孟士超

（海軍駐葫蘆島四三一廠軍事代表室,遼寧葫蘆島125004）

二級(jí)閾值在聲納平臺(tái)偶發(fā)噪聲監(jiān)測中的應(yīng)用

孟士超

（海軍駐葫蘆島四三一廠軍事代表室,遼寧葫蘆島125004）

聲納平臺(tái)偶發(fā)噪聲監(jiān)測受隨機(jī)干擾影響大.針對(duì)噪聲監(jiān)測虛警率高的問題,提出了基于二級(jí)報(bào)警閾值模型,在一級(jí)信號(hào)能量閾值的基礎(chǔ)上,設(shè)置二級(jí)報(bào)警次數(shù)閾值.消聲水池水下模型試驗(yàn)表明,二級(jí)閾值的設(shè)置能夠有效減少虛警,提高報(bào)警準(zhǔn)確度.

偶發(fā)噪聲；聲納；閾值；虛警

聲納平臺(tái)附近結(jié)構(gòu)損傷、管路松脫都極易引起偶發(fā)噪聲,嚴(yán)重影響聲納探測能力[1-3].通過在聲納平臺(tái)加裝水聽器和振動(dòng)傳感器,對(duì)聲納平臺(tái)振動(dòng)和噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,及時(shí)對(duì)聲納平臺(tái)附近各類故障進(jìn)行修復(fù),能夠保障聲納性能和船舶安全[4].然而在很多情況下,偶發(fā)噪聲并非是由故障引起,而是環(huán)境噪聲等隨機(jī)干擾所致.因此,盡量減少偶發(fā)噪聲的誤報(bào)警,減少舷外聲納平臺(tái)排查、修復(fù)的工作量,對(duì)聲納日常維護(hù)工作具有重要意義[5-7].

目前,對(duì)由隨機(jī)干擾引發(fā)的虛警問題,國內(nèi)外多有論述,但都較少關(guān)注聲納平臺(tái)的隨機(jī)干擾.為便于描述,本文將隨機(jī)干擾導(dǎo)致的偶發(fā)噪聲事件定義為“隨機(jī)報(bào)警事件（arbitrary alarm event,AAE）”.

隨機(jī)報(bào)警事件往往持續(xù)時(shí)間短、報(bào)警頻次低,且頻域能量隨機(jī)分布,不容易確定信號(hào)特征.因此,考察單位時(shí)間內(nèi)的報(bào)警頻次信息或報(bào)警事件能量分布,就成為檢測、識(shí)別此類事件的有效途徑.本文通過對(duì)正常工況隨機(jī)報(bào)警事件頻次信息的統(tǒng)計(jì)分析,建立故障檢測的“二級(jí)閾值（double stages threshold,DST）”,實(shí)現(xiàn)對(duì)AAE事件的分類檢測.本質(zhì)上是利用時(shí)頻分析思想,在單時(shí)刻總級(jí)估值問題中引入報(bào)警事件在連續(xù)時(shí)間上的分布信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)報(bào)警事件的分類檢測,進(jìn)而降低故障檢測的虛警率.

本文首先對(duì)“二級(jí)閾值模型”的理論基礎(chǔ)進(jìn)行闡述,之后通過船舶實(shí)測水聲數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,最后得出相應(yīng)結(jié)論.

1 理論基礎(chǔ)

1.1 隨機(jī)報(bào)警事件的概率分布

聲學(xué)樣本閾值有多種模型,而本文不涉及一級(jí)閾值的設(shè)定問題.為討論方便且不失一般性,以測點(diǎn)總級(jí)為例,并根據(jù)相應(yīng)原則設(shè)定統(tǒng)一閾值T0.當(dāng)測點(diǎn)總級(jí)超過該閾值時(shí),觸發(fā)報(bào)警,稱之為一次報(bào)警事件.測點(diǎn)總級(jí)報(bào)警結(jié)果符合典型的“0-1分布”,要么為1（報(bào)警）、要么為0（未報(bào)警）.假定某工況下艇體振動(dòng)處于穩(wěn)定狀態(tài),測點(diǎn)總級(jí)符合正態(tài)分布,則在此期間偶爾出現(xiàn)的隨機(jī)報(bào)警為小概率事件,且滿足以下條件：

（1）報(bào)警事件之間相互獨(dú)立,即在時(shí)刻出現(xiàn)的總級(jí)報(bào)警事件在t+△t時(shí)刻不一定重復(fù)出現(xiàn)；

（2）如果時(shí)間間隔△t足夠小,那么△t內(nèi)發(fā)生隨機(jī)報(bào)警事件的概率與△t近似成正比,即概率非線性度為△t的高階無窮小；

（3）如果時(shí)間間隔△t足夠小,那么△t內(nèi)發(fā)生兩次或多次隨機(jī)報(bào)警事件的概率是發(fā)生一次報(bào)警事件概率的高階無窮??；

（4）零時(shí)刻不會(huì)出現(xiàn)報(bào)警事件.

