声源识别（精选七篇）
声源识别 篇1
发动机噪声是整车噪声的最大噪声源,要控制发动机噪声,首先要进行声源识别,对近场包络面和关键零部件(部位)声强(声功率)进行测量。在此基础上,采用有效措施使发动机的整机噪声达到降噪预期目标[1]。
用声强法进行声源识别,可提供发动机具体零部件或部位(如齿轮室盖、油底壳、气缸盖罩或机体表面等子声源)的声功率级及声场分布特性。但是这些零部件的表面振动噪声如何传递,需对这些子声源做进一步的声源识别,为针对性采取措施降低其结构表面噪声提供可靠依据。当前发展的传递路径分析技术,被用于评估结构传递和空气传递的能量传递路径——通过激励源到给定的影响位置,但是该分析模块比较昂贵,本文提出的子声源的识别比较简单易行。
1 齿轮室噪声的传递路径
齿轮室向外辐射噪声的传递路径[2]:(1)由活塞敲击传递激振力、曲轴轴承与轴承座摩擦副之间的振动激励齿轮系及齿轮室体,以固体声的形式向外界辐射噪声;(2)发动机曲轴箱体或其他附件受齿轮啮合振动激励,并与发动机的运转动态特性相互影响的辐射噪声;(3)齿轮啮合振动,通过轴与轴承激励齿轮室体以固体声的形式向外界辐射噪声;(4)齿轮啮合空气声,经齿轮室体衰减后继续向外传播或从孔隙中漏出;(5)齿轮受啮合冲力和节线冲力激励,以固有频率振动发声,经齿轮室体衰减后继续向外传播,当轮齿的固有频率与啮合频率相吻合时将产生共振发出强噪声。
本文将齿轮室向外辐射的噪声分为两类:一类为结构传递噪声,如图1中a、b、c所示;另一类为结构透射噪声,如图1中d、e所示。要控制齿轮室噪声,有必要对上述两类噪声做进一步声源识别,以便有针对性的采取最为有效的措施。
2 子声源识别
2.1 方法简介
对零部件结构表面辐射的噪声进行结构透射噪声和结构传递噪声的分离,可采用子声源的隔声识别法和隔振识别法。子声源的隔声识别法是在不影响结构传递噪声的前提下,对子声源采取不同的隔声措施,对子声源进行分离[3,4,5]。本文采用三步试验对子声源进行识别:步骤1,在齿轮室盖外侧连接复合钢板;步骤2,在齿轮室盖内侧连接复合钢板;步骤3,在齿轮室盖内外两侧同时连接复合钢板。每步骤分别测量近场的齿轮室声功率级和远场的整机声功率。
2.2 边界条件
应用隔声法进行子声源识别时,作如下要求和假设:(1)隔声材料(如复合钢板)与子声源(如齿轮室盖)应使用粘结剂连接在一起;(2)粘结剂(复合钢板中的阻尼材料)的阻尼作用可忽略,隔声材料仅起隔声作用;(3)内、外两侧的隔声材料及子声源盖板的隔声作用相互独立,无耦合。
2.3 理论推导及其结论
图2给出了原机和试验方案中声能量的来源。由能量守恒原理可得:
W0=Wt0+Wv+Wd (1)
式中,W0为样机的整机辐射声能量;Wt0为样机齿轮室的结构透射声能量;Wv为齿轮室盖的结构传递声能量;Wd为其他零部件辐射声能量。
在远场由插入损失可知:
Di=LWt0-LWti=-10log(1-ΔWti/Wt0) (2)
ΔWti=Wt0-Wti=W0-Wi (3)
所以:
Di=-10logT0 (4)
式中,Di为第i步试验中齿轮室盖的插入损失(i=1,2,3,以下相同);Wi为第i步试验中在远场测得的样机整机辐射的声能量;L为远场声能量对应的声功率级,如LWi为Wi对应的声功率级,以下相同;Wti为第i步试验中远场测得的齿轮室盖结构透射噪声声能量。
在假设(2)中,内外两侧同时连接复合钢板时,对齿轮室盖的隔声作用不存在耦合关系,所以存在如下关系:
D3=D1+D2 (5)
样机和该方案中整机在远场1 m测距声强法测得的声功率级的1/3倍频程谱如图3所示。
通过计算式(1)～(5)可得:
undefined
式中,L(Wd+Wv)为声能量Wd与Wv之和对应的声功率级。
由于每一频率f都满足式(1)～(5)的要求,求得的LWt0、L(Wd+Wv)的1/3倍频程谱如图4所示。
在近场测量中存在如下关系:
W′n0=W′t0+W′v (6)
D′i=L′Wn0-L′Wti
=-10logn0-W′ni)/W′t0 (7)
D′3=D′1+D′2 (8)
式中,W′n0为近场测得的样机齿轮室盖辐射的声能量;L′为近场声能量对应的声功率级,例如L′Wt0为W′n0对应的声功率级,以下相同;W′t0为齿轮室盖结构透射声能量(近场);W′v为齿轮室盖结构传递声能量(近场);D′i为第i步试验中齿轮室盖的插入损失(近场);W′ni为第i步试验中测得的齿轮室盖声能量(近场)。
样机和该方案中齿轮室盖近场0.1 m测距用声强法测得的声功率级的1/3倍频程谱如图5所示,求得的L′ Wt0、L′Wv的1/3倍频程谱如图6所示。
undefined
近场中结构透射噪声的比重为:
kWt0=W′t0/(W′t0+W′v)=79.5% (9)
式中,kWt0为结构透射噪声在近场测得的样机齿轮室盖辐射噪声中的比重。
假定结构透射噪声与结构传递噪声在远场和近场中的比重相同,则远场中齿轮室盖辐射的声功率级为:
L(Wt0+Wv)=10logT0/KWT0)/WRE
=107.53 dB(A) (10)
式中,Wre为基准声功率,Wre=10-12W。
该值与通过测得的齿轮室盖的声功率级LWn0=107.89 dB(A)之间存在0.36 dB(A)的偏差,这是由假设条件(2)中忽略了复合钢板对结构噪声的影响而引起的。计算结果表明:试验样机齿轮室盖在标定工况时结构透射噪声是主要噪声源,所以对结构透射噪声为主的齿轮室盖降噪应采用隔声措施,才能事半功倍达到预期目的。
2.4 试验验证
对该方案进行了4种工况的验证试验,包括:(1)标定工况(2 300 r/min,100%负荷);(2)最大扭矩工况(1 500 r/min,100%负荷);(3)最大转速空负荷工况(2 300 r/min);(4)怠速(750 r/min)。在近场和远场时测得齿轮室盖的结构透射噪声和结构传递噪声所占比例如图7所示。表1为齿轮室盖透射噪声声功率级。
由表1可看到,远场和近场的透射声功率比较接近,差值都小于0.5 dB(A)。从图7b可看出,在不同工况下,结构透射噪声的比重是不一样的,在怠速时,结构透射噪声与结构传递噪声的比重相当;其他工况下,结构透射噪声是主要噪声源。
2.5 理论应用
根据声强法声源识别可得到发动机各零部件声功率级,详见表2。可见降低齿轮室盖的噪声对降低整机噪声的作用最大。根据子声源识别的理论可知,通过对齿轮室盖进行透射传递噪声控制,样机的整机噪声降低了1.4 dB(A),对气缸盖进行同样措施控制后,噪声降低了0.4 dB(A);而油底壳辐射噪声主要是结构传递噪声,所以在油底壳与机体连接处通过控制传递路径(即隔振)的方法,在传递路径上减小从机体传递来的激励力对油底壳和的影响,样机的整机噪声降低了0.3 dB(A)。采取三项措施后,样机整机的噪声声功率级可以降低 2.1 dB(A)。
3 结论
(1) 采用声强法对发动机的齿轮室盖进行子声源识别,量化了其结构透射噪声和结构传递噪声在不同工况下所占比例,其中结构透射噪声占79.5%,这为有针对性的采用隔声降噪提供了理论基础。
(2) 对同台样机不同零部件,如油底壳、气缸盖罩,在相同工况下它们的噪声成分是不相同的。所以对不同的零部件需要采用不同的措施进行噪声控制。
(3) 本文提出的子声源识别方法简单易行,对噪声控制起到很好的指导作用。
摘要：以发动机的齿轮室盖为子声源识别的研究实例,在一定的边界条件下,分离出其结构噪声中的结构透射噪声和结构传递噪声,得到了样机齿轮室盖结构透射噪声是主要噪声源的结论,进而通过对其结构透射噪声的控制,达到了整机噪声控制1.4 dB(A)的预期效果。该方法也对隔声/隔振降噪提供了一定的理论基础。
关键词：内燃机,声源识别,子声源,隔声识别法
参考文献
[1]吴炎庭,袁卫平.内燃机噪声振动与控制[M].北京:机械工业出版社,2005.
[2]杨万国,楼斌.低噪声柴油机设计规律资料[G].上海:上海内燃机研究所,1986.
[3]赵松龄.噪声的降低与隔离[M].上海:同济大学出版社,1985.
[4]韩国华,袁卫平,周岳康,等.声源辐射表面声功率的理论研究[J].内燃机工程,2006,27(4):70-72.Han G H,Yuan WP,Zhou Y K,et al.Theory research onsound power of sound radiation surface[J].Chinese InternalCombustion Engine Engineering,2006,27(4):70-72.
