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声源辨认:噪声源辨认技能的停顿

  择要:本文介绍了噪声源辨认的种种办法。除对传统的剖析办法和基于信号处置技能的一样平常辨认办法作扼要叙说外,又对比年来呈现的声强丈量、声全息和波束构成技能的原理、特点、使用作了介绍。
  要害词:噪声源辨认;声强丈量;声全息
  Progress of Techniques for Noise Source Identification
  CHEN Xinzhao
  ( Institute of Sound and Vibration Research, Hefei University of Technology, Hefei 230009)
  Abstract: The different Methods for identifying the noise sources are illustrated in this paper.After briefly introducing the traditional analysis methods as well as the common methods based on signal processing,,the principle,speciality and utility of some new techniques developed in recent years as sound intensity, acoustic holography and beamforming are presented.
  Keywords: Noise source identification ,Sound intensity,Acoustic holography
  产品和情况的噪声控制需从三方面举行,即声源控制、传达途径控制和承受者掩护。此中,声源控制是最基本和最无效的。一台设置装备摆设每每有很多噪声源,它们有差别的特征,对设置装备摆设总的辐射噪声起着差别的作用。完成声源控制的条件是准确辨认出次要的噪声源,从而可以接纳无效的步伐来控制声源的辐射。噪声源辨认的义务是:(1)弄清次要的噪声源在那边,是哪个部件,它们对总噪声的奉献,以分清主次,分列序次;(2)理解次要噪声源的频率身分,辐射特征和发生的机理。准确辨认噪声源不但可以接纳针对性的步伐减振降噪,更紧张的是在产品的设计阶段就能加以控制,完成低噪声设计。
  噪声源辨认的办法许多,使用时要依据实践工具和条件接纳一种或几种公道的办法。噪声源辨认技能的开展是与噪声测试技能的前进严密相连的,随着数字信号处置和盘算机技能的呈现和开展,噪声源辨认技能在近数十年里有了很大的前进,新的辨认技能和仪器设置装备摆设不停呈现,常用的噪声源辨认办法如下:
  传统辨认办法: 客观评价法,辨别运转法,掩盖法
  近场声压法,外表振速法
  时域剖析法: 时域均匀,相干剖析
  频域剖析法: 频谱剖析,特性剖析,干系剖析,倒谱剖析
  时频剖析与小波剖析
  声强丈量法
  声全息法
  波束构成法
  传统辨认办法
  (1) 客观评价法
  这种办法是间接使用人的觉得来鉴别噪声源的地位和特征,靠人的理论履历,轻便易行,但不克不及作定量形貌。办法虽原始,但关于布局复杂的设置装备摆设,履历丰厚的人也常能作出定性的判别。
  (2)辨别运转法
  起首在肯定的条件下测定呆板事情的总噪声,然后脱开或拆下大概收回较大噪声的部件或组件,在异样的条件下再测定呆板的事情噪声。依据声压级的叠加原理,可以由两次丈量后果盘算出这个部件或组件辐射的噪声。在汽车噪声测试中,用此法可以分散动身念头噪声、传动系噪声、轮胎噪声、电扇噪声、进排气噪声和熄灭噪声等。由于在两次丈量时各部件的工况不尽相反,因而会影响到这种办法的辨认精度。
