本发明涉及降噪领域，尤其涉及一种线性噪声源主动降噪的方法及系统以及装置。
背景技术：
1、随着工业技术的发展，噪声污染已经成为影响人们生活质量和工作效率的重要因素之一。特别是在制造业、建筑业以及各种机械设备操作过程中产生的线性噪声源(如细纱机、传送带等)，这些噪声不仅对现场工作人员的健康构成威胁，同时也可能干扰周围环境中的其他活动。因此，如何有效地降低或消除这些噪声成为了一个重要的研究课题。
2、传统的被动降噪方法主要依赖于使用吸声材料或隔音屏障来减少噪声传播，然而，这种方法往往需要大量的物理材料，并且在处理低频噪声方面效果有限。相比之下，主动降噪技术通过产生与原始噪声相位相反的声音信号(即反向声波)来实现噪声的抵消，具有更高的效率和更广泛的适用范围。但是，为了确保反向声波能够精确地抵消噪声，需要准确捕捉噪声源的空间和时间特性。
3、现有的主动降噪系统通常采用麦克风阵列采集噪声信号，并利用扬声器阵列播放反向声波以达到降噪目的。然而，在实际应用中，由于噪声源的复杂性和多变性，如何合理布置麦克风和扬声器阵列，确保它们之间的间距小于噪声波长的一半以避免频率混叠现象，同时根据噪声源的长度和复杂程度确定适当的麦克风数量和密度，成为提高主动降噪效果的关键挑战。此外，对于经过主动降噪后的残余噪声监测不够精细，难以及时发现设备故障也是现有技术的一个不足之处，从而进行预警。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种线性噪声源主动降噪的方法及系统以及装置，解决了现有技术中指出的上述技术问题。
2、本发明提供了一种线性噪声源主动降噪的方法，包括如下操作步骤：
3、对噪声源进行安置多个麦克风，形成麦克风阵列；通过所述麦克风阵列对所述噪声源进行采集噪声信号；
4、对所述噪声信号进行混合基fft转换成频域信号，对所述频域信号进行分析，得到噪声信号的频谱特征；根据所述频谱特征进行生成反向声波；
5、对所述噪声源进行建立扬声器阵列，将所述反向声波进行传输扬声器阵列，通过所述扬声器阵列将反向声波对噪声源进行播放，对所述噪声源进行消除。
6、较佳地，所述麦克风阵列的麦克风之间的间距小于噪声源的噪声波长的半数。
7、较佳地，所述扬声器阵列中的扬声器之间的间距与所述麦克风阵列的麦克风之间的间距相同。
8、较佳地，对所述噪声信号进行混合基fft转换成频域信号，对所述频域信号进行分析，得到噪声信号的频谱特征；根据所述频谱特征进行生成反向声波，具体操作步骤如下：
9、利用模数转换器将麦克风阵列捕捉到的所述噪声信号进行转换为数字信号，并经过量化得到离散的时域信号xi(n)；
10、对所述时域信号进行混合基fft的转换成频域信号；根据所述频域信号对噪声信号进行分析频谱特征；
11、所述频谱特征根据lms算法进行滤波，得到反向声波。
12、较佳地，对所述时域信号进行混合基fft的转换成频域信号，具体操作步骤如下：
13、利用混合基fft将所述时域信号进行根据时域信号的长度分解成多个互质因子；
14、对每个互质因子进行逐级的基变换，得到每个互质因子的基变换的基组数据；
15、将所述每个互质因子的基变换的基组数据进行重新排序，将所述重新排序的基组数据的互质因子进行结合，得到频域信号。
16、较佳地，根据所述频域信号对噪声信号进行分析频谱特征，具体操作步骤如下：
17、对所述频域信号进行分析幅度谱与相位谱；
18、通过所述幅度谱进行寻找所述频域信号中的最大幅度值，确定所述频域信号中的主频率；
19、根据所述频域信号中的主频率确定所述频域信号中的低频段与高频段；
20、通过所述低频段与高频段确定特定频段；对所述特定频段中的每个频率点进行计算幅度平方，并对所述幅度平方进行求和，得到频带能量；
21、通过所述频带能量与所述幅度谱进行绘制频谱图；通过所述频谱图对频域信号中的频段进行积分，得到频率分布；
22、将所述频域信号的频率分布作为频率特征。
23、较佳地，所述频谱特征根据lms算法进行滤波，得到反向声波，具体操作步骤如下：
24、利用滤波器对所述频谱特征的每个频带进行分配复数权重，根据复数权重对滤波系数进行初始化；