根據(jù)泊松定理,上述隨機(jī)報(bào)警事件在一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的次數(shù),應(yīng)當(dāng)符合泊松分布.那么,根據(jù)泊松分布的概率密度函數(shù),可以得到長度為t的時(shí)段內(nèi),發(fā)生k次隨機(jī)報(bào)警事件的概率P（t）

式（1）中,k為t時(shí)段內(nèi)隨機(jī)報(bào)警事件的次數(shù),λ為與t對(duì)應(yīng)的大于0的常數(shù),需通過報(bào)警事件頻次統(tǒng)計(jì)分析確定.

1.2 參數(shù)選擇及二級(jí)閾值設(shè)計(jì)

將λ代入式（2）,得到指定時(shí)段△t=t2-t1內(nèi)發(fā)生k次隨機(jī)超標(biāo)事件的概率.在此基礎(chǔ)上,代入對(duì)各級(jí)聲學(xué)故障檢測的檢測率、虛警率等指標(biāo)要求,可確定對(duì)應(yīng)的報(bào)警次數(shù)k0,即檢測所需的二級(jí)閾值.如果正常工況下時(shí)段△t內(nèi)發(fā)生k0次以上隨機(jī)報(bào)警事件,則可以根據(jù)一定置信水平認(rèn)為發(fā)生聲學(xué)故障,系統(tǒng)需進(jìn)一步做出響應(yīng)；如果報(bào)警頻次低于k0,則可以基于一定置信水平認(rèn)為狀態(tài)正常.

顯然,二級(jí)閾值k0取決于λ和檢驗(yàn)置信水平.參數(shù)λ可通過報(bào)警次數(shù)樣本的統(tǒng)計(jì)獲取,置信水平需參照系統(tǒng)總體要求設(shè)定,通常取95%以上.

1.3 故障識(shí)別流程

故障識(shí)別閾值建立流程見圖1.

圖1 閾值建立流程Fig.1 The flow chart of the threshold foundation

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 實(shí)驗(yàn)概況

實(shí)驗(yàn)場地為消聲水池,水池長50 m,寬15 m,深10 m.水池截止頻率約為2 000 Hz,配裝吊裝設(shè)備.以雙層封閉圓柱模型為研究對(duì)象.模型長2 m,直徑1 m,吊放于水下5 m.模型內(nèi)部安裝有激振器,可以根據(jù)事先錄制的管路松脫噪聲和航行舷外噪聲進(jìn)行激勵(lì).模型外部安裝有水聽器,用于測量模型的自噪聲.

圖2 試驗(yàn)?zāi)Ｐ图氨砻嫠犉鱂ig.2 The experimental model and the hydrophones on surface

實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)階段：

（1）閾值建立階段

以航行過程中正常舷外噪聲為激勵(lì)信號(hào),通過激振器產(chǎn)生激勵(lì)力,并利用模型外部水聽器記錄模型在該激勵(lì)下的自噪聲.本階段數(shù)據(jù)樣本稱為訓(xùn)練樣本.

（2）故障驗(yàn)證階段

以航行過程中正常舷外噪聲,并在特定時(shí)段疊加管路松脫噪聲為激勵(lì)信號(hào),通過激振器產(chǎn)生激勵(lì)力,并利用模型外部水聽器記錄模型在該激勵(lì)下的自噪聲.本階段數(shù)據(jù)樣本稱為檢驗(yàn)樣本.

若上述理論模型有效,則能夠通過閾值建立階段工況數(shù)據(jù)建立一級(jí)和二級(jí)閾值,識(shí)別故障驗(yàn)證階段不同工況中疊加故障噪聲的時(shí)段.

2.2 閾值建立

為討論方便,一級(jí)閾值設(shè)定流程如下：

（1）收集樣本數(shù)據(jù),計(jì)算樣本均值E、標(biāo)準(zhǔn)差σ；

（2）一級(jí)閾值設(shè)定為：E+2σ.

以表面水聽器1#測點(diǎn)為例對(duì)閾值建立過程進(jìn)行說明.選取閾值建立階段的10組樣本進(jìn)行隨機(jī)報(bào)警事件頻次統(tǒng)計(jì)平均值,每組樣本時(shí)長60 s,結(jié)果如表1所示.