  (3)掩盖法
  用铅板做成一个与设置装备摆设各局部外表相靠近的密封隔声罩,罩的内壁衬有吸声质料,以加重罩内的混响。罩外表设计出多少个可翻开的小窗口,使绝对应的呆板部件外表表露出来,其收回的噪声间接向罩外辐射。开启差别的窗口,可以确定呆板噪声的次要辐射面和该面上的次要辐射区。这种办法操纵很贫苦,只能找出次要的发声面,但不理解噪声的特征和泉源。
  (4) 近场声压法
  传声器贴近振动外表,沿外表各点顺次丈量声压,找出外表上最大的声幅射区及其量值。此法复杂易行,但精度不高,由于无法制止临近外表声辐射的影响。但是,随着p-u传感器的日趋美满,外表声压的丈量精度不停进步,近场声压法在噪声源辨认中的作用将进一步增强。
  (5) 外表振速法
  振动外表的声辐射是与其法向振动速率亲密相干的。因而,丈量外表的振动速率,经过盘算可求得其声辐射。这种办法精度不高,当四周的声学丈量情况很差时不得已而用之。
  时域剖析法
  (1)时域均匀
  以肯定的周期为距离截取振动或噪声信号,举行迭加均匀,可消弭信号中的非周期重量和随机搅扰,保存反应呆板噪声源特征的周期重量。比方以某个齿轮一转为周期,举行时域信号均匀,可以使齿轮缺陷发生的周期重量突出。
  (2)相干剖析
  所谓“相干”,是指变量之间的线性干系。信号或数据 的自相干函数 是形貌一个时候
  的取值与另一个时候的取值之间的依赖干系,可用在察看工夫T上对这两个值求均匀取极限而失掉。
  自相干函数 因此时延域 为变量的实偶函数,可正可负。任何确定性数据在一切工夫上其自
  相干函数 都不为0,周期信号的自相干函数仍为同周期的周期函数,而随机信号则当 →∞时,
  →0。使用自相干函数这个特征,可以在呆板噪声中分散出周期信号。只需延伸参变量 的取值,
  将信号中的周期重量表露出来即可。当呆板运转不正常时,噪声信号中将呈现越来越大的周期重量。用自相干办法可以较早地查出噪声中隐蔽的周期重量,发明呆板的妨碍。
  频域剖析法
  (1)频谱剖析
  一样平常工程上测得的多为时域信号,为了失掉噪声源的频率特性,需将庞大的工夫进程波形颠末傅里叶变更剖析成单一的谐波重量来研讨,从而取得信号的频率布局以及各谐波的幅值和相位信息。
  随机信号的自功率密度函数 形貌了该信号的均匀功率在各个频率上的散布,简称自谱,呆板的种种噪声源有差别的频率特征,它是由呆板的布局和工况决议的。经过频谱剖析掌握了信号的频率特征,再依据呆板的布局和工况,辅以肯定的盘算或实验,就可以进一步查明噪声的泉源。
  频谱图上的峰值与次要的噪声源亲密相干,但纷歧定是逐一对应的干系。噪声谱上的一个峰值大概来自几个噪声源,而偶然一种噪声源又大概在噪声谱上发生多个峰值。为准确辨认噪声源,偶然必要再用别的的办法,或改动呆板的工况来作进一步的验证。
  互功率谱密度函数 形貌了两个信号在频域上的相干水平,而且保存有两个信号间的相位信息。它可以用来盘算体系的频响函数,举行通报途径的剖析与辨认。在噪声源辨认方面,基于互谱密度函数的干系剖析和互谱声强丈量失掉了许多使用。
  (2)旋转机器的特性剖析
  旋转机器的振动噪声通常与其转速有关,在启动和停车历程中包括了丰厚的信息。特性剖析充实使用转速信号,用以作跟踪滤波和等速率采样触发,创建振动噪声与转速的干系。依据自变量选择的差别,特性剖析有六种表达情势,即:功率谱剖析,阶比谱剖析,跟踪谱剖析,坎贝耳图剖析,转速谱阵剖析和工夫谱阵剖析。现在,特性剖析技能已普遍使用于旋转机器体系的静态剖析、工况监测和妨碍诊断中。
  (3)干系剖析
