二级阈值在声纳平台偶发噪声监测中的应用

孟士超

（海军驻葫芦岛四三一厂军事代表室,辽宁葫芦岛125004）

二级阈值在声纳平台偶发噪声监测中的应用

孟士超

（海军驻葫芦岛四三一厂军事代表室,辽宁葫芦岛125004）

声纳平台偶发噪声监测受随机干扰影响大.针对噪声监测虚警率高的问题,提出了基于二级报警阈值模型,在一级信号能量阈值的基础上,设置二级报警次数阈值.消声水池水下模型试验表明,二级阈值的设置能够有效减少虚警,提高报警准确度.

偶发噪声；声纳；阈值；虚警

声纳平台附近结构损伤、管路松脱都极易引起偶发噪声,严重影响声纳探测能力[1-3].通过在声纳平台加装水听器和振动传感器,对声纳平台振动和噪声进行实时监测,及时对声纳平台附近各类故障进行修复,能够保障声纳性能和船舶安全[4].然而在很多情况下,偶发噪声并非是由故障引起,而是环境噪声等随机干扰所致.因此,尽量减少偶发噪声的误报警,减少舷外声纳平台排查、修复的工作量,对声纳日常维护工作具有重要意义[5-7].

目前,对由随机干扰引发的虚警问题,国内外多有论述,但都较少关注声纳平台的随机干扰.为便于描述,本文将随机干扰导致的偶发噪声事件定义为“随机报警事件（arbitrary alarm event,AAE）”.

随机报警事件往往持续时间短、报警频次低,且频域能量随机分布,不容易确定信号特征.因此,考察单位时间内的报警频次信息或报警事件能量分布,就成为检测、识别此类事件的有效途径.本文通过对正常工况随机报警事件频次信息的统计分析,建立故障检测的“二级阈值（double stages threshold,DST）”,实现对AAE事件的分类检测.本质上是利用时频分析思想,在单时刻总级估值问题中引入报警事件在连续时间上的分布信息,进而实现对报警事件的分类检测,进而降低故障检测的虚警率.

本文首先对“二级阈值模型”的理论基础进行阐述,之后通过船舶实测水声数据对其进行验证,最后得出相应结论.

1 理论基础

1.1 随机报警事件的概率分布

声学样本阈值有多种模型,而本文不涉及一级阈值的设定问题.为讨论方便且不失一般性,以测点总级为例,并根据相应原则设定统一阈值T0.当测点总级超过该阈值时,触发报警,称之为一次报警事件.测点总级报警结果符合典型的“0-1分布”,要么为1（报警）、要么为0（未报警）.假定某工况下艇体振动处于稳定状态,测点总级符合正态分布,则在此期间偶尔出现的随机报警为小概率事件,且满足以下条件：

（1）报警事件之间相互独立,即在时刻出现的总级报警事件在t+△t时刻不一定重复出现；

（2）如果时间间隔△t足够小,那么△t内发生随机报警事件的概率与△t近似成正比,即概率非线性度为△t的高阶无穷小；

（3）如果时间间隔△t足够小,那么△t内发生两次或多次随机报警事件的概率是发生一次报警事件概率的高阶无穷小；

（4）零时刻不会出现报警事件.

根据泊松定理,上述随机报警事件在一段时间内发生的次数,应当符合泊松分布.那么,根据泊松分布的概率密度函数,可以得到长度为t的时段内,发生k次随机报警事件的概率P（t）

式（1）中,k为t时段内随机报警事件的次数,λ为与t对应的大于0的常数,需通过报警事件频次统计分析确定.

1.2 参数选择及二级阈值设计

将λ代入式（2）,得到指定时段△t=t2-t1内发生k次随机超标事件的概率.在此基础上,代入对各级声学故障检测的检测率、虚警率等指标要求,可确定对应的报警次数k0,即检测所需的二级阈值.如果正常工况下时段△t内发生k0次以上随机报警事件,则可以根据一定置信水平认为发生声学故障,系统需进一步做出响应；如果报警频次低于k0,则可以基于一定置信水平认为状态正常.

显然,二级阈值k0取决于λ和检验置信水平.参数λ可通过报警次数样本的统计获取,置信水平需参照系统总体要求设定,通常取95%以上.

1.3 故障识别流程

故障识别阈值建立流程见图1.

图1 阈值建立流程Fig.1 The flow chart of the threshold foundation

2 实验验证

2.1 实验概况

实验场地为消声水池,水池长50 m,宽15 m,深10 m.水池截止频率约为2 000 Hz,配装吊装设备.以双层封闭圆柱模型为研究对象.模型长2 m,直径1 m,吊放于水下5 m.模型内部安装有激振器,可以根据事先录制的管路松脱噪声和航行舷外噪声进行激励.模型外部安装有水听器,用于测量模型的自噪声.