声源噪声治理 篇2
这些噪声源设备，普遍使用于各工业部门，产生的声级高，影响面大。我国在控 制这些噪声问题方面，虽已积累了相当丰富的经验但仍存在许多实际问题，尚待研 究解决。
风机、空压机的消声器，国内目前已有较成熟的系列产品。但是在大型消声器，尤其是耐腐蚀、防尘埃、耐水气等特殊类型的消声器方面，尚有许多工作需要深入 进行。低噪声风机虽有一些产品出现，但这方面的工作，在我国也仅仅算是一个开 端。
电机噪声的系列消声隔声罩，在我国也已有生产，但对于大型电机的降噪，以及 从声源上降低电机的噪声，也尚待进一步深入下去。
在石油输送管道系统以及其它一些地方，大型柴油机噪声问题仍然严重存在，需 要解决。研制隔声性能与散热性能元气优 {带高效消声器}、使用方便的隔声罩，是问题的关键。
近些年来，我国在有梭织机噪声控制上已取得许多经验。不少单位采取各种措施，在单机上可获得 10dBA 的降噪效果。问题在于这些技术措施目前尚很难全面推广。深入对已取得效果的各项措施进行分析、筛选和改进，并探讨控制织机噪声危害的 其它途径，是当务之急。
冲床噪声的产生机理及控制途径，近十多年来，在国内有了一些新的突破。冲床 噪声影响面大，但目前国内只有少数一些地方开展了降噪工作，许多实际问题尚待 解决。
圆锯机产生的噪声一般在 100dBA 以上.木材加工行业发生的断指事故,常与此噪 声密切有关.国内自八十年代以来,对圆锯机降噪进行了较系统的研究,其结果表明, 通过对锯片开适当的减振槽,在锯片上贴阻尼片以及对机组施用隔声罩待综合措施, 可导致圆锯在工作时整机噪声的明显降低.对于球磨机噪声,目前国内有一些部门采用橡胶衬板的方法,或对球磨机筒体采用 阻尼隔声层包扎方法,或对球磨机施用隔声罩方法来降噪,取得一定的效果.但同样在 使用上,仍然存在不少问题,值得探讨解决.对于高压放空排气噪声,目前,国内多采用多孔扩散消声器或小孔消声器.多孔扩散 消声器是根据气流通过多孔装置扩散后速度降低的原理而设计的制造的一种消声器.小孔消声器是根据移频原理设计制造的一种消声器.这两种消声器对降低高压放空 排气噪声都很有效.目前国内已有这方面不同规格的产品.值得深入做的工作是,在调 研已有相当数量成功的消声器的基础上,将此类型消声器的设计工作进一步规范化.风动凿岩机噪声在矿山井下高达 120dBA,甚至更高,对操作工人危害很大.其噪声 频谱较宽,主要呈中低频性.主要噪声源是: ⒈排气噪声；
⒉活塞撞击钎尾及钎头撞击岩石产生的撞击声；
⒊风动凿岩机零部件间的撞击、磨擦以及机件振动所产生的机械性噪声。其中排 气噪声为主要成分。
解决风动凿岩机噪声的途径在于，研制高效的排气消声器，并对机械性噪声采取 有效的减振阻尼措施。对于多机凿岩台车，应设隔声操作室。
本文逐项评述了上述噪声源产生噪声的机理、控制方法、目前所达到的水平以及 存在的问题。
随着信号分析处理技术、声强测量技术在我国获得深入应用以及新型降噪材料和 新型噪控装置的不断出现，上述十大工业噪声源的控制水平在九十年代可望进入更 高的层次。
一． 风机噪声及其控制技术
风机噪声的频谱是复合谱，是叶片通过频率与宽带空气动力性噪声成分的迭加。叶片通过频率由下式确定： fn=Nbn/60 赫 式中：
B-----叶片数
N-----通风机的转数，转/分
n-----谐音序数：n=1(基频)，n=2(第二谐音)风机噪声的声级，不仅与其风机的结构形式有关，而且还同其工作状态(由全压和 风量决定)有关。不同系列、不同型号的风机，其声级是不一样的。同一风机，在不 同工况下，其声级也是不同的。风机工作在最高效率点时，声级往往取量低值。
为了更好表征风机的噪声性能，出现了比 A 级这个概念。比 A 声级是指通风机在 单位流量(1 米/分)和单位全压(1 毫米水柱)下所产生的 A 声级。同一风机在不同 工况下的比 A 声级是不同的。在最高效率点上，比 A 声级取量低值。不同系列的风 机在额定工况下的比 A 声级表征了该系列风机噪声级的高低和产品质量的优劣。所 以目前国内外多采用比 A 声级作为风机噪声的限值指标。同一系列不同型号的风机，其比 A 声级大体相近。风机加工精度愈高，气动性能愈好，比 A 声级愈低。
一般来说，前向叶片离心风机，其比 A 声级低于 2dBA；后向板型叶片离心通风 机，低于 30dBA 机翼型叶片离心风机，低于 25dBA；轴流通风机，低于 38bBA。在不同工况下，通风机噪声的声级由下式确定： LA=LSA+10LgQP dBA 式中: La----风机进气口(或出气口)的 A 声级,dBA;Lsa----风机进气口(或出气口)的比 A 声级,dBA;Q----风量,米 3/分;P----风机全压,毫米水柱.控制风机噪声的常用方法是在风机的进、出口处安装阻性消声器。对于有更高降 噪要求的场合，可以采用消声隔声箱，并在机组与地基之间安置减震器。采取上述 方法，一般可获得明显的降噪效果。
国内现已有许多噪声控制设备厂，可提供各类风机的消声噪器、消声隔声箱及减 震器。风机的噪声问题，从技术上来讲，在我国基本上已可得到有效的控制，而且 低噪声风机也已开始出现。
但是，对于有特殊要求的风机消声器，如要求防水、防潮、耐高温或防尘等，尚 有许多研究工作值得开展。
二． 空压机噪声及其控制技术
空压机也是量大面广的通用机械产品，广泛应用于机械、矿山、冶金、化工及建 筑等部门。它产生的噪声级高，影响面宽，也已成为危害工人健康和污染环境的重 要噪声源之一。从生产制造部门来说，解决空压机噪声问题可进一步提高产品质量 和竞争能力，从使用部门来讲，解决空压机噪声问题，可大大有助于改善环境和减
少工人受噪声的危害。
空压机噪声需要控制，而且现在国内也已有较成熟的办法来控制它。
空压机的噪声是由气流噪声（主要通过进、排气口向外辐射）、机械运动部件撞击、磨擦产生的机械性噪声以及包括电动机或些油机所产生的噪声组成。
一般固定用的容积式压缩机，周期性的进、排气所引起的空气动力噪声是整机噪 声的主要成分。这种噪声一般比机械噪声高水平5∽10dBA。对于往复式压缩机（容 积式）。由于转速较低，整机噪声一般是低频性；对于螺杆式压缩机（容积式），转 速较高，整机噪声一般是呈中、高频性；而由柴油机驱动的移动式压缩机，柴油机 的噪声则是主要噪声源，其噪声一般为低、中频性，而且它的噪声级远远超过压缩 机本身的噪声。
在我国，移动式以排量 6、9、12 米 3/分和固定式 L 型 10、20、40 米 3 分六 种产品在各厂矿企业得到广泛的应用。因此考虑解决这六种产品的噪声问题，将在 相当程度上解决了空压机的噪声问题。当然，在这六种产品上施用的有效噪声控制 措施，也完全适用于其它排量的空压机，并且同样可取得满意的效果。
未加降噪措施，固定 L 型往复式空压机（排量 10、20、40 米 3/分），离机组 1 米处，噪声级为 88∽95dBA；螺杆式空压机（排量 10、20 米 3/分），离机组 1 米处，噪声级为 95∽105dBA；移动式空压机（排量 6、9、12 米 3/分），离机组 1 米处，噪声平均为 100∽105dBA。
隔声罩与消声器对空压机噪声的降低将起到显著的作用。当然，对振动较突出的 机组，还应采取隔振措施。
对 10、20、40 米 3/分的 L 型固定往复式空压机，在进气口未采用消声器时，进 气口辐射的噪声在整机噪声中占主要地位。在进气口安装适当的消声器后，整机噪 声一般可降到 90dBA，甚至于 85dBA 以下（1 米距离）。如果进一步降低噪声，需要在空压机上复盖隔声罩，方能获得整机噪声的大幅度降低。
对 10、20 米 3/分的螺杆式空压机，在目前情况下，只有采用带进、排气口消声 器的隔声罩，才有希望将组噪声降到 85dBA 以下（1 米距离）。
对 6、9、12 米 3/分的移动式空压机，其主要噪声源是驱动机----柴油机的排气 噪声以及柴油机壳体辐射的噪声。些油机的振动也是一个比较严惩的问题。解决的 办法：主要是在柴油机排气口采用适当的排气消声器，在压缩机进气口安装进气消 声器，在柴油机和压缩机座下安装适当的减振装置以及整个机组采用隔声罩才能使 机组的噪声降到 85dBA 以下。
正确设计或选用适当的消声器和隔声罩，是降低现有空压机噪声的关键问题。国 内现已有不少噪声控制设备厂家，可提供有效的低频性和低中频性，因此采用搞性 消声器较为合理。国内现已出现一种结合扩张室抗性消声器原理制成的文氏消声器，对于控制 L 型或 V 型空压机的进气噪声，都有较突出的效果。这种消声器，不但消 声值高，而且具有阻损低、结构简单、使用方便等优点。
三． 电机噪声及其控制
电机（包括发电机和电动机）是工农业生产中量大面广的动力设备，据调查，目 前国产的中小型电机噪声多在 90∽100dBA 之间，大型电机噪声均高达 100dBA 以上，声能分布在 125∽500HZ 之间（个别出现在 1000HZ）。其噪声特性为低、中频性。
电机的噪声可粗略地分为两大部分：一部分是由机械振动引起的，其能量与所辐 射的声功率直接与电功率有关；另一部分则是空气动力性噪声，它直接与气流的线
速度有关，而线速度则与电机的转速相关，此外，通风噪声也不容忽视。电机的主要降噪措施有三种： 1． 装置隔声罩
如局部隔声罩、箱式隔声罩、组装式隔声罩。2． 改变电机冷却风扇结构
改变叶片和风叶直径，叶片数量由多变少。3． 安装消声器
电机进出口消声器，尾部轴向进风消声器。
目前国内应用较为广泛的降噪措施是加设隔声罩或隔声罩配装消声器。电机根据 其功率可分为大、中、小三个类型。根据其类型结构不同，采用的降噪措施也不尽 相同。
四． 柴油机噪声及其控制
柴油机噪声可分为空气动力性噪声、燃烧噪声和机械噪声三部分。
空气动力性噪声分为排气、进气和风扇噪声，其中以排气噪声为主。距离排气口 0.5 米处声级可达 115∽128dBA。
燃烧噪声的产生机理主要是由于气缸内的压力突变，通过缸体、机体、缸盖，辐 射到空间，直喷燃烧室的燃烧噪声常成为柴油机的主要声源。
机械噪声则主要是曲轴、连杆、齿轮等构件的活动部部分相互碰撞和磨擦产生。一般来说，中、小型功率的柴油机（功率不大于 1176KW）的噪声级在 105∽ 120dBA。
不同类型的柴油机，主声源不同，降噪措施也不一样。常用的降噪措施有以下几种：
对于空气动力性噪声，采用消声器最为有效。目前，大批的新式消声器已逐步取 代了旧式简单的消声器。我国已生产多种系列的柴油机消声器，供不同型号的柴油 机选用。
另外，进气消声器可以与滤清器复合一体，组成既能滤清空气又有消声效果的复 合消声器；排气消声器也可以设计成为既能消声，又能净化废气的形式，开拓了消 声器的功能。
由于直喷燃烧室是燃烧噪声的主声源，所以现在已开发出新型的非直喷式燃烧室。另外，改变喷嘴的提前角等措施也取得了很好的效果。
噪声的大小与缸径的 4 次方成正比，与转速 3。4∽5。1 次方成正比。因此，机 械噪声的控制，应在设计阶段就采取措施。比如缩小缸径，提高行程缸径比，降低 标定转速，研制低噪声柴油机。
此外，在一定程度上减少壳的表面振动也能收到一定的效果，比如采用高阻尼材 料、壳上加筋等。对于齿轮噪声，一方面，从齿轮的材料上做文章，用高分子齿轮 代替钢制齿轮。另一方面，在齿轮的形状、啮合和精度上下工夫，也能降低噪声。其中高分子齿轮，已在单缸柴油机上试用，效果比较好。