  干系函数可以形貌两个信号在频域里的相干水平,反应了安稳随机历程的输出与输入间的因果干系。关于常参数的单输出、单输入体系,输出 和 都是安稳随机历程,且外界噪声只呈现在输入点上,则 与 间的常干系函数 可由两个信号的自谱 、 和互谱 失掉。当 时,表现 与 不相干,输入不是因这个输出而起;当 时,表现它们完全相干,输入完全来自这个输出。一样平常 ,表现除 外另有其他输出存在或有外界噪声混入,或阐明该体系黑白线性的。因而,在干系谱上某个频率 处的 可以表现在该频率处输入谱 中有几多百分最近自于输出谱 。
  关于多输出、单输入体系,如输出之间不相干,可辨别盘算其常干系函数,表现各个输出对输入的奉献。这些常干系函数之和为重干系函数。若输出之间是相干的,就要用偏干系函数来形貌每个输出对输入的奉献。
  使用干系剖析,可以探寻噪声谱中峰值的因由,也便是它与呆板中哪个部件的振动或所辐射噪声之间的干系。
  (4)倒频谱剖析
  倒频谱是频谱的再次谱剖析,是频域信号的傅里叶变更。其界说有多种,取一品种似自相干函数情势的实倒谱界说,倒谱 界说为对数功率谱的傅里叶变更。倒频谱中的自变量q 称为倒频率,它具有自相干函数 中的自变量 相反的工夫量纲,一样平常以毫秒(ms)计。q值小者称为低倒频率,它表现频谱图上的疾速动摇和麋集谐频;而q值大者称为高倒频率,它表现频谱图上的迟缓动摇和希罕谐频。
  与自相干函数 一样,倒频谱 也是自功率密度函数 的逆傅立叶变更,但差别的是,在变更之前对 作了对数加权。其作用除了扩展频谱的静态范畴,进步再变更精度外,更次要是对数加权后使倒频谱剖析具有解卷积的作用。由于颠末一次傅立叶变更,时域中的卷积转换成频域中的相乘,取对数后酿成相加,再取一次傅立叶变更后,依据傅立叶变更的线性性子,在失掉的倒频谱中保存了相加干系。使用这个特征可以在仅测得一个体系呼应信号的状况下,将鼓励的源信号或体系特征分散出来。使用倒频谱技能,还能区别出因调制惹起的功率谱中的周期重量,诊断出调制源。倒频谱剖析在振动噪声源辨认、妨碍诊断、信号调制、应声剔除、语音剖析、地动丈量等方面已失掉普遍使用。
  时-频剖析与小波剖析
  上述频域剖析的底子是傅里叶变更,但傅里叶变更的范围性在于只实用于稳态信号剖析。当机器设置装备摆设产生妨碍或事情非常时,其振动噪声信号每每是时变非安稳的,信号的频率身分随工夫变革,乃至是具有瞬态特征的。遇到这种状况,基于一样平常傅里叶变更的传统的频谱剖析办法就有难。
  一种办法是经过一个个工夫窗口来察看信号,使位于窗口中的信号靠近安稳。当加窗信号沿工夫平移而且完成一连重叠变更时,就可以失掉与工夫有关的信号频谱的形貌。这里用的是短时傅里叶变更(STFT),是时-频剖析办法的一种。信号能量的时频散布提供了远比功率谱为多的信息,它把信号的时域与频域联系了起来。在时-频剖析办法中,除了短时傅里叶变更以外,另有其他办法,如伪Wigner­­­–Ville 散布(PWVD)、径向高斯核散布(RGKD)等。
  上述时-频剖析法有其难以克制的缺陷。在这种办法中,窗的巨细和外形是牢固的,对在差别时段变革着的信号用的是相反的窗,它不克不及顺应信号频率上下对窗的差别要求。在信号剖析中,为能失掉准确的高频信息,采样距离应绝对小些;而为了完备地失掉低频信息,采样距离则应绝对大些。也便是说,必要一个“柔性”的时频窗,其在较高的频率处时域窗可以主动地变窄,而在较低频率处时域窗又可以主动地变宽,从而在时域与频域都有充足的辨别率。小波变更便是能满意如许要求的剖析办法,在很多范畴失掉普遍使用。
  声强丈量法
  声强丈量(Sound Intensity)是20世纪80年月开展起来的一种声学丈量的新技能。声强是指在声场中某一点处,单元工夫内经过与指定偏向垂直的单元面积上的均匀声能,也即垂直于传达偏向上单元面积上的声功率流。声强既有巨细又无方向,它是一个矢量。