图2 试验模型及表面水听器Fig.2 The experimental model and the hydrophones on surface

实验分为两个阶段：

（1）阈值建立阶段

以航行过程中正常舷外噪声为激励信号,通过激振器产生激励力,并利用模型外部水听器记录模型在该激励下的自噪声.本阶段数据样本称为训练样本.

（2）故障验证阶段

以航行过程中正常舷外噪声,并在特定时段叠加管路松脱噪声为激励信号,通过激振器产生激励力,并利用模型外部水听器记录模型在该激励下的自噪声.本阶段数据样本称为检验样本.

若上述理论模型有效,则能够通过阈值建立阶段工况数据建立一级和二级阈值,识别故障验证阶段不同工况中叠加故障噪声的时段.

2.2 阈值建立

为讨论方便,一级阈值设定流程如下：

（1）收集样本数据,计算样本均值E、标准差σ；

（2）一级阈值设定为：E+2σ.

以表面水听器1#测点为例对阈值建立过程进行说明.选取阈值建立阶段的10组样本进行随机报警事件频次统计平均值,每组样本时长60 s,结果如表1所示.

表1 随机报警事件报警频次统计Tab.1 Statistical efforts of AAE number

由表1可知,60组样本平均报警概率为1/12.假定实际声纳平台监测结果刷新周期为5 s,试验也选择5 s时长为周期进行报警次数统计,对应参数λ等于0.417.因此,对于X～π（0.417）且要求P｛X≤k0｝= 0.95,报警次数k0应满足

查阅泊松分布概率密度表可知,k0=2.即当置信度为95%时,正常工况下5 s时段内的随机报警事件次数不应超过2次；超过2次属于小概率事件,可认为发生故障.

2.3 故障检测

为了检验上述方法的检测效果,选择故障验证阶段工况表面水听器1#测点进行数据分析.首先参照上述过程计算二级阈值,得到置信水平95%时的二级阈值均为2.12（5 s）,据此开展随机报警事件检测,结果如图3和图4所示.

根据试验记录,86～90 s激励噪声中叠加了管路松脱噪声,除此以外均为正常航行舷外噪声.若仅有一级阈值,如图3所示,在7处（20 s、31 s、56 s、85 s、86 s、87 s和90 s）均存在报警事件.其中,4处为虚警,而在88 s和89 s没有能够有效报警.

此时引入二级阈值,5 s内一级阈值报警3次即视为二级阈值报警.如图4所示,86～90 s内发生报警,其他时间段没有虚警,故障检测效果优于仅有一级阈值的状态.

图3 一级报警阈值检测效果Fig.3 Detection efforts only based on the single stage threshold

图4 二级报警阈值检测效果Fig.4 Detection efforts based on the double stages threshold

由此可见,随机报警事件超标频次信息的引入有效抑制了误报警事件,降低了虚警率,为报警事件分类提供了有效依据.

3 小结

针对声纳平台声学故障监测虚警率高、随机报警事件多发的问题,基于泊松分布理论,提出了“二级报警阈值”模型.之后通过消声水池实验,模拟实船噪声对上述模型进行了检验,在一级信号能量阈值的基础上设置二级报警次数阈值,有效降低了虚警率,减少了随机报警事件；二级报警阈值反映了一段时间内的声学故障信息,检测效果优于仅使用一级报警阈值.相关工作对声纳平台自噪声监测、机械故障诊断均有参考价值.

[1]陈剑,鲁民月,庞天照.潜艇噪声水平对声呐探测性能影响分析[J].舰船科学技术,2009,31（12）：22-25.

[2]刘微,宋杨,肖功煜.舰船声呐平台区结构声学设计[J].船海工程,2011,40（6）：180-184.

[3]RUMERMAN M L.The effect of fluid loading on radiation efficiency[J].J.Acoust.Soc.Am.,2002,111（1）：75-79.

[4]郭华林,骆东平,陈美霞,等.潜艇首部声呐平台区低频自噪声预报方法[J].舰船科学技术,2005,27（4）：74-77.

[5]BIRD J S.Calculating detection probabilities for adaptive thresholds[J].IEEE Transactions on Aerospace&Electronic Systems, 1983,19（4）：506-512.

[6]KUBECKA J.Simple model on the relationship between fish acoustical target strength and aspect for high-frequency sonar in shallow waters[J].Journal of Applied Ichthyology,2007,10（2/3）：75-81.

[7]HUTT S M D.Ship signature management system-towards increased warship survivability[C].Hawaii：Underwater Defence Tech, 2004.

（责任编辑：卢奇）

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

国家自然科学基金（51209214）

孟士超（1982―）,男,辽宁北宁人,学士,工程师.主要从事舰船电子科学技术研究.