在广大科研工作者的努力下，一批低噪声柴油机正在不断推出。大型柴油机的噪声控制工作，我国尚缺乏深入的研究。
目前，我国中小型柴油机噪声控制的研究工作，已达到国际八十年代先进水平。各级管理部门非常重视柴油机的噪声问题，我国柴油机噪声表标准
（GBn259—86：中小型柴油机的噪声限值；机电部部标 JB/NQ51—87：中小型 柴油机质量分等标准），对柴油机噪声控制工作起到了积极推动作用。
五． 织机噪声及控制现状
据 1987 年统计，纺织业的企业数量，职工人数和工业产值分别占纺织工业的 62。5%66。9%和 83。5%。可以说，纺织业是纺织工业的主体。
棉纺行业的企业数量，职工人数和工业产值分别为纺织业的 51。1%，63。2% 和 63。6%。
纺织业的噪声污染是很严重的，突出的是织布车间，声级一般均在 102-105 之 间。
各织布车间噪声频谱相似，频带较宽，专用能主要分布在 1000-4000HZ。
织面噪声主要是由撞击和磨擦产生。占全部织机 98。7%的有梭织机中，80%左 右的零件产生撞击和磨擦。主要在投梭，打纬，开口，卷取，送经，动力等系统。1．从声源上治理，对打梭棒，三十六牙轮，梭子，皮带结带主要发声部件进行处 理。便如用尼龙梭子代替木梭子，用尼龙三十六牙轮代替铸钢齿轮，用复合丁腈阻 尼皮结代替原来的丁腈皮结，使噪声得到降低。另外，在一些部件外包镶阻尼层，或降低织机运行速度，安装缓冲装置，也可获得进一步的降噪效果。
对于单机降噪，因内不少单位已取得一定的经验，最高单机可降 10dBA。2．在声传播途径方面的控制，主要有以下几种：（1）局部罩
这种方法或多或少地影响作业，坚持采用的不多。（2）吸声屏
织布车间大，机多人多，所余空间少，所以这种方法不太实用。（3）吸声吊顶，柱壁吸声，空间吸声体
这种方法可以减少反射声，而且占据的空间少，一般能得到 5dBA 的降噪效果，在一些车间得到应用。但由于投资较多，在我国全面铺开，有一定的困难。（4）隔振
我国南方织机上楼，为防止固体声传播，需要采取隔振措施。一般在机台与地板 间用橡胶减振垫，也有的对楼板本身就使用了减振材料。3．个人防护
织布车间机多人多，采取个人防护措施是比较合理的。
国内目前已有质量性能均好的护耳器供选取购。但还应进一步丰富护耳器的品种，提高舒适性，经济性。
总之，为了有效控制织机噪声的危害，一方面，应推广应用尼龙梭子和尼龙三十 六牙轮，继续研制低噪声织机。同时更应在纺织系统，应制定，推行听力保护计划，鼓励工人佩戴护耳器，并指导工人正确选择和使用护耳器。
六． 冲床噪声的控制现状
冲床是工业生产中常见的机械设备，加工方式为借助于冲头的动能冲栽零件，负 荷运转噪声多在 90dBA 以上。我国冲床车间噪声一般高达 90-110dBA，给设备 操作者和车间其他人员造成极大的危害，对环境亦有影响。
在机械设备中，冲床噪声很突出。工业发达国家对冲床噪声的研究，治理和控制 开展较早，我国此项工作的开展是在七十年代末期。降低冲床噪声时，要考虑加工 质量，生产率，操作方便和降噪费用等诸多因素。可以说冲床噪声控制显得既迫切 而又艰巨。
1． 冲床噪声的产生
冲床负荷运转时产生强列的噪声。冲头与工件，打料杆与工件，卸料板与板料间 和撞击，以及在冲裁和剪切过程中形成的冲剪噪声等，都是冲床噪声的主要来源。（1）撞击噪声
撞击噪声是冲床噪声的主要组成部分。当冲头冲裁板料时，与板料发生撞击，产 生撞击噪声。撞击噪声可分为加速度噪声和自鸣噪声。冲头冲击坯料时，受到阻力 而突然停止所产生的噪声称为加速度噪声。被冲击的坯料，由于受击而发生振动，这一振动发出的声音叫自鸣噪声。（2）冲剪噪声
冲剪过程中，材料因剪切而断裂，由此导致冲头突然卸荷，所形成的声音称为冲 剪噪声。冲床被激励产生振动，并引起机身和声辐射和地面振动。（3）传动件间隙引起的噪声
冲床各连接件间存在有配合间隙，在冲击力作用下，引起轴系的反冲、零件受激 励振动，引起声辐射而形成的噪声。2． 冲床噪声控制措施（1）声源降噪 a． 冲床本身降噪
冲床降噪的根本措施在于声源控制。英国的理查兹（Richards）把撞击噪声方面 的理论研究应用到冲床上，可使噪声下降 30dBA。其基本理论是，加速度噪声等于 锤子运动时所带动的等体积的空气所具有的动能的一半。cto/vo 从 1 增加到 10，噪声级约可降低 30dBA，c 是声速，to 是锤子运动停止的时间。Vo 是锤子冲击坯 料时的运动速度。用其它方法，这样大幅度降噪是很难实现的。
七十年代末期，国际上出现了新型液压伺服冲床，冲头能按预定的运动规律工作，使冲床噪声大降低。
冲床各传动件间存在必不可少的配合间隙，减少间隙和防止轴系反冲的结构形式 已有应用，如曲轴连杆减缓反冲装置等。
改革现有传统的工艺设计，对于出厂冲床并非易事，根本途径在于改革冲床的冲 击过程。冲床降噪的技术措施有许多尚在试验研究阶段，完全成熟及全面推广还需 很长时期，因而现阶段还应考虑其它技术措施。b． 降低模具噪声
冲模设计者往往忽略对噪声的考虑。合理地选择凹凸模的配合间隙，能实现降噪 5dBA，改变凸的几何形状，用阶梯模、斜刃模代替平口模，亦能降噪 5-10dBA 左 右。但由于工件的几何开头有时很复杂，给模具加工带来一定的困难。此外还有在 模具中增加缓冲器及降低卸件噪声等措施（2）传播途径噪声控制
控制冲床噪声对人体的危害，在传播途径上采取控制措施，技术革新上比较成熟，并可取得一定效果。a.吸声降噪
吸声的目的是减弱车间内反射声，一般可降噪 6dBA 左右的降噪效果。b.局部隔声
采用加吸声的隔声屏、模具区域隔声罩，能有 8dBA 左右的降噪效果。c.全封闭隔声罩
全封闭隔声罩能有 20dBA 左右的降噪效果。罩体可作成拼装式，一般占地面积 较大。
传播途径中控制冲床噪声虽是消极的治理方法，但由于简便易行，并能收到较好的降噪效果，因而较多被采用。应用时应注意操作、维修等问题。
机床本身噪声问题虽不能马上获得解决，但冲床使用单位还是有许多可用的控制 措施。解决冲床噪声的危害并不是很难的事，关键还是看领导部门的重视程度。七． 圆锯机噪声及控制
圆锯产生的噪声高频成份较多，峰值频率在 4000HZ 左右，噪声级高达 100dBA 以上，严重危害工人的听力，是诱发事故造成木工工人断指的主要原因圆锯机的噪 声主要是由高速旋转的锯片产生的，即空气动力性噪声和锯片振动噪声，同时也包 括机械噪声，以及这三者之间相互交叉综合作用而产生的共振噪声。空气动力性噪 声主要包括齿尖噪声，排气噪声及涡流噪声三个方面。每当涡流分离的频率与锯片 的固有频率相一致时，就产生共振而发出尖叫声，这时的噪声最强。
对于锯片的噪声治理，我国自八十年代以来对此进行了较系统的研究，搞清了锯 片噪声的发声机理，并提出了相应的控制措施，且得到了显著的效果。一些研究人 员对锯片进行了振型的分析，在锯片上粘贴阻尼片以降低锯片的振动。对圆锯的空 气动力性噪声进行控制，在锯片周围，设计安装一组“制流板”，有效地在齿缘界面 内抑制均匀分离层的出现，改善了涡流分离层压力分布，抑制了涡 流，使尖叫声消 失。调整锯片使其有一个合理的切削速度，在尽可能的条件下降低噪声。圆锯整机 的噪声级与锯削速度的三次方成正此，锯削速度以 50m/s 为好。在锯片外缘沿槽 方向上加工数条均匀的消声槽也可获得部分地降低噪声的效果。在我国某些单位已 实现低噪声木材加工区。
八． 球磨机噪声
球磨机在工业生产中得到了广泛的应用，如在化工、电力、建材等到行业普遍存 在，是原料粉碎不可缺少的设备。但由于球磨机在运转过程中产生强烈的噪声，其 噪声级通常在 105-115dBA 之间，对于工作人员、检修人员的危害以及对环境的 污染都是相当严重的。因此，球磨机是目前最主要的噪声污染源之一。球磨机的噪声主要由以下两部分组成： 1． 筒体产生的噪声
这主要是在筒体转动时，钢球与钢球、钢球与钢质筒体之间的相互撞击而产生的 机械噪声，通过筒体向外辐射的噪声级可达 115dBA 以上，噪声频带较宽。2． 电机和传动机械产生的噪声
这主要是电机运转产生的电磁噪声，风扇产生的气流噪声等。电机噪声与电机功 率及转速成正比，其噪声级一般为 90dBA-115dBA。传动机械噪声主要是由于齿 轮之间相互碰撞和零部件之间的相互磨擦而产生的。
目前，国内在球磨机噪声治理方面所采用的方法大致有如下三种： 1． 阻尼隔声层包扎
主要是用组尼隔声材料将球磨机的筒体包裹起来，从而降低筒体噪声。此方法一 般能降低 5-10dBA，效果不甚理想。2． 隔声罩
就是用隔声罩将球磨机的筒体部分封闭起来，阻隔了噪声的外传途径，从而降低 了筒体的辐射噪声。这种方法比较有效，通常降噪值可达到 20dBA 左右。但安装 隔声罩后，使得检修和运行工作变得困难。同时由于电机和传动机械封闭在隔声罩 内，因而造成设备的通风，散热困难，检查、维护工作也非常不便。3． 橡胶衬板代替锰钢衬板
筒体内衬由原来的锰钢衬板改为橡胶衬板，可双大大降低钢球与筒体之间撞击噪 声，降噪值为 12-15dBA，效果明显，但仍然存在着像胶衬板的使用寿命问题。由此可以看出，上述三种方法中，后两种方法的降噪效果较好，在一定程度上对 工人的健康起到了保护作用，降低了噪声对环境的污染程度。但问题还是存在的，如散热、通风、检修、衬板使用寿命问题，还有待于今后进一步研究解决。
九． 高压放空排气噪声及控制
高压放空排气噪声是排气喷流噪声的一种。排气喷流噪声的特点是声级高频带宽，传播远。排气喷流噪声是由高速气流冲击和剪切周围静止的空气，引起剧烈的气体 扰动而产生的。
在喷口附近（在喷口直径 D 的 4-5 倍范围内），气流继续保持喷口处的流速成前 进。这个区域叫直流区。在这个区域内，存在着一个射流核心，在核心周围，射流 与卷吸进来的气体激烈混合，辐射的噪声是高频性的。
在喷口稍远的地方（约 5D-15D）为混合区，在这个区域里，气流与周围大气之 间进行激烈地混合，引起急剧的气体扰动，射流宽度逐渐扩展，产生的噪声最强。在离喷口更远的地方（15D 以外），称为涡流区，在这个区域里，气流宽度很大，速度逐渐降低以至消失，形成涡流的强度反复地减小，产生的噪声是低频性的。Lighthill 首先分析了喷注气流均匀，中间无障碍物即喷注中只有四极子声源的情 况，得到湍流噪声功率与流速成八次方的定律。
对于阻塞喷注，试验证明，气室压力超过临界条件继续增加时，虽然喷注速度保 持局部声速成不变，但噪声仍要增大。马大猷教授等得到喷注湍流噪声的声功率 W 与注点压力 P1 的经验公式为
W=KP(P1-P2)4D/(P-0.5PO)PO2(1)
在喷注 90 方向上，离喷口 1M 处的声压级 L 为：
LP=80+20lg(P1-PO)/(P1-0.5PO)PO+20lgD dBA(2)式中：
P1---注点压力 D----喷口直径 PO----环境大气压
这公式说明书了在阻塞情况下，虽然喷注速度不再增加，但随着压力的增加，噪 声功率也随之增加。
高压放空噪声的控制方法是在排气管上安装消声器。按消声原理设计结构分，排气 放空消声器可分为四大类。1． 扩容降速型消声器