  双传声器互谱丈量法是以后声强丈量中使用最多的办法,用两个相距很近的传声器,取其信号的互谱来求得。
  声强丈量用来辨认噪声源,有三种办法:(1)声功率排序法。用声强探头测出各外表上的声强,求和盘算失掉各外表的辐射声功率,排挤其对呆板总噪声奉献巨细的序次。(2)峰值扫描法。将探头轴线平行于被测外表平移,当信号改动标记时,过探头中点的垂线上必有声源存在。此法复杂疾速,用来大略地找作声源,如检测隔板或隔墙的声走漏非常无效。(3)等声强线和三维声强图。在接近呆板的某个外表上设置丈量网格面,在网格结点上丈量声强,失掉该声辐射面的三维声强图和等声强线图,比力直观地体现该外表的声辐射情况。
  从声强的界说知,声强是矢量,能表现声能流的偏向和巨细,因而若能片面画出呆板的声强矢量图,则可理解从声源到承受者之间声能传播递的偏向和途径。
  假如只对与某个信号相干的声强感兴味,则可将该信号作为参考信号,仅丈量与此干系的声强,失掉选择声强谱(图)。
  声全息技能
  与以上的噪声源辨认技能相比,声全息技能(Acoustical Holography)的好处在于不但使用了声的强度信息,并且还充实使用了声的相位信息,因此具有更强的辨认功效。按全息丈量面与声源面相距的远近,可分为远场声全息和近场声全息。远场声全息是指全息丈量面与声源面之间的间隔宏大于剖析声波波长的状况,可以完成远间隔的噪声源辨认定位,但缺陷是其辨别率受波长( )的限定,仅记载了携带高空间频率的传达波身分,丧失了具有地面间频率信息的倏逝波身分,因此辨认的辨别率不高,功效不强, 且不克不及重修失掉振速、声强等物理量。多用于对火车、汽车等较大的物体举行噪声源定位或用在当全息丈量面不克不及接近噪声辐射面时。
  近场声全息技能(NAH)是20世纪80年月初开展起来的一种具有壮大的噪声源辨认定位、声场盘算及可视化功效的声学前沿技能。它经过丈量声源近场全息面上的复声压或质点振速,使用空间声场变更算法重修作声源的外表声压、法向振速和整个三维声场中恣意点处的声压、质点速率、声强等声学量。由于它使用了包括丰厚声源细节信息的倏逝波成份,因而其辨别率可达波长的几非常之一,从而可以对噪声源举行准确的辨认和定位,也可以对声源在声场空间中的辐射属性举行展望,为噪声控制、声质量设计等提供根据。
  固然近二十年来,外洋对NAH技能的研讨获得了很猛进展,并已推出了响应的丈量剖析体系,但现有的NAH技能无论在实际办法和推行使用方面仍旧存在许多必要办理的题目,次要有:一是要准确测得全息面上的复声压,即要同时取得每个测点上的声压(声强)幅值和相位。现有的丈量办法有三种,即:快照法,参考源法和声强丈量法,可依据声源的性子选用。关于非稳态声源,必需利用快照法,即用一传声器阵列同时记载一切测点的声压幅值和相位。二是要准确完成声源外表振动的重修和空间声场的展望,这有赖于空间声场变更算法的功能,它是近场声全息技能的中心和完成的要害。抱负的空间声场变更算法应该是精度高,速率快,顺应性强,这三者看似相互抵牾的要求必要失掉较好的办理。现在外洋主流的算法有:基于空间Fourier变更,基于界限元办法(BEM)和基于Helmholz方程最小二乘法(HELS)等。以这些办法为底子开辟出的软件和体系辨别成为外洋闻名公司的产品。三是要办理工程使用中的实践题目,在实践使用中,丈量时的声学情况并不是自在声场,有反射身分,声源也大概是多源的、干系的,并且不但仅散布在全息面的一侧,因而必要办理反射、多源、配景搅扰等题目。四是由于入口的声全息丈量剖析体系代价昂贵,要在国际推行使用这项技能,研讨开辟具有自主知识产权、功效较全、代价昂贵、可供适用的NAH丈量剖析体系非常须要。
