Атестаційна робота пояснювальна записка



бет23/41
Дата17.05.2020
өлшемі5.97 Mb.
1   ...   19   20   21   22   23   24   25   26   ...   41

У той же час представлені результати свідчать про необхідність створення бази даних про акустичні характеристики малорозмірних гвинтів.

На даний момент дуже мало опубліковано у відкритій пресі експериментальних даних про енергетичні і просторові характеристики акустичних полів малорозмірних повітряних гвинтів. Даний факт не дозволяє зробити остаточний висновок про вплив режиму обтікання лопатей гвинта на діаграму спрямованості випромінювання.

2.4 Аналіз застосовності методів розпізнавання акустичних сигналів для розпізнавання БПЛА

Для вирішення задачі розпізнавання БПЛА можуть бути використані наступні методи розпізнавання:

1) частотний метод, заснований на застосуванні частотного аналізу;

2) метод, заснований на застосуванні нейронних мереж.

- Частотний метод розпізнання

Частотний аналіз передбачає перехід з часової форми передставления звуку в частотну, де кожній величині частоти відповідає деяка величина звукового тиску. У частотній області для кожного звуку значення звукового тиску унікальні, що дозволяє з високою ефективністю застосувати його для задачі розпізнавання БПЛА.

Критерієм для порівняння є набір значень звукового тиску на заданих інтервалах частот. Однак використання цього методу передбачає додатковий етап обчислень, що не може бути застосовано для аналізу звуку в режимі реального часу.

При розпізнаванні звуків з використанням нейронних мереж вирішується завдання распізнавання образів за шаблоном. При цьому кожен нейрон (рис. 2.5.) являє собою еталонне значення залежності звукового тиску від часу.


Рисунок 2.5. - Представлення нейрона


Синоптичні зв'язку характеризуються вагами wi, на вхід яких подається значення рівня гучності звуку на деякому інтервалі. Поточний стан S нейрона дорівнює зваженій сумі входів:
 (2.9)
Функція S далі перетворюється активаційною функцією F і дає вихідний сигнал Y нейрона. Найпоширенішою в нейронних мережах активаційною функцією являєся логістична функція, яка обчислюється як:
 (2.10)

Головною перевагою нейронних мереж є можливість їх попереднього навчання, що істотно збільшує ймовірність правильного розпізнавання.

З точки зору розпізнавання БПЛА необхідність навчання нейронної мережі і, таким чином, створення бази шаблонів - недолік, оскільки без початкових даних немає можливості швидко ввести обладнання в експлуатацію.

3 РЕЗУЛЬТАТИ ПРОВЕДЕННЯ АКУСТИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ БПЛА


3.1 Методика проведення досліджень

Щоб мати змогу детально аналізувати акустичні сигнали БПЛА, необхідно провести власні натурні експерименти та зібрати бібліотеку аудіозаписів. Частина експериментів проводилася с БПЛА DJI Phantom 3, частина – на гвинтомоторній установці у лабораторії.

Експеримент проводився у чотири етапи для дослідження параметрів БПЛА при різних режимах роботи та навколишніх умовах:


  1. польот БПЛА в умовах міста при підйомі та зниженні безпілотного апарату над вимірювальним мікрофоном та при віддаленні в сторону від мікрофону на відстань до 100 м;

  2. польот БПЛА в студії звукозапису;

  3. роботу імітатору акустичного випромінювання БПЛА в лабораторних умовах з регулюванням частоти обертів за допомогою сервотестера;

  4. звукові сигналів сторонніх процесів та шумів (шуми вітру, автомобілів, трамваю, потягу).

Установка для проведення досліджень складалася із вимірювального конденсаторного мікрофону Superlux ECM-999, який встановлено в фокусі параболічного відбивача діаметром 0.6 м. Вихід мікрофону через симетричний аудіо інтерфейс XLR підключається до входу зовнішньої звукової карти Behringer U-Phoria UM2 (рис. 3.1).

Частота дискретизації записаних файлів становить 48 кГц, розрядність 24 біти, записи проводились в програмі Sound Forge Pro 11.0. Відношення сигнал/шум становить приблизно 20 дБ. Дослідження проводились для безпілотного апарату мультикоптерного типу DJI Phantom 3. Експеримент запису польоту БПЛА проводився в умовах міста – у внутрішньому дворі ХНУРЕ.






Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   19   20   21   22   23   24   25   26   ...   41


©netref.ru 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет