机械噪声蕴含丰富的机械设备状态信息,可被用来进行机械设备状态监测和故障诊断,并且具有测量简单、不影响设备正常工作等特点,已成为机械设备故障诊断的前沿课题之一。在进行声学故障诊断中,准确找到噪声产生的根源非常重要,那么首先就要对声源进行准确识别和定位。鉴于此,本论文通过对各种识别方法分析比较,并结合项目实际,将波束形成方法用于噪声源识别。具体研究工作如下:首先阐明本论文的研究背景、课题来源,在对噪声源识别方法发展历程分析的基础上,提出本论文研究的意义和核心内容:基于传声器阵列测量的波束形成方法在噪声源识别应用中的数值仿真和实验研究,以期将其应用到电梯运行过程中噪声源的识别中。以阵列测量技术引出对波束形成方法原理的详细介绍,并将基于球面波假设的波束形成方法应用到噪声源识别中,以方便测量和获取更多的声源信息。同时具体介绍时域的延时求和、频域的相移和改进的频域算法-去自谱的波束形成算法,并对各种算法的优缺点进行对比分析。指出时域算法可以一次性识别整个频域内的噪声源整体分布状况,频域算法可以具体查找我们感兴趣的某窄带频域的噪声源分布状况,而去自谱算法具有更高的抗干扰和降噪能力。鉴于波束形成是以传声器阵列测量为基础的,传声器阵列的布局对波束形成的输出具有重要的影响,本论文也对传声器阵列的各种参数和特性进行详细研究。指出一个性能良好的传声器阵列应该具有较小的旁瓣和较窄的主瓣,合理布置传声器阵列,就可以利用较少的传声器个数获取较好的识别效果。在对几种常用阵列进行对比分析的基础上,依照一定思路对环形阵列进行了改进,获得特性良好的旋转式同心环形阵列。以点声源为研究对象,基于Matlab仿真研究各种波束形成算法和各