25、通过lms算法与滤波系数对所述频谱特征的频率信号进行滤波；生成反向声波的频谱信号；
26、通过混合基fft对所述反向声波的频谱信号进行逆向转换，得到时域信号的反向声波。
27、较佳地，对所述扬声器阵列与噪声源之间布置误差麦克风，形成误差麦克风阵列；通过所述误差麦克风阵列采集扬声器阵列播放反向声波对噪声源消除后出现的残余噪声信号；通过设定阈值对残余噪声信号进行判断设备是否存在故障，具体操作步骤如下：
28、以所述噪声源为中心，对所述噪声源与所述扬声器阵列之间进行网格状分布；
29、对网格中进行布置误差麦克风，形成误差麦克风阵列；所述误差麦克风阵列中的每个误差麦克风与最近扬声器的距离小于噪声信号的波长的1/4；
30、通过所述误差麦克风阵列采集反向声波与噪声源之间消除的残余噪声信号；
31、对所述残余噪声信号通过所述混合基fft进行分析，提取残余噪声信号中的频域能量分布，通过残余噪声信号中的频域能量计算残余噪声信号中的总残余能量；
32、预设残余噪声阈值k，判断所述总残余能量是否大于残余噪声阈值k；
33、若否，则判定该设备无故障问题；
34、若是，则判定该设备存在降噪故障，并触发报警。
35、相应地，本技术还提供了一种线性噪声源主动降噪的系统，包括：采集模块；单元模块；消除模块；预警模块；
36、所述采集模块，用对噪声源进行安置多个麦克风，形成麦克风阵列；通过所述麦克风阵列对所述噪声源进行采集噪声信号；
37、所述单元模块，用于对所述噪声信号进行混合基fft转换成频域信号，对所述频域信号进行分析，得到噪声信号的频谱特征；根据所述频谱特征进行生成反向声波；
38、所述消除模块，用于对所述噪声源进行建立扬声器阵列，将所述反向声波进行传输扬声器阵列，通过所述扬声器阵列将反向声波对噪声源进行播放，对所述噪声源进行消除；
39、所述预警模块，用于对所述扬声器阵列与噪声源之间布置误差麦克风，形成误差麦克风阵列；通过所述误差麦克风阵列采集扬声器阵列播放反向声波对噪声源消除后出现的残余噪声信号；通过设定阈值对残余噪声信号进行判断设备是否存在故障。
40、相应的，本技术还涉及一种存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种线性噪声源主动降噪的方法的步骤。
41、与现有技术相比，本发明实施例至少存在如下方面的技术优势：
42、分析本发明提供的上述一种线性噪声源主动降噪的方法及系统以及装置可知，在具体应用时通过合理布置多个麦克风，能够有效捕捉到来自噪声源的声波信号，确保信号的全面性和准确性；麦克风之间的间距小于噪声波长的一半，避免了频率混叠现象，从而保证了信号采集的准确性，避免了高频噪声的失真或混合；
43、进一步的，通过将麦克风阵列捕捉到的噪声信号使用模数转换器转换为数字信号，实现数字化处理从而生成离散时域信号；使用混合基fft可以高效处理非标准长度的时域信号，避免了传统fft的限制；通过将信号长度分解成多个互质因子，显著减少了计算量，提高了变换速度；频域分析能够提取噪声信号的频率分布，识别出主要的噪声频率成分；每个互质因子的基变换的结果是基于当前因子的频域分量；为了适应下一级因子的变换需求，必须对基组数据进行重新排列，样才能够得到一个准确的频域信号；通过计算频域信号的幅度谱和相位谱，可以全面分析频域信号的频谱特性，幅度谱反映了信号在不同频率的强度，而相位谱则展示了各频率分量的相位关系；通过幅度谱找到最大幅度值，可以识别出信号的主频率；通过主频率以及幅度谱和相位谱的分析，可以有效地从信号中提取出关键频率特征，确保噪声消除效果达到最佳；
44、进一步的，通过lms算法使复数权重同时调节幅度和相位，能够实时处理噪声信号并生成反向声波；采用混合基fft(结合基2和基4算法)对反向声波的频谱信号进行转换，转换为时域信号；逆向转换是将频率信号进行反向的重新转换成时域信号；时域信号的反向声波的作用是与噪声信号相互干涉，通过相位反转来减少噪声，反向声波通过扬声器阵列传输，扬声器阵列的作用是精确地播放这些反向声波，使其在噪声源附近产生干涉效应，从而实现噪声的主动的消除。