这种消声器的原理是利用较大的体积容腔，扩容降压，降低排口流速。由于在亚 声速情况下，喷流噪声的强度与流速成的八次方成正比，所以在流量保持恒定的情 况下，逐渐扩大容腔和增大排口截面可以降低喷流速度，从而降低噪声。2． 节流降压型消声器
在阻塞情况下，由于排气噪声的强度随着压力的增加而加大，节流降压型消声器 就是利用节流降压原理，把一个大压降，分散到若十个局部结构承担，变成许多小 的压降，从而降低噪声。3． 小孔喷注型消声器
喷流噪声的峰值频率与排口直径成反比，因此，如果使排口辐射的噪声能量从低 频移动高频，于是低频噪声被降低，高频噪声增高。如果孔径小到一定值（如达毫 米级），喷流噪声的能量将移到人耳不敏感的高频范围。4． 多孔材料扩散消声器
利用烧结金属，烧结塑料，多孔陶瓷等控制排气喷流噪声，这些材料有大量的微 小孔隙（达丝米级），可以透气和渗水。用这类材料制成的消声器称之为多孔材料扩 散消声器，利用多孔材料的透气性，使排气流被滤成无数个小的气流，气流的压力 被大大降低，流速成也被扩散减少。从而，辐射的噪声强度也就大大减弱。
我国自七十年代末以来，在排气放空噪声的机理和控制技术方面，进行了大量首 创性的研究和实际应用工作，提出了阻塞情况下，降低排气噪声的理论，并把这些 理论付之实际，得到很好的效果，根据四种消声原理设计的复合式消声器，如节流 降压与小孔喷注复合消声器，节流与扩容式复合消声器等，对我国排气喷流噪声的 控制起到了积极的推动作用。这方面的有些成果已超过了目前国际水平。
十． 风动凿岩机噪声
风动凿岩机噪声在井下达 120dBA，甚至更高，对操作工人的危害很好严重。其 噪声频谱较宽，但主要呈中低频性。主要噪声源是： 1.排气噪声
2.活塞撞击纤尾和纤头撞击岩石产生的机械性撞击噪声
3.风动凿岩机零部件的撞击、磨擦以及机件振动所产生的机件性噪声其中以排气 噪声为主要成为。
解决风动凿岩机噪声的途径在于研制高效的排气消声器，并对机件性噪声采取有 效的减振阻尼措施。对多机凿岩台车，应设隔声操作室。对高效排气消声的要求是：
1． 消声器的消声值在 20dBA 以上； 2． 体积小； 3． 背压低；
4． 不产生结冰现象；
声源识别 篇3
1 发动机振动噪声机理
发动机是存在多个声源的复杂机器[1], 空气的运动以及部件的振动都将引起噪声, 这就是内燃机噪声产生的根源。内燃机所发生的噪声, 按其辐射的方式可分为直接向大气辐射和由于内燃机部件的各种振动, 最终通过内燃机的外表而向外辐射两类, 即空气动力噪声和结构噪声。
发动机空气动力性噪声主要包括进气、排气和风扇噪声。在没有进排气消声器时, 排气噪声是最大的噪声源, 进气噪声次之。结构噪声是由燃烧、机械、液体动力激振发动机结构引起结构振动而辐射的噪声, 又称为表面辐射噪声。燃烧噪声是由于内燃机气缸中的瞬间剧烈燃烧而形成的。内燃机在运转时, 由于力作用的周期性特点和间隙的存在, 将产生整体以及内部部件的各类机械撞击和振动, 由机械振动所产生的噪声是通过部件的传递, 最终形成内燃机表面的整体或部件的振动而扰动周围空气发出噪声, 间接地向大气辐射, 由于这种噪声纯粹是由机械撞击和振动而形成, 故称为机械噪声。发动机噪声组成的分类见图1[2]。
因此, 从发动机振动机理来说, 生成振动噪声的系统主要由以下三部分组成:
a.噪声源如燃烧、活塞拍击或齿轮啮合。
b.振动激励的传递路径, 如活塞、连杆、曲轴、气缸盖等。
c.噪声辐射表面, 如机体、油底壳、齿轮室或飞轮罩壳。
这三个部分也是发动机的主要噪声源, 笔者运用分离算法对混合噪声进行分离, 分离结果将与以上三个方面进行比较。
2 独立分量分析算法
2.1 算法概述
盲源分离 (BSS) 是指根据源信号的统计特性, 仅由观测的混合信号分离出未知原始源信号的过程, 是人工神经网络、统计信号处理及信息理论相结合而产生的方法, 近年来己成为信号处理领域一个引人注目的热点问题, 其应用包括雷达、声纳、通信、语音处理、地震预报和生物医学等许多不同领域。
独立分量分析 (independent component analysis, ICA) 是进行盲源分离的方法之一, 其目标是使由混合信号分离出的独立信号尽可能与各源信号相同。常用的算法分为以下几类:
a.基于信息论或似然估计的分离算法, 如Amari的基于神经网络的自然梯度算法、Infomax算法、非线性PCA算法等。
b.基于二阶统计量 (SOS) 的去相关算法, 如AMUSE算法、广义特征分解算法 (GED) 、SOBI、Matsuoka等。
c.基于高阶统计量的算法, 如JADE、EASI、Fast ICA、Yellin的卷积混合信号盲分离算法等。
为了利用ICA算法进行盲源分离, 还需假设各源信号统计独立、源信号数等于混合信号数, 源信号中只允许一个信号的概率密度函数 (PDF) 服从高斯分布。
2.2 模型分析
独立分量分析算法的主要思想可以用下式描述[3]:
或矢量式:
式中, X (t) =[x1, x2, …, xm]T为实际观测到的经过线形瞬时混合的m个混合信号 (或称观测信号) , S (t=[s1, s2, ……, sn]T为n个来自信号源的统计独立信号, A为m×n维矩阵, 称为混合矩阵。式 (1) 的含义是n个源信号通过线性混合得到m个观测数据信号。因此, 设置m×n阶的分离矩阵W, 使:
式中, y (t) 称为估计信号。如果由学习算法得到的W能令全局矩阵函数G=I (I为n×n维单位矩阵) , 则y (t) =S (t) , 源信号即可恢复。
盲源分离问题的实质就是在源信号S (t) 和混合矩阵A都未知的情况下, 运用某种分离算法, 只根据观测到的数据X (t) 来恢复源信号S (t) 的过程。
2.3 基于负熵最大的Fast ICA算法
Fast ICA算法是一种基于负熵判据的快速, 并且分离性能良好的独立分量分析算法。负熵的定义源于信息论中熵的概念, 它的定义是[4]:
式中, yGauss是一个与y具有相同方差的高斯随机变量, Ng (y) 为随机变量的微分熵。
根据信息理论, 在具有相同方差的随机变量中, 高斯分布的随机变量具有最大的微分熵。当y具有高斯分布时, Ng (y) =0。y的非高斯性越强, 其微分熵越小, Ng (y) 值越大, 所以Ng (y) 可以作为随机变量y非高斯性的测量度。Fast ICA算法采用如下近似公式:
其中, E (g) 为均值运算;G (g) 可取G1 (u) =a1-1lgcos (a1u) , (1≤a1≤2) , G2 (u) =- (1/a2) exp (-a2u2/2) , (a2≈1) , G3 (u) =0.25u4等非线性函数。由y=wTX (y) 为其中一个独立分量, w为分离矩阵W的一行, X为混合矩阵, 代入 (4) 式得:
为降低算法的复杂度, 假定变量已经经过白化处理, 即均值为0, 方差为1。经过预白化处理后, Fast ICA算法步骤如下[5]:
a.令n=0, 初始化权值向量w0。
b.n=n+1。
c.对w进行调整w (n+1) =E{Xg (wT (n) X) }-E{Xg (wT (n) X) }w (n) 。
d.归一化处理w (n+1) =w (n+1) /‖w (n+1) ‖。
e.如果算法没有收敛, 则转到第3步再次跌代。
f.算法收敛, 求出一个独立分量, y1=s′1=w X。
将上述算法运行n次, 依次迭代出权值向量w1T, w2T, …, wnT, 从而求出了ICA的分离矩阵W的行向量, 从而很容易求出源信号的估计。
2.4 独立分量分析算法的仿真比较
为了了解Fast ICA算法的实际分离效果, 这里选取3个非高斯的相互独立的声音信号做仿真研究, 3个信号S1, S2, S3经过线形混合后会得到3个混合信号x1, x2, x3, 在MATLAB平台上对这三个混合信号应用Fast ICA算法进行分离。
选取3个源信号, 如图2所示为三个相互独立的信号S1, S2, S3。
注:为了使信号有可比性, 对选取的信号做了无量纲幅值变化, 以图中横坐标代表采样点的个数, 纵坐标代表3个信号的相对大小 (无量纲) 。
用3×3的矩阵来模拟试验中3个音频采集器对3个源信号 (s1, s2, s3) 相互叠加所造成的线性混合, 矩阵为:
经过混合后, 代表3个音频采集器采集到的3个混合信号见图3, 而经过Fast ICA算法分离得出的实际效果见图4。
对比图2和图4可以看出源信号s1, s2, s3虽然没有一一对应y1, y2, y3信号, 即信号的顺序发生了改变, 而且分离结果也是无幅值特性的, 但对于源信号的所有特征, 都很好地恢复了出来, 结果令人满意。
3 对发动机噪声信号的分离和识别
由参考文献[6]可知内燃机噪声信号大体服从亚高斯分布, 满足独立分量分析的基本条件, 即可以用盲分离算法对其进行分离。实验设备采用的是单缸四冲程柴油机, 运用3个精密声级计分布在柴油机周围记录噪声的频谱, 调节发动机转速到1 500 r/min, 负荷95%, 信号采集频率为16 k Hz, 2 000个样本点, 混叠信号见图5。
仔细辨认图5混叠信号可发现三个信号有细微幅值或者相位差别, 这是由于音频信号采集器放置的方位不同, 从内燃机各振源发出的信号经过时间和相位的混合传递到采集器就会发生细微变化。
将这些数据导入MATLAB中, 运用以上提到的Fast ICA算法对数据进行分析, 可得出3个子信号, 见图6。
由盲源分离的特性可知这三个信号S1, S2, S3是无量纲幅值特性的, 相较于真实信号, 有可能在相位上发生改变, 但不影响对信号的分析。发动机的转速为1 500 r/min, 在一个循环中会产生2个峰值, 一个一阶惯性力, 一个二阶惯性力, 对比可知S3为曲轴系统等运动件惯性力激励引起的噪声[6]。信号S1的幅值非常有规律, 可以认为是周期性工作, 而燃烧噪声是由于内燃机气缸中的瞬间剧烈燃烧而形成的, 就其性质而言, 是由于燃烧的突发阶段以及火焰的传播特性而产生剧烈的冲击波, 在气缸内来回冲击, 多次反射而形成的一种空气振荡。因此信号S1为燃烧噪声, 而S2为空气动力噪声的混合, 包括进气噪声、排气噪声、风扇噪声等。
4 总结
由内燃机噪声信号的分离结果可见, 分离效果良好, 信号分离出的三个分量与理论分析基本吻合, 因此对发动机的降噪处理也应从对信号S1, S2, S3的减小来考虑。空气动力性噪声控制可以通过设计良好的进排气系统和消音器较容易地实现。降低结构噪声则可以从以下几个方面来考虑[7]:一是要减小振动和噪声激励, 包括改善燃烧特性, 减小活塞与缸套间隙, 减小运动件的质量等措施;二是合理设计结构, 采用合理的刚度分布, 各部件合适的振动模态, 采用隔震措施等, 以减小振动响应和振动传播;三是采用阻尼、隔声等措施来减小噪声的辐射。
参考文献
[1]Challen B J, Croker, M D.A Review of Recent Progress in Diesel Engline Noise Reduction[J].SAE Paper 820517.
