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针对旋转机械所产生的噪声问题，基于传声器阵列测量对旋转声源进行识别是掌握旋转机械噪声产生机理与辐射规律的重要手段，这对于旋转机械噪声问题的治理具有重要的作用。然而目前用于旋转声源识别的波束形成技术和反技术仍然存在着一些问题阻碍了这些技术在实际工程中的应用，主要包括：①用于旋转声源识别的常规频域波束形成技术由于阵列采样的有限性和离散性，识别分辨率低，DAMAS算法可以提高声源识别的分辨率，但计算效率偏低，因此需要采用新的解卷算法在保证分辨率的同时提高计算效率；
②现有的声源识别方法大多基于单极子模型来构建相应的算法，但在旋转声源所产生的噪声中，由偶极子声源所产生的噪声占有更大的比重，特别是在高转速情况下，相对于偶极子噪声，单极子噪声甚至可以忽略不计，而要想准确识别这些偶极子声源，现有的声源识别方法就必须基于偶极子模型来构建。
③对于管道内的旋转声源识别，不论是波束形成技术还是反技术，其分辨率均受限于经典的Shannon-Nyquist采样定理，这导致要获得高分辨率的管道内声源识别结果，往往需要使用上百甚至上千个传声器及相应通道的采集仪，如此巨大的测量成本，阻碍了管道内声源识别技术在实际工程中的应用。因此如何改进现有管道内旋转声源识别方法，降低其测量成本是亟需解决的问题。
针对这些问题，确立了本论文的研究内容，共分五部分，每个部分的主要内容如下：第一部分为绪论，主要介绍研究课题的背景和意义，并简述旋转声源识别的研究现状，分析其中存在的问题，确立本文研究内容。6第二部分提出基于DAMAS2的自由场旋转单极子声源识别方法，提高现有基于解卷算法的旋转声源识别方法的计算效率。首先将分析自由场中旋转单极子声场辐射特性，分析声源旋转产生的多普勒效应，以及其对声源识别技术的影响；然后采用旋转框架技术消除多普勒效应的影响，进而采用DAMAS2解卷算法识别旋转声源，提高声源识别分辨率和计算效率；*后，拟通过数值仿真和实验分析验证所提基于DAMAS2的自由场旋转单极子声源识别方法的有效性。第三部分针对实际工程中常遇到的旋转偶极子声源，提出自由场中旋转偶极子声源识别方法。考虑到实际旋转机械产生的声源中，周向偶极子和轴向偶极子占主要部分，首先基于球谐波展开推导这两种偶极子Green函数，并分析这两种偶极子Green函数在实际应用过程中存在的模态截断数的选取问题；通过引入旋转框架技术消除多普勒效应后，拟在高频采用波束形成技术来识别声源，在中低频采用反技术来识别声源；*后拟通过数值仿真和无人机旋转桨叶的实验验证所提方法的有效性。第四部分为解决现有管道内旋转声源识别方法测量成本高的问题，提出基于正交匹配追踪算法的管道内旋转声源识别方法。首先分析管道内旋转声源的辐射声场特性，然后采用旋转框架技术来消除管道内旋转声源产生的多普勒效应，之后采用基于正交匹配追踪算法来实现管道内旋转声源识别，以达到利用较少传声器测量来获得高分辨率声源识别的目的，进而减少测量成本、提高测量效率；*后，通过数值仿真来验证所提方法的有效性和优越性。第五部分对全文研究内容进行总结,并提出有待进一步研究的问题。