表1 隨機(jī)報(bào)警事件報(bào)警頻次統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistical efforts of AAE number

由表1可知,60組樣本平均報(bào)警概率為1/12.假定實(shí)際聲納平臺(tái)監(jiān)測結(jié)果刷新周期為5 s,試驗(yàn)也選擇5 s時(shí)長為周期進(jìn)行報(bào)警次數(shù)統(tǒng)計(jì),對(duì)應(yīng)參數(shù)λ等于0.417.因此,對(duì)于X～π（0.417）且要求P｛X≤k0｝= 0.95,報(bào)警次數(shù)k0應(yīng)滿足

查閱泊松分布概率密度表可知,k0=2.即當(dāng)置信度為95%時(shí),正常工況下5 s時(shí)段內(nèi)的隨機(jī)報(bào)警事件次數(shù)不應(yīng)超過2次；超過2次屬于小概率事件,可認(rèn)為發(fā)生故障.

2.3 故障檢測

為了檢驗(yàn)上述方法的檢測效果,選擇故障驗(yàn)證階段工況表面水聽器1#測點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.首先參照上述過程計(jì)算二級(jí)閾值,得到置信水平95%時(shí)的二級(jí)閾值均為2.12（5 s）,據(jù)此開展隨機(jī)報(bào)警事件檢測,結(jié)果如圖3和圖4所示.

根據(jù)試驗(yàn)記錄,86～90 s激勵(lì)噪聲中疊加了管路松脫噪聲,除此以外均為正常航行舷外噪聲.若僅有一級(jí)閾值,如圖3所示,在7處（20 s、31 s、56 s、85 s、86 s、87 s和90 s）均存在報(bào)警事件.其中,4處為虛警,而在88 s和89 s沒有能夠有效報(bào)警.

此時(shí)引入二級(jí)閾值,5 s內(nèi)一級(jí)閾值報(bào)警3次即視為二級(jí)閾值報(bào)警.如圖4所示,86～90 s內(nèi)發(fā)生報(bào)警,其他時(shí)間段沒有虛警,故障檢測效果優(yōu)于僅有一級(jí)閾值的狀態(tài).

圖3 一級(jí)報(bào)警閾值檢測效果Fig.3 Detection efforts only based on the single stage threshold

圖4 二級(jí)報(bào)警閾值檢測效果Fig.4 Detection efforts based on the double stages threshold

由此可見,隨機(jī)報(bào)警事件超標(biāo)頻次信息的引入有效抑制了誤報(bào)警事件,降低了虛警率,為報(bào)警事件分類提供了有效依據(jù).

3 小結(jié)

針對(duì)聲納平臺(tái)聲學(xué)故障監(jiān)測虛警率高、隨機(jī)報(bào)警事件多發(fā)的問題,基于泊松分布理論,提出了“二級(jí)報(bào)警閾值”模型.之后通過消聲水池實(shí)驗(yàn),模擬實(shí)船噪聲對(duì)上述模型進(jìn)行了檢驗(yàn),在一級(jí)信號(hào)能量閾值的基礎(chǔ)上設(shè)置二級(jí)報(bào)警次數(shù)閾值,有效降低了虛警率,減少了隨機(jī)報(bào)警事件；二級(jí)報(bào)警閾值反映了一段時(shí)間內(nèi)的聲學(xué)故障信息,檢測效果優(yōu)于僅使用一級(jí)報(bào)警閾值.相關(guān)工作對(duì)聲納平臺(tái)自噪聲監(jiān)測、機(jī)械故障診斷均有參考價(jià)值.

[1]陳劍,魯民月,龐天照.潛艇噪聲水平對(duì)聲吶探測性能影響分析[J].艦船科學(xué)技術(shù),2009,31（12）：22-25.

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（責(zé)任編輯：盧奇）

Application of the double stages threshold in the accidental noise monitoring of sonar platforms

MENG Shichao
（Military representative Office of Navy in 431 Plant,Huludao 125004,China）

The accidental noise monitoring of sonar platforms is affected by the random disturbance.Aiming at the noise monitoring problem of the false alarm rate,the model of a double stages threshold was proposed.The second threshold of the alerts number was founded,based on the first threshold of the signal energy.The results of the model experiment in an anechoic pool showed that the set of the second threshold can reduce the false alarm rate and improve the alarm accuracy.

accidental noise；sonar；threshold；false alarm

U666.7

A

1008-7516（2016）04-0062-05

10.3969/j.issn.1008-7516.2016.04.013

2016-05-10

國家自然科學(xué)基金（51209214）

孟士超（1982―）,男,遼寧北寧人,學(xué)士,工程師.主要從事艦船電子科學(xué)技術(shù)研究.