[2]朱孟华.内燃机振动与噪声控制[M].北京:国防工业出版社, 1995.
[3]梅铁民.盲源信号分离时域与频域算法研究[D].大连:大连理工大学, 2005.
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[5]刘婷婷, 任兴民, 康召辉.Fastica算法在机械振动信号分离中的应用[J].西安工业大学学报, 2008, 28 (1) .
[6]金岩, 郝志勇, 杨陈.内燃机噪音信号的独立分量分析[J].内燃机功能工程, 2007, 28 (4) .
声源识别 篇4
关键词：内燃机,柴油机,噪声源,识别,降噪
0概述
发动机噪声源有多种分类方法,其中从激励源上可分为燃烧噪声、机械噪声、空气动力性噪声。对噪声源的识别是内燃机噪声研究的一个重要方面,在识别过程中,对空气动力性噪声一般很容易识别,而功能性噪声的机械噪声和燃烧噪声却很难分离。针对机械噪声和燃烧噪声究竟哪一个才是更主要的噪声源,国内外学者进行了许多研究,发明了诸如倒拖法、相关技术分析法、喷油(点火)提前角试验法、气缸压力频谱计算法等用来进行燃烧噪声和机械噪声分离的方法。从严格意义上而言,每种方法都有其应用价值和局限性,但不能达到完全实现机械噪声和燃烧噪声的分离。
本文在将进排气噪声通过管道引出试验室的情况下,研究出主要噪声源为机械噪声和燃烧噪声。通过单缸熄火法进行燃烧噪声的测量和计算分析,在识别了机械噪声和燃烧噪声对整机噪声的影响情况下,通过声学照相方法,结合振动测量法、频谱分析法进行发动机表面辐射噪声源识别。针对已经识别出的主要表面辐射噪声源采取降噪措施,使得整机噪声得到下降。
1燃烧噪声和机械噪声的识别
1.1整机噪声的测量
试验用发动机的主要技术参数如表1所示。
测量在全封闭性的半自由声场振动和噪声试验室中进行,没有风速的影响。其顶棚以及四周的墙壁表面附吸声材料,地面为平整的水泥地面。消声室内本底噪声为25～30 dB(A)。根据国标GB/T 1895—2000《往复式内燃机 辐射的空气噪声测量 工程法及简易法》的要求进行测点布置,如图1所示。
图2为所测得的整机噪声声压级及各点声压级结果。由图2可看出:在各转速下,前端面测点的噪声值明显高于其它测点,对整机噪声的贡献最大;其次噪声值由高到低依次是进气侧、排气侧和顶面;而1、3、5、7和飞轮侧的测点噪声值明显低于上述4个测点的值,这5个测点中以第5测点的噪声值为最高,但相比顶面的噪声值低4～6 dB(A);飞轮侧的噪声值最低,对整机噪声的贡献最小。
1.2燃烧噪声的测量
本文采取单缸熄火的方法进行了机械噪声和燃烧噪声分离的研究,该方法是基于倒拖法进行设计的,它的特点是可以实现在线分离噪声测试,无须为发动机额外提供动力进行倒拖。但是由于机械噪声和燃烧噪声的关联性,要得到绝对准确的结果很难。
发动机在某一工况下正常运转时的噪声声功率级为Lw,由n缸共同发出的功率为Wn。当发动机中有一缸或m缸发生熄火时,要保持原来的转速和其它各缸工作状态不变,就要使总的负荷发生变化。所以部分缸熄火就相当于工作的缸数减少,那么总的输出功率就会变小,相当于原来的undefined或undefined,这时发动机所发出的噪声声功率级为L′w1或L′wm,这部分噪声包括机械噪声和着火燃烧各缸所激发出的燃烧噪声。所以断油熄火缸所激发出的燃烧噪声就可以通过总噪声和熄火后的噪声能量之差来求出,以第1缸为例,即
求出单缸或m个缸的燃烧噪声后,其它缸的燃烧噪声就可以按此方法依次求出,最后通过各缸燃烧噪声加和平均求出总的燃烧噪声。值得注意的是,总的燃烧噪声不能用单一缸的燃烧噪声与缸数相乘直接得到。这是因为各缸做功情况不同,向外辐射的噪声也不一样。
根据整机噪声测量,停止对第1缸的供油,在发动机油门全开的状态下,调整负荷,使发动机转速达到原机整机噪声测量的转速,稳定后测量出发动机的噪声。恢复后再依次进行其它几缸熄火的噪声测量,直至所有缸都完成。
图3为单缸熄火法进行整机噪声测量和原机噪声的比较。
从图3可以看出:熄灭单缸工作下的发动机整机噪声与原机噪声随转速的变化趋势基本一致,熄灭不同缸工作时整机噪声不同,因此各缸对燃烧噪声的贡献各不相同;熄灭单缸的发动机噪声与原机噪声差别不大,因此同机械噪声相比,燃烧噪声不是主要的噪声源,但是降低燃烧噪声能够进一步降低整机噪声。
计算得到的燃烧噪声和机械噪声关系如图4所示。
从图4可以看出:机械噪声比燃烧噪声高5.72～10.86 dB(A),在1 300 r/min和1 400 r/min时燃烧噪声与机械噪声的差值最小,对整机噪声的贡献最大;而在1 200 r/min和2 000 r/min时,两者的差值最大,燃烧噪声对整机噪声的贡献最小。因此,对于6L330-30(电控单体泵)发动机而言,降噪工作的重点是降低发动机机械噪声,在机械噪声降低到一定程度时,燃烧噪声对整机的噪声贡献量相对增大,此时再考虑降低燃烧噪声来降低发动机噪声。
2表面辐射噪声声学照相
声学照相机是一种基于声束成形技术的噪声映射系统,通过精确的噪声源定位和标记可能的质量问题来对声音生动、精确和快速地可视化呈现。对发动机的前端面、进气侧、排气侧和顶面进行声学照相来识别噪声源,本文以前端为例进行分析。图5示出了前端面不同转速下声学照相结果。
由图5可以看出:前端面主要辐射噪声部位为减振器、皮带轮和齿轮室罩盖位置,因此可以针对减振器的优化、提高齿轮加工精度和优化、齿轮室罩盖的结构优化来降低辐射噪声。
相同的,进气侧主要噪声辐射部位为充电电机和油泵;排气侧主要噪声辐射部位为涡轮增压器、排气歧管和油底壳,尤其是随着转速增高,油底壳辐射的噪声增大,在2 200 r/min时成为主要的噪声源;发动机顶部噪声主要辐射部位为气缸盖罩盖、进气管和涡轮增压器。
3振动噪声频谱分析
对发动机噪声辐射值较大的测点4(前端面)、测点6(进气侧)、测点2(排气侧)和测点9(顶面)4个测点在标定点(2 200 r/min)的测量噪声进行1/3倍频程分析,结合各面机体振动测点和部件振动测点的频谱分析,进一步分析整机噪声源。图6为以前端面为例的前端测点噪声频谱。由图6可见:前端测点2的噪声最高频率为1 600 Hz频带(1 400～1 800 Hz),1 m声压级达到了95.7 dB(A),其次在1 000 Hz频带(900～1 120 Hz),1 m声压级为93.1 dB(A)。
对前端面的机体位置和齿轮室罩盖位置进行振动测量并进行频谱分析,分别如图7和图8所示。
由图7可见:机体前端面测点振动在1 100 Hz和1 800 Hz左右出现峰值,与前端测点2噪声出现峰值位置相对应。从图8可以看出:在1 300 Hz、1 400 Hz、1 600 Hz和1 800 Hz附近位置振动幅值较大,同图7机体振动频谱分析相比,齿轮室罩盖位置振动较大,因此齿轮室罩盖辐射噪声为主要噪声源。
从声学照相的结果分析可知,减振器是前端面主要的噪声源,由于工作过程中减振器为旋转状态,无法进行振动测量。
4屏蔽措施的应用
根据噪声源识别结果,对1 m声压最高的前端的齿轮室、次高的进气侧的电机和油泵进行铅覆盖。覆盖形式为在铅板下加吸声材料。不同转速下整机噪声声压级原机状态和油泵、齿轮室罩盖、充电机不同屏蔽方式比较如图9所示。
从图9可以看出:电机、齿轮室罩盖、油泵同时采取屏蔽措施时,降噪效果最明显,同原机额定点整机噪声相比下降了1.18 dB(A);其次是齿轮室罩盖和油泵同时采取屏蔽措施时,同原机额定点整机噪声相比下降了0.83 dB(A);再次是电机和油泵采取屏蔽措施,同原机额定点整机噪声相比下降了0.6 dB(A)。同时可以看出,单独对电机进行屏蔽,对整机噪声几乎没有影响(0.06 dB(A)的影响)。
对齿轮室罩盖、电机和油泵同时进行屏蔽时,能有效降低除了测点1、2、8外各测点的噪声,其次对齿轮室罩盖和油泵同时采取屏蔽措施效果也比较明显。同时应该注意到,在对齿轮室罩盖采取屏蔽措施时,并没有把齿轮室罩盖完全屏蔽,其中对皮带轮和减振器之间的区域(噪声辐射最大的区域),没有采取任何措施。因此,对齿轮室罩盖采取措施,能更有效降低整机噪声。
5结论
(1) 六缸单体泵发动机的降噪重点在机械噪声,而燃烧噪声对整机辐射噪声的贡献不大。以标定工况为例,整机噪声声压级为97.21 dB(A),机械噪声声压级为96.72 dB(A),燃烧噪声声压级为87.48 dB(A),燃烧噪声使得整机噪声增加0.49 dB(A)。机械噪声对整机噪声的贡献度为99.5 %,燃烧噪声对整机噪声的贡献仅为0.5 %。
(2) 对整机噪声贡献较大的测点分别是前端、进气侧、排气侧和顶面。辐射出的噪声较高的部件分别为:前端的齿轮室罩盖、减振器;进气侧的油泵、充电机、机体靠近前端的下角和油底壳;排气侧的涡轮增压器、机体靠近前端的下角和油底壳;顶面的缸盖罩。对这些部件进行结构优化设计或采取屏蔽措施,能降低整机噪声。
(3) 可通过提高齿轮的加工精度降低齿轮噪声,从而降低前端辐射噪声及降低整机噪声。
(4) 对减振器进行优化设计,考虑设计复合减振器降低纵、弯、扭振动,能进一步降低前端辐射噪声。
(5) 通过多种噪声源识别方法,找到主要噪声源,对噪声辐射主要部件采取降噪措施,效果明显。
参考文献
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声源识别 篇5
关键词：波束形成,声源识别,传声器,阵列
0引言
近场声全息 (NAH) 技术经过很长时间的发展已经日趋成熟, 广泛应用于近距离测量和对中低频噪声源的识别。波束形成 (Beamforming) 是基于传声器阵列的一种信号处理方法, 适合中高频和中长距离声源的识别。相对于近场声全息法必须要求规则阵列, 波束形成方法可以用不规则阵列, 比如随机阵列, 对传声器的数量要求大大降低。对于波束形成算法, 传声器阵列的布局对识别效果影响很大, 选择合适的阵列形式可以遏制旁瓣, 避免一定的混叠现象, 提高识别精度, 减少传声器的数量。本文改进三圆环阵列为随机三圆环阵列, 让传声器在三圆环上随机分布, 研究其指向性和声源识别效果, 并且和十字、三圆环和网络阵列进行比较。结果表明随机三圆环阵列可以得到很好的识别效果, 且使用传声器数量少, 降低了成本, 有一定的实用性。