  在NAH技能中,为了减小“有限孔径效应”和“边沿声压的不一连的影响,要责备息面宏大于声源面积,如基于FFT法的NAH就要责备息面至多为声源的2倍。这个要求关于大尺寸布局会发生很大难,偶然乃至不行能。再则,关于一样平常呆板布局,每每只要一个或数个重点噪声源和声辐射外表,假如ag官网不论体贴的是整个布局的辐射状况,照旧只是其部分信息,都不得不去对整个呆板布局举行丈量盘算,显然既无须要,也不经济。为办理这个题目,比年来提出了一种新的NAH技能――Patch NAH,该技能经过公道的数值办法对在较小全息面上的声压数据举行外推,取得较大全息面的声压数据类似值,从而“增大”了丈量孔径,减小了“有限孔径效应”,改进了丈量声压的不一连性,并包管了重修精度。
  完成Patch NAH 有多种办法,按能否必要举行迭代盘算大抵构成两大类。Patch NAH颠末数年的开展,虽已获得了不少停顿,但客观地说现在已有的种种办法都不敷美满,有待于持续研讨。现在对Patch NAH的研讨多会合在办法上,而关于全息面丈量参数对重修后果的影响、重修偏差的剖析以及偏差控制办法等这些与Patch NAH详细使用相干的题目研讨很少,这使得现在这种技能还根本停顿在办法研讨上,真正意义上的工程使用还方才开端。
  波束构成技能
  近场声全息技能是一种功效很强的声源辨认技能,但它的范围性在于:全息丈量面必需很接近声源外表,要小于最小声波波长的一半,声波的最高频率越高,这个要求就越难满意;要责备息面宏大于声源面积,而由于辨别率的限定,传声器(测点)的间距又要小于最小声波波长的一半,当声源有很高频率身分时,传声器阵列(测点数)会十分大。
  波束构成技能(Beamforming)在声纳、雷达、通讯和电子反抗信号处置中已普遍使用。这项技能是将肯定多少外形分列的多元基阵各阵元输入颠末处置(加权、延时、求和等),加强特定偏向上的有效信号,衰减别的偏向上的搅扰信号,从而构成空间指向性。将其引入到传声器阵列信号处置中,加强声源入射偏向上的信号,在该偏向上构成主瓣,成为一种无效的声源辨认技能。它可以克制上述近场声全息技能的不敷,丈量速率快,可在中远间隔丈量,能辨认大布局的噪声源,关于汽车、火车、飞机如许活动中的声辐射体的声源辨认尤其有效。
  传声器阵列的外形可以设计成一字形、十字、网格、螺线、轮辐、立体、球面、随机散布等。传声器阵列的优化设计可以加强主瓣,停止旁瓣,消弭“虚像”,获得精良的指向特征,同时又可只管即便增加传声器的数目。
  NAH和Beamforming这两种技能丈量的间隔和实用的频率差别,因而在实践测试中依据差别的要求选用,频率高、中远间隔丈量时用Beamforming,中低频率、近间隔丈量时则用NAH,也可以将它们综合使用。
  瞻望
  噪声源辨认技能的开展趋向是使得对噪声源的辨认更正确、更疾速(及时)、更利便(现场辨认)。近几年来呈现的噪声源辨认前沿技能,无不具有可视化、信息化、智能化的特点。其丈量体系一样平常由传声器阵列、数据记载器、条记本电脑加软件组成。传声器阵列和数据记载器记载声波信号,在条记本电脑上运转公用软件举行对信号的处置和运算,附装在声阵列上的数码相机拍摄声源目的的图像,所失掉的噪声影像图表现光学图像和声响,噪声从听得见酿成“看得见”。这种被称为“声学照相机”或“声学摄像机”的声源辨认体系可用来丈量剖析稳态声源、缓变声源(发起机转速变革)、恒速挪动声源(汽车、火车、飞机)和减速活动声源(汽车减速)。假如在丈量噪声的同时记载相干的信号,则可表现噪声声场与诸如工夫、转速、曲轴转角等的干系。
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