Estimation paramétrique de signaux à phase sinusoi͏̈dale : application à la vélocimétrie laser à effet Doppler pour l'acoustique

• Auteur / Autrice : Cyril Mellet
• Direction : Claude Depollier, Jean-Christophe Valière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Acoustique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Le Mans
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'acoustique de l'Université du Mans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Estimation de paramètres

Traitement du signal

Kalman, Filtrage de

Modulation de fréquence

Vélocimétrie laser Doppler

Résumé

La mesure de la vitesse particulaire acoustique par Vélocimétrie Laser à effet Doppler (VLD) peut permettre l'identification de champs acoustiques ou vibratoires. Ces champs, qui peuvent être le siège de phénomènes réactifs locaux, sont parfois difficilement accessibles à la mesure par le biais des techniques courantes (doublet microphonique, anémométrie de fil chaud). La VLD offre alors pour ce type de problèmes l'avantage d'être faiblement invasive, d'assurer une bonne localisation spatiale de la mesure, mais nécessite en contrepartie l'utilisation de techniques de traitement du signal adaptées. Pour estimer les paramètres de la vitesse acoustique - amplitude V et phase dans le cas d'une excitation harmonique - un traitement du signal spécifique est indispensable. L'analyse montre par ailleurs que ce signal, appelé signal Doppler, est à modulation de fréquence sinusoïdale. Les représentations temps-fréquence, basées sur l'estimation de la fréquence instantanée (FI) des signaux Doppler, et appliquées à l'analyse de signaux caractérisés par de faibles amplitudes de la vitesse et/ou des fréquences d'excitation élevées, ont mis en lumiére plusieurs limitations en termes de gamme de déplacements acoustiques et de bande fréquentielle. Afin d'améliorer ces premiers résultats, et à partir des informations a priori disponibles sur le modéle du signal de mesure, un éventail de techniques paramétriques adaptées au problème d'identification de la vitesse acoustique particulaire, dans le cas d'une excitation harmonique, a été étudié. Au cours de ce travail, deux approches ont été envisagées. La première consiste à exploiter des modèles de variation de la FI et a été mise en oeuvre à partir de filtrage auto-régresif (AR) et de filtrage de Kalman. La seconde, quant à elle, est basée sur le modèle du signal Doppler pour fournir une estimation ''directe'' de la vitesse acoustique (maximum de vraisemblance, méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov). Les méthodes utilisées font toutes l'objet d'une étude de leurs performances sur des signaux synthétiques et expérimentaux.

The particle acoustic velocity measurement using Laser Doppler Velocimetry (LDV) allows the identification of complex sound fields which can not generally be measured by conventional methods (microphonic gradient, hot wire anemometry). This method offers the advantage to be non intrusive and it presents a good spatial resolution. Nevertheless dedicated signal processing methods are needed to estimate the parameters - magnitude V and phase , in case of harmonic excitation - of the particle acoustic velocity. This signal, called Doppler signal, is sinusoidally frequency modulated. The time-frequency representations, based on the instantaneous frequency (IF) estimation, are applied to analyze Doppler signal. Previous studies have established the ranges of displacement and frequencies reachable. To improve these first results, several parametric methods have been suited to allow the ident ification of the acoustic velocity parameters. This study deals with two approaches using the a priori information available on the system. The first approach consists in using the information on the shape of the IF variations and considers the AR and the Kalman filter. The second one consists in using the signal Doppler information to identify the parameters. The signal processing methods are the maximum likelihood based principle and the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. Each method has been evaluated on simulation and Experimental signaIs.