1波束形成基本原理
基于波束形成的噪声源识别技术是通过传声器阵列实现的, 根据各个传声器接收的声音信号的时间差以及传声器的位置来确定声源的方位。波束形成延时求和算法的目的是对传声器阵列中各阵元的输出进行延时、加权、求和等运算, 以补偿各阵元上的传播延时, 让所有的传声器在延迟时间感受到指定声源的同一个瞬时波前, 进而产生一个空间响应极大值, 形成一个主波瓣, 将输出信号聚焦到指定声源方向或位置, 这样在声源方向上就得到了空间响应的极大值, 从而识别出声源的位置 。本文基于近场球面波假设对波束形成进行研究。
假设一个线性阵列中M个传声器的位置为rm (m=1, 2, …, M) , 在阵列的前面是脉动球声源, M个传声器测量得到声压值pm。通过对重建面的逐点扫描改变阵列的聚焦方向, 分别计算各个方向的延时, 实现对重建面的重建, 从而实现对多个声源的识别。对声压值pm分别进行延时求和得到焦距点的声压值:
undefined。 (1)
其中:wm为第m个传声器的加权系数, 在此取wm=1;Δm (r) 为当聚焦到某一点时, 第m个传声器相对于参考点的时延, undefined为参考点到聚焦点的距离, |r-rm|为第m个传声器到聚焦点的距离, c为声音传播的速度。式 (1) 的频域形式为:
undefined。 (2)
其中:ω=2πf, f为频率。根据上面的公式和测量信号就可以重建出在测量面和声源面之间任一平面的声压信息。
2基于互谱的波束形成方法
对于稳态声场很自然地想到求其自谱和互谱, 从式 (2) 可以得到平均功率谱输出为:
undefined。 (3)
其中:undefined。
在式 (3) 中, 把自谱和互谱分开, 可以得到:
undefined。 (4)
由于所有的传声器是在同一个声场中, 各个通道的有用信号往往是相关的, 而各个通道的干扰信号 (包括风噪声和硬件的电子噪声) 往往是不相关的, 所以自谱Cmm (ω) 会包含各个通道的干扰噪声。基于上述原因, 一般将式 (4) 中的自谱部分删除, 这就是基于互谱的波束形成算法, 也称为去自谱波束形成算法, 公式为:
undefined。 (5)
V (r, ω) 是聚焦平面上离散的网格点计算结果, 在等高线结果图上的峰值有很大可能就是声源的位置。
3各种阵列形式及其指向性
选择合适的阵列形式不仅可以遏制旁瓣, 避免一定的混叠现象, 提高识别精度, 还可以有效地减少传声器的数量, 进而节约实验成本。几种常见的阵列形式如图1所示, 本文研究随机三圆环阵列的指向性和识别效果。
指向性是区别传声器阵列优劣的重要指标, 指向性函数为:
undefined。 (6)
其中:k为聚焦方向的波矢量;k0为声波入射方向的波矢量。研究仰角在[0o, 90o]变化时的指向性, 分析频率为4 200 Hz, 声波入射方向k0=[45o, 45o]。仿真结果表明, 十字阵列指向性最差, 改进的三圆环阵列 (随机三圆环阵列) 指向性比三圆环阵列好, 几乎可以和网络阵列的指向性相当, 但是随机三圆环阵列比网络阵列传声器个数少, 阵列指向性对比见图2。
4数值仿真
基于互谱的波束形成方法比传统的延时求和波束形成方法可以更好地遏制旁瓣的产生。本文针对3 000 Hz～4 000 Hz宽频信号进行仿真。在一个平面上虚拟两个或多个脉动球声源, 把它作为声源面, 在与之平行的另一个面上布置传声器阵列, 作为测量面, 在两个平面之间选取一个与声源面平行的重建面 (一般在靠近声源面) 。假设3个声源位置坐标分别为[0.1, 0, 0], [-0.1, 0, 0], [0, 0.2, 0], 传声器阵列中心坐标为[0, 0, 0.6], 重建面中心坐标为[0, 0, 0.5], 根据式 (5) 得到的仿真结果见图3。
通过仿真研究发现, 十字阵列识别效果很差, 旁瓣比较多, 而且数值比较大, 上面的1个声源几乎无法辨别;网络阵列识别效果好, 几乎没有旁瓣;对于使用相同数量传声器的随机三圆环和三圆环阵列, 随机三圆环的识别效果明显比三圆环好, 旁瓣较少。
5结论
研究表明, 阵列形式对识别效果影响很大, 优化传声器阵列布局是提高声源识别效果的重要途径。十字阵列识别效果最差, 旁瓣比较多, 而且数值很大, 严重影响了声源位置的确定;改进的三圆环阵列 (随机三圆环) 的识别效果明显优于三圆环阵列, 可以达到和网络阵列相当的识别效果。但是网络阵列需要的传声器数量太多, 实用性差, 随机三圆环阵列使用相对较少的传声器, 实用性好, 成本低。
参考文献
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声源识别 篇6
柴油机振动的多激励性、时变性、传递路径的错综复杂性使结构刚度分布不同的表面振动响应和向外辐射噪声之间的关系十分复杂。燃烧激励响应 (燃烧噪声) 、机械激励响应 (机械噪声) 在发生的时间、空间、传播的途径和信号的基本频域特征等方面都重叠交织在一起, 如何进行分离和识别就成了一个十分重要的难题。目前采用较多的还是以试验方法为主并结合信号时频域分析的传统识别方法:文献[1]通过采用改变喷油提前角的方法, 在保持内燃机的机械噪声声功率和传递函数不变的情况下改变燃烧噪声声功率, 从而实现对机械噪声和燃烧噪声的识别与分离;文献[2]结合发动机结构的振动传递函数试验工作对燃烧噪声和活塞敲击噪声的产生机理开展相关研究, 识别得到燃烧气体力和活塞敲击激励的主要传递路径及振动响应特性。
在现代信号处理方法中, 独立分量分析 (independent component analysis, ICA) 是一种非常有效的盲源分离技术, 这种分离技术不受源信号时间互相交叠和频谱互相交叠的影响, 而且分离后的输出信号能保留源信号中的微弱特征信息。从原理上讲, 利用ICA方法对柴油机振声源信号进行分离是适合的[3,4]。例如:文献[5]采用基于负熵极大的Fast ICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离, 结合小波变换技术, 分离与识别了柴油机的燃烧噪声、活塞敲击噪声、正时齿轮噪声等噪声源;文献[6]利用多通道盲最小均方差 (MBLMS) 算法进行了柴油机振动信号的分离实验, 结合短时傅里叶时频分析, 分离与识别了燃烧、活塞撞击和进气阀关闭信号。
本文以某V型双缸柴油机为研究对象, 采用基于四阶累积量的JWSm ICA技术 (JADE CWT single cylinder misfire ICA) 进行噪声源及其激励源响应的识别分析, 该技术即是JADE盲分离算法、连续小波变换 (continuous wavelet transform, CWT) 、单缸熄火法结合ICA方法的组合技术。首先通过对柴油机在各个工况下进行单缸熄火的方法来分离与识别机械噪声和燃烧噪声, 然后采用JADE算法及小波时频分析, 分离与识别标定工况下燃烧激励响应和机械激励响应, 最后结合单缸熄火与ICA识别结果, 进一步研究机械噪声和燃烧噪声与其主要振动激励响应的相关特性。
1 机械噪声和燃烧噪声及其激励源响应的JWSm ICA识别技术
1.1 单缸熄火法
在屏蔽进排气噪声前提下, 柴油机由n缸做功调整到对应工况, 通过九点声压法测量整机声功率级为Wp。当其中有一缸断油熄火, 柴油机转速下降, 理论上总输出功率相当于原来功率的 (n-1) /n, 保持油门不变, 调整负荷, 使转速恢复到熄火前的稳定转速, 此时测量整机声功率级为W'p1[7]。因此, 熄火缸所产生的燃烧噪声可以通过总噪声能量与熄火后的噪声能量之差来求出, 以第一缸燃烧噪声计算为例:
依次对计算所得各缸燃烧噪声能量求和即可求出总的燃烧噪声, 在此基础上, 通过整机噪声能量消去燃烧噪声能量, 即可得到总的机械噪声。同时对实测整机噪声频谱的频带中心声功率级按上述能量进行叠加与消去还可进一步得到机械噪声和燃烧噪声的频谱特性。
1.2 基于四阶累积量的联合近似对角化算法
JADE算法与基于二阶统计量的算法不同, 它联合近似对角化的不是时延协方差矩阵而是四阶累积量矩阵, 是四阶盲辨识 (four order blind identification, FOBI) 算法的推广和改进, 不仅可以解决源信号具有相同峭度信号的分离问题, 而且在高斯噪声背景下分离性能比较稳定[8]。
定义经过白化后的白化信号z (t) (z (t) =Qx (t) , Q为白化矩阵) 的四阶累积量矩阵为
其中, cum () 为四阶累积量的运算符号, mkl为任意N×N维矩阵M的元素, Cz (M) 是对称阵, 此累积量矩阵可以分解为Cz (M) =λM, 因此M被称为Cz (M) 的特征矩阵。JADE算法可归纳如下:
(1) 利用协方差矩阵对观测数据x (t) 作白化去相关处理, 即z (t) =Qx (t) ;
(2) 利用式 (2) 计算z (t) 的四阶累积量矩阵组Cz (Mp) , p=1, 2, …, N;
(3) 对矩阵组Cz (Mp) 进行联合近似对角化处理, 估计出一个酉矩阵U;
(4) 得到估计分离矩阵W=UTQ;
(5) 得到分离信号的估计y (t) =Wx (t) 。
在此基础上, 针对柴油机振声信号的非平稳性, 利用小波变换的时频聚焦能力以及在分析非平稳信号方面的优势, 通过时频图提取分离信号的时频和频域联合特征, 识别各源信号的产生原因。综上所述, 基于JWSm ICA技术进行柴油机噪声源及其激励源响应的识别分析流程如图1所示。
2 机械噪声和燃烧噪声的分离与识别试验分析
