noise effect in a reverberant environment. However, it cannot exceed the performance of synchronous averaging. When the excitation signal is known and no specific knowledge about the noise can be used, averaging is the most efficient way to improve the SNR for time-invariant systems. The application of long-time averages, however, runs the risk of time variances. The possibility of phase-shift compensation in wind fluctuations is analysed here. The time-varying phase shift can be compensated for the direct sound component. The reflection coefficient measurement has more complex effects, and both the magnitude and the phase are changed. The influence of wind fluctuations in a field consisting of many reflections cannot be compensated for by using the same approach. Temperature variances also influence the accuracy of impulse response measurements. Concerning an online machine monitoring scenario, the temperature drifts during the transfer function measurement and the speed of sound varies with temperature in the machine environment. As a consequence, the impulse response is stretched along the time axis. A time-warping model is derived and applied to compensate for inter-period (slow) and intra-period (rapid) temperature variances. In this way, measurements of higher accuracy can be obtained.

Messungen von Impulsantworten, die im Freien durchgeführt werden, sind sehr anfällig für Messunsicherheiten, die durch einen nicht-perfekten Messaufbau, durch Hintergrundrauschen und Schwankungen im Medium, wie Wind- und Temperaturdrift, verursacht werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf zwei Szenarien: die Messung des Reflexionskoeffizienten von Lärmschutzwänden und der Einfluss von Temperaturschwankungen in Maschinenhohlräumen. Hinsichtlich der Messung von Reflexionskoeffizienten wird ein optimierter Mikrofonaufbau implementiert, um den Direktschall und reflektierten Schall zu trennen. Verglichen mit dem Standard-Subtraktionsverfahren ist es möglich, den Reflexionskoeffizienten durch nur eine einzige Messung zu erhalten, ohne den Messaufbau zwischen dem Freifeldraum und der Schallschutzmauer bewegen zu müssen. Zusätzlich werden Fehler durch einen ungenauen Messaufbau- und Zeitabweichungen während des gesamten Verfahrens vermieden. Zum Zweck der Rauschunterdrückung wird die Möglichkeit der Quellentrennung unter Verwendung von Signalstatistik untersucht. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Quellentrennung in der Tat die Hintergrundgeräusche in einer halligen Umgebung reduzieren kann. Jedoch kann die Quellentrennung nicht die Leistungsfähigkeit von synchronen Mittelungen übertreffen. Wenn das Anregungssignal bekannt ist und keine Kenntnisse über das Störgeräusch bekannt sind, ist Mittelung der beste Weg, das SNR für zeitinvariante Systeme zu verbessern. Die Anwendung von Langzeitmittelungen kann jedoch von Zeitvarianzen beeinflusst werden. Im Folgenden wird die Möglichkeit der Kompensation der Phasenverschiebung bei Windfluktuationen analysiert. Die zeitlich variierende Phasenverschiebung kann für den Direktschall kompensiert werden. Bei der Messung des Reflexionsfaktors haben Zeitvarianzen komplexere Auswirkungen, und sowohl Amplitude und Phase verändern sich. Der Einfluss der Windfluktuationen in einem Schallfeld, das aus vielen Reflexionen besteht, kann durch denselben Ansatz allerdings nicht kompensiert werden. Temperaturschwankungen beeinflussen auch die Genauigkeit der Messungen von Impulsantworten. Was das Szenario einer Echtzeitüberwachung von Maschinen betrifft, so driftet die Temperatur während der Berechnung der Transferfunktion und die Schallgeschwindigkeit ist abhängig von der Temperatur in der Maschinenumgebung. Deswegen wird die Impulsantwort entlang der Zeitachse gestreckt oder gestaucht. Ein Zeitstreckungsmodell wurde hergeleitet und angewendet, um sowohl langsame (zwischen Messungen) als auch schnelle (während einer Messung) Temperaturschwankungen zu kompensieren. Auf diese Weise werdengenauere Messungenerzielt.

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