本试验在常柴股份有限公司的柴油机台架实验室中进行, 实验室墙面装有吸声微穿孔板, 顶面也设有吸声材料, 静态背景噪声声压级为53.9d B (A) , A表示计权;台架采用的是电涡流测功机, 工作时振动小, 同时用覆盖件和石棉对电涡流测功机及驱动轴端进行了隔声处理, 电涡流测功机近场噪声要比声源运转时声压级低10d B (A) 以上;另外采用的供油装置是普通的燃油箱, 采用的冷却水箱则移至室外, 通过橡胶水管传输而无需其他动力传输装置。因此, 背景噪声无需修正, 实验室声学环境满足工程测试要求。为排除空气动力性噪声对测试结果的影响, 进排气管用石棉材料包裹并引至室外;房间通风扇在噪声测试时及时关闭。研究所用柴油机为V型四冲程自然吸气水冷双缸柴油机, 气缸夹角为80°, 标定工况为 (3600r/min, 14k W) 。
考虑到柴油机实际工作的机械效率, 进行单缸熄火所选择的柴油机工况为:转速从1200~3600r/min, 间隔为600r/min, 各转速对应负荷从50%~100%, 间隔为25%。在50%、75%、100%负荷条件下, 对应各个转速的机械噪声和燃烧噪声进行分离, 结果如图2所示。
由图2分析可知, 在不同负荷条件下, 整机噪声声功率级随着柴油机转速的升高而增加。然而, 燃烧噪声和机械噪声对整机噪声的贡献却不同。柴油机转速从1200~1800r/min, 燃烧噪声均为主要噪声源, 尤其在1200r/min、50%负荷条件下, 燃烧噪声占整机噪声比例最大为91%。柴油机转速在2400r/min时, 在50%和100%负荷条件下, 机械噪声对整机噪声贡献稍大;而在75%负荷条件下, 以燃烧噪声为主, 占整机噪声56%。柴油机转速从3000~3600r/min, 随着转速和负荷的增加, 燃烧噪声进一步增加, 其中, 在3000r/min时, 燃烧噪声对整机噪声的贡献占主要地位;在3600r/min时, 在50%和75%负荷条件下, 燃烧噪声与机械噪声所占比重比较接近, 但在100%高负荷条件下, 整机噪声增大主要是来源于燃烧噪声。综上分析可知, 在常用转速工况下, 燃烧噪声是整机降噪的重点。
在标定工况下, 柴油机燃烧噪声声功率级为108.3d B (A) , 占整机噪声的74%, 将实测整机噪声1/3倍频程谱的频带中心声功率级按噪声能量叠加和消去方法得到机械噪声和燃烧噪声的1/3倍频程声功率级谱, 如图3所示。
由图3分析可知, 燃烧噪声与机械噪声的能量都主要集中在中心频率2.5k Hz以下, 其中, 燃烧噪声在以1k Hz (891~1122Hz) 为中心的频率范围内出现噪声峰值, 说明降低此频带范围内的噪声能量是降低燃烧噪声的关键。机械噪声在以2k Hz (1778~2239Hz) 为中心的频率范围内出现噪声峰值, 同样降低此频带范围内的噪声能量是控制机械噪声的重点。
3 燃烧激励响应和机械激励响应的分离与识别试验分析
柴油机缸盖系统和气缸体 (主推力面) 既是燃烧激励、气门机构运动冲击、活塞敲击的承受者, 又是柴油机辐射噪声的主要传递路径。因此, 将两个振动加速度传感器分别布置在缸盖螺栓和靠近气缸套的主推力面上, 同时获取标定工况下活塞运动方向和活塞敲击方向上的4个振动响应信号, 测点布置如图4所示。
在采用ICA方法进行盲分离之前, 必须满足一定的前提条件, 即源信号之间须相互统计独立, 而且至多只能有一个源信号为高斯分布[9]。柴油机燃烧激励源和机械激励源具有确定的时间周期和特定的频率范围, 在空间传播上, 各有不同的传递路径, 这种独立的时间空间分布特性满足ICA对源信号的独立性要求。另外, 缸盖测点和主推力面测点振动响应信号的峭度值均大于0, 即均服从超高斯分布, 尤其是气缸盖, 其峭度最大值为30.74。因此, 可以推断, 柴油机燃烧激励源与机械振动激励源也都具有非高斯分布特性。综上分析可知, 可采用ICA方法对缸盖和主推力面振动信号进行盲分离, 其中, JADE批处理算法的主要特点是加强算法的代数概念———引入多变量数据的四维累积量, 并对其作特征分解。
因此, 本文采用JADE盲分离算法对缸盖和主推力面振动信号进行盲源分离, 图5所示为盲分离结果中比较突出的2个独立分量, 每个独立分量都可能对应于柴油机的一个振动激励源响应信号。由于振动激励源特征是未知的, 盲分离结果的幅值和排列顺序又具有不确定性, 而仅根据各独立分量的时域描述, 无法判断各独立分量分别对应于哪一种激励源响应, 因此, 本文采用功率谱分析和具有较好时频定位特性的连续小波变换对各独立分量进行后处理, 结合柴油机先验知识, 识别各独立分量, 并进一步分析各激励源响应的时频特征。
本文采用韦尔奇谱估计方法以及选取与柴油机振动响应信号形状相似的complex morlet1-2小波基对独立分量y1进行功率谱计算和连续小波变换, 结果如图6所示。
从图6a可以看出:y1的能量主要集中在1000~2500Hz的中高频带内, 且以1895Hz的峰值最为突出。图6b为y1的小波时频分析结果, 在3600r/min时, 2缸4冲程柴油机在0.033s内完成一个工作周期, 振动能量集中频带具有明显的周期瞬态特性, 与时域波形中的各冲击响应相对应。由于缸盖系统、气缸体所受机械振动激励以气门落座冲击、活塞横向敲击为主, 激励频带都属于中高频范围, 因此可以推断, 独立分量y1是由机械激励引起的振动响应。
图7为独立分量y2的分析结果。从图7a可以看出:y2的能量主要集中在800~1200Hz的中低频带内, 且以993Hz的峰值最为突出, 另外在谱图上有180Hz的谐波特征频率存在, 正好对应于柴油机的3倍发火频率。图7b为y2的小波时频分析结果, 在柴油机工作周期0.033s内, 周期呈现两个明显的瞬态冲击响应, 其频率成分在800~1200Hz左右, 而且出现的间隔和位置正好与时域波形中的各冲击响应相对应。因此, 可以判定独立分量y2是由缸内燃烧激励引起的振动响应。
综合单缸熄火法与JADE盲分离算法识别结果分析可知:以机械激励引起的振动响应能量主要集中在1000~2500Hz的中高频带内, 而机械噪声在1778~2239Hz频率范围内出现能量峰值;以燃烧激励引起的振动响应能量主要集中在800~1200Hz的中低频带内, 而燃烧噪声在891~1122Hz在频率范围内出现能量峰值;机械噪声和燃烧噪声能量集中的频率区间在其振动激励响应的频率区间范围内, 说明气门落座冲击、活塞横向敲击、燃烧激励是柴油机机械噪声与燃烧噪声的主要振动激励源。而要控制机械噪声和燃烧噪声关键是降低对应频带内的振动与噪声能量, 最终结果也说明了JADE算法分离与识别结果的正确性、合理性。
4 结论
(1) 在V型双缸柴油机常用转速、中高负荷条件下, 燃烧噪声是主要噪声源, 是整机降噪的重点。在标定工况下, 控制燃烧噪声的关键是降低其中低频范围内的噪声能量。
(2) 在标定工况下, 燃烧激励源引起的振动响应能量集中在中低频带, 机械振动激励源引起的振动响应能量集中在中高频带, 降低相应频带内的振动响应能量是降低机械噪声和燃烧噪声的重点。
(3) 机械噪声和燃烧噪声能量集中的频率区间在激励源响应频率区间范围内, 气门落座冲击、活塞横向敲击、燃烧激励是柴油机机械噪声与燃烧噪声的主要振动激励源。
(4) 基于四阶累积量的JWSm ICA技术可以准确地分离与识别柴油机机械噪声和燃烧噪声及其激励源响应, 找到主要振动激励源, 指导后期整机降噪。
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声源识别 篇7
内燃机噪声是汽车的主要噪声源之一,对其进行控制是汽车噪声控制的关键。内燃机是多激励源多发声源的复杂机器,解决其振动噪声问题最根本的方法是从噪声的源头加以控制,因此准确有效地识别内燃机噪声源具有重要意义。
噪声源的识别方法大体分为三类:第一类是传统噪声源识别方法,包括主观识别法、铅覆盖法、分部运行法、表面振速法和近场声压测试法等;第二类是以信号处理为基础的噪声源识别方法,典型的有时域平均法、相关分析法、相干分析法、倒谱分析法、阶次分析法、小波分析法及盲源分离法等;第三类是以声阵列技术为基础的噪声源识别方法,主要包括声强测试、波束成形和声全息测试技术[1]。
近年来,基于声信号的内燃机测试分析受到了国内外学者的重视:文献[2]说明了独立成分分析理论用于柴油机噪声盲源分离的合理性;文献[3,4]运用独立分量分析与连续小波变换相结合的方法分离了燃烧、正时齿轮、活塞敲击、喷油泵、压气机等噪声信号;文献[5]和文献[6]分别运用循环维纳滤波法(cyclic Wiener filter)和基于非稳态混合的卷积模型分离了柴油机燃烧噪声与活塞敲击噪声,并比较了两者的分离结果;文献[7,8]通过经验模态分解后的本征模态函数作为独立成分分析方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题。与此同时,随着声全息技术的发展,可视化声源识别逐渐被广泛应用,如文献[9,10]利用远场测量法对汽车噪声源识别进行了较详细的研究,文献[11,12]构建了加速噪声外场声源识别测试系统和近场声源识别软件。
本文运用独立成分分析的方法对汽油机噪声信号进行盲源分离,利用连续小波变换分析各独立成分的幅值和频率随时间的变化特性,并结合汽油机的结构及对应测点的Campbell图,分析各独立成分的产生原因,识别出主要噪声源,并运用声阵列定位试验对计算结果进行验证,证明独立成分分析的可靠性。
1 独立成分分析的原理与数学模型[13]
1.1 独立成分分析的原理
盲源分离(blind source separation,BSS)是指根据源信号的统计特性,仅由观测的混合信号分离出未知原始信号的过程,是人工神经网络、统计信号处理及信息理论相结合而产生的方法[14]。独立成分分析(independent component analysis,ICA)是盲源分离的方法之一,其目标是使由混合信号分离出的独立信号尽可能与各源信号相同。
设X=[x1,x2,…,xm]T为m个传感器观测到的混合信号,即观测信号,S=[s1,s2,…,sn]T为n个相互独立的源信号,在不考虑干扰噪声的情况下,若不同的源信号到达各传感器的时间差别忽略不计,且传感器接受到的信号是源信号的线性混合,则X与S之间的关系如式(1)所示。
式中,A=[a1,a2,…,am],为未知的m×n混合矩阵,且满足m≥n。
ICA分析的目的就是在源信号S和混合矩阵A均未知的情况下,按照一定的优化准则,寻找最优的分离矩阵W,使得:
对观测信号X进行解耦变换,使得输出信号Y满足:
此时,输出信号Y即为源信号S的近似逼近。
1.2 基于负熵极大的FastICA数学模型[14]
为了寻找最优的分离矩阵W,工程上常采用基于负熵极大的FastICA算法进行盲源分离。负熵是基于信息论中熵的概念,其定义如式(4)所示。
式中,yG是一个与y具有相同方差的高斯随机变量;Ng(y)为随机变量的微分熵。
根据信息理论,在具有相同方差的随机变量中,高斯分布的随机变量具有最大的微分熵。当y具有高斯分布时,Ng(y)=0。y的非高斯性越强,其微分熵越小,Ng(y)值越大,所以Ng(y)可以作为随机变量y非高斯性的测量度。FastICA算法采用式(6)所示近似公式。
Ng(y)≈{E[G(y)]-E[G(yG)]}2(6)
式中,E(g)为均值运算;G(g)为某种形式的非二次函数。y=wTX为其中一个独立分量,w为分离矩阵W的一行,X为混合矩阵,由此可得式(7)。
Ng(W)≈{E[G(wTX)]-E[G(yG)]}2(7)
基于负熵极大的FastICA算法就是通过选取w使Ng(W)最大,根据牛顿迭代定理可得目标函数为:
式中,g为G的导数。归一化处理可得:
式(8)、式(9)是经典的基于负熵极大的FastICA迭代基本公式。
噪声信号盲源分离的工程应用中,把各传感器采集的信号作为混合矩阵X,具体实现步骤如下:(1)对观测信号X进行去均值处理;(2)对观测信号X进行白化处理;(3)令n=0初始化权值向量w0,设置收敛误差;(4)令n=n+1;(5)利用目标函数式(8)对w进行调整;(6)利用公式(9)进行归一化处理;(7)判断是否收敛,如果不收敛,则利用式(8)进行反复迭代直到收敛为止,即可求出一个独立分量y1=w1X。将上述算法迭代n次,依次迭代求出向量w1,w2,…,wn,从而求出分离矩阵W,进而求出源信号的估计Y。
2 连续小波变换理论
通过ICA计算得到的源信号估计矩阵Y只包含原始的时域信息,而内燃机噪声信号为非平稳的时变信号,各噪声源都具有确定的时间周期和特定的频率范围;因此需要分析各独立成分的幅值和频率随时间的变化特性,连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)便是很好的时频定位工具。
连续小波变换常应用在将时间函数投影到二维时间-尺度相的平面上,其基本思想是在不同的时间段运用不同的小波尺度对分析信号与小波函数进行相似性研究。连续小波变换定义为:设ψ(t)∈L2(R),即为平方可积函数,若它的傅里叶变换ψ(ω)满足式(10)的容许性条件则称ψ(t)为基本小波或者母小波。将母小波函数ψ(t)进行伸缩与平移后将得到小波基函数,表达式如式(11)所示。
式中,a为伸缩因子;τ为平移因子。由于伸缩因子和平移因子是连续变化的值,因此称ψa,τ(t)为连续小波函数基。
针对分离得到的噪声源信号的估计矩阵Y,选择适当的母小波,将小波变换系数与相应的小波函数相乘并叠加,便可恢复原始分析信号。CWT的优势在于其能够同时显示信号的时域和频域信息,以此实现良好的时频定位特性。
3 汽油机噪声测试与噪声源识别
3.1 噪声信号采集
试验采用2.0DCVVT汽油机作为研究对象,该汽油机实际排量为1.969L,标定转速为6 300r/min,标定功率为110kW。试验按照GB 1859—2000的要求在半消声室内进行九点噪声测试,具体测点位置如图1所示。试验台架整体布置见图2。测量设备为比利时LMS公司生产的Testlab声学与振动测试分析系统,试验用传声器为丹麦G.R.A.S 46E电容式声压传感器。噪声试验测定工况为满载3 000r/min稳态工况,测量时将进排气噪声引出室外。采样频率为25.6kHz,采样时间为10s。
3.2 ICA分离结果分析
对测试得到的九点噪声结果进行频谱分析,发现汽油机辐射噪声主要集中在5kHz以内。为了提高ICA的计算效率,对各点噪声信号进行采样频率为10 240Hz的重采样,同时截取2~7s内的51 200个采样点进行后续分析。将调整后的九点噪声信号视为观测信号X,利用Matlab中的FastICA工具包进行独立成分分析计算。
图3(a)、图4(a)、图5(a)为ICA分离结果中比较突出的三个独立成分,每个独立成分对应一个噪声源。为了更好地对各独立成分进行时频定位,本文采用连续小波变换分析方法,选择与内燃机噪声信号波形比较接近的Complex Morlet作为母小波[13],分析各独立成分的时频分布特性及信号的周期性规律。
由图3(b)可以看出,独立成分IC1的能量集中在100Hz左右。试验测试用发动机为四缸四行程汽油机,测试转速为3 000r/min,根据发动机基频公式f=n/60(n为汽油机转速),可知其基频为50Hz。由发火频率公式f=Zn/60τ(其中Z为发动机气缸数,τ为行程系数,四冲程τ=2),可知发火频率为100Hz,IC1的主要频率刚好为2倍基频和发火频率。
观察可知,100Hz的频率成分每隔720°曲轴转角出现,出现周期刚好对应汽油机的一个工作循环。汽油机的燃烧噪声是可燃混合气在气缸内燃烧时缸内压力急剧上升产生的动载荷和冲击波引起的高频振动经气缸盖、气缸套、活塞-连杆-曲轴及主轴承传至机体及通过气缸盖等引起汽油机结构表面振动而辐射出来的噪声,因此其与点火周期密切相关。图6为汽油机顶部测点正常燃烧与倒拖工况的频谱图对比。由图6可以看出,在倒拖工况下,100Hz及其倍频成分明显小于正常燃烧工况。综合判断可知,独立成分IC1主要为燃烧噪声成分。
由图4(b)可以看出,独立成分IC2以2 100Hz的能量最为突出,且该频率的周期间隔并不是规律的180°、360°和720°曲轴转角,而是几乎一直现。由内燃机的先验知识,较高频率的噪声可能为轮系啮合的噪声。试验用汽油机自由端曲轴正时同步带布置如图7所示,其中曲轴正时齿轮齿数为42,空压机驱动轮齿数为21,其转速比为齿数比的倒数,因此空压机驱动轮的转动基频为100Hz,IC2的主要频率2 100Hz为21倍基频(21阶次噪声)。由图8可以看出,2 100Hz频率成分幅值最大的测点为3点(皮带轮侧),且是3点的主要频率之一。同时,7点处2 100Hz频率幅值明显大于6点,结合试验仪器布置情况可知,7点距离空压机驱动轮更近。综合分析可知,独立成分IC2应该为空压机驱动轮的机械啮合噪声。
由图5(b)可以看出,独立成分IC3以1 658Hz的能量最为突出,且该频率的周期间隔并不是规律的180°、360°和720°曲轴转角,而是几乎一直出现。一般汽油机所匹配的发电机在7 000r/min以下的电磁噪声主要来源于发电机的定子和转子,试验用汽油机的发电机定子为33开口槽结构,汽油机运转时带动发电机发电,磁场在定子槽凹与槽凸位置产生不同磁密,使定子径向振动,径向力中的一次谐波与定子槽作用产生33阶次电磁噪声,由转动基频得出33阶次噪声频率为1 650Hz,与IC3的主要频率接近。由图9可以看出,1 658Hz频率成分幅值最大的测点为2点(发电机侧),且是2点的主要频率之一。同时,6点处该频率的幅值明显大于5点,结合试验仪器布置情况,6点距离发电机更近。综合分析可知,独立成分IC3应该为发电机的电磁噪声。
4 声阵列法噪声源定位测试
声阵列技术是一种声场可视化声源定位技术,即将声源的实景视频图像与声场测量结果相结合,确定声源位置[16]。该测试技术中的传声器阵列是由许多传声器按一定的方式排列而成,通过分布在不同方位的传声器阵列获取声场信息,使用波束形成(beam-forming)原理对声场信号进行处理,测定声源的空间分布。
试验所用声阵列法测量噪声基本设备包括声学照相机、数据采集前端、笔记本电脑及NoiseImage软件。其中声学照相机选用德国GFai公司的Ring48圆形声阵列系统,直径为0.75m,包含48个6.35×10-3m(1/4in)的驻极体麦克风。试验中声学照相机与测量表面距离为1.5m,测量带宽为96kHz,采样率为192kHz。
按照声学照相机的测试要求在半消声室布置安装传感器,尽量保证麦克风阵列平面与汽油机测试平面平行,采用与台架试验相同的试验规范,布置位置为汽油机皮带轮侧与发电机侧,测试工况为满载3 000r/min稳态工况。
图10为皮带轮侧声学照相机测试结果。分析频率范围2 062~2 156Hz。从图10可以看出,在2 100Hz左右,皮带轮侧主要声源是由空压机驱动轮通过正时罩壳向外辐射的,这与独立成分分析的结果相同。图11为发电机侧声学照相机测试结果,分析频率范围1 641~1 687Hz。从图11可以看出,在1 650Hz左右发电机侧主要声源是由发电机本身辐射出来的,同样与独立成分分析的结果相同。
5 结论
(1)通过独立成分分析对汽油机噪声测试信号进行盲源分离,同时结合连续小波变换对分离结果进行时频分析,成功地分离了汽油机的燃烧噪声、空压机驱动轮的机械噪声及发电机的电磁噪声。
(2)通过声学照相机对汽油机表面进行声源定位,测试结果与通过独立成分分析的结果一致,验证了盲源分离计算的正确性。
摘要：采用基于声信号的内燃机测试分析技术对汽油机的噪声源识别展开研究,以某车用汽油机为研究对象,采用独立成分分析的方法对九点噪声信号进行盲源分离,分析各独立成分的幅值和频率随时间的变化特性,并结合汽油机的结构和噪声辐射机理,分析各独立成分的产生原因,以此来识别噪声源。同时,利用声阵列法在特定频率下对汽油机进行可视化声源定位测试。研究结果表明:利用独立成分分析的方法,可以识别汽油机的燃烧噪声、空压机驱动轮的机械啮合噪声及发电机的电磁噪声。并利用声阵列测试技术验证了盲源分离结果的可靠性。
