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噪声测量:用于噪声源识别和定位的方法分析

噪声测量的一个重要部分是估计和找到噪声源。确定噪声源的位置是实施噪声控制措施的先决条件。从声源控制噪声可以大大减少噪声控制的工作量,对推动低噪声产品的发展,提高产品质量和使用寿命有着直接的影响。同时,噪声源识别技术是声学测量技术的综合应用,具有很高的技术性。因此,噪声源识别具有重要的现实意义。


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噪声源识别的实质在于正确判断特定的发声部位和主要辐射部位为主要噪声源。有时还需要了解噪声源的特性及其变化规律。噪声源识别的要求包括以下两个主要方面:

◉ 确定噪声源的特性,包括声源类别、频率特性、变化规律和传播通道等。在复杂的机械中,常常很难用测量法来清楚地区分初级和次级声源及其特征。因此,经常需要综合应用各种测量法和信号处理技术,以便最终达到清晰识别的目的。

◉ 确定产生噪声的位置、主要发声部件等。以及每个噪声源在总声级中的比例。对于多源噪声,噪声控制的主要法方法之一是在发声部件中找到占噪声总声级最大比例的源噪声,并采取措施降低噪声,从而达到事半功倍的效果。


有许多法用于噪声源识别。在复杂性、精确度和成本方面有许多不同。在实际使用中,可以根据研究对象的具体要求和可能的人力、物力条件来确定。具体来说,噪声源标识符法可以大致分为两类:

◉ 第一类是常规的声学测量与分析法,包括分别运行法、分别覆盖法、近场测量法,表面速度测量法,等。

◉ 第二类是基于现代信号分析理论开发的声学信号处理器法,例子包括声强法,表面强度法,谱分析、倒谱分析、互相关和互谱分析、相干分析等。法都属于这一类


根据声源的复杂性和研究工作的要求,可以选择不同的识别法或在不同的研究阶段一起使用几个法。


声学测量法

与最复杂的噪声测量系统相比,人类听觉系统能够更准确地辨别不同的声音。经过长期实践,人们可以主观判断噪声源的频率和位置。经验丰富的操作人员和检查员可以从生产现场机器运行产生的噪音判断机器是否正常,并可以确定异常的原因。这种对法的主观评价在生产实践中往往非常有用。为了避免其他干扰因素,也可以使用医用听诊器。然而,法的主观判断并不是每个人都能达到的判断效果,因为它有主观因素,同样的机器噪声,不同人的识别结果往往不一致。另外,主观评价法没有法对噪声源的定量评价,因此,人们经常使用声学测量和信号分析方法。


1.近场测量

这种方法简单易行,通常用于寻找机器的主要噪声源。具体方法是用声级计扫描机器附近的表面,并根据声级计的指示值确定噪声源的位置。

根据声学原理,近场测量方法的正确性是有条件的。麦克风测量的声级应主要由附近的噪声源引起,而其他噪声源对测量值没有影响或影响很小。然而,某一点的声场总是与附近的其他声源混合,尤其是在车间现场。因此,近场测量方法不能提供精确的测量值。因此,这种方法通常用于机器噪声源的粗略定位。


2.选择操作方法

选择性操作法是一种确定主要噪声源的方法,根据测量要求逐步连接或分离机器的运转部件,以测量机器整体运转时某些部件的声级及其在总声级中的份额。该方法对于复杂机械,尤其是多级齿轮传动机械的噪声源识别非常有用。当然,这种方法只能在机器的所有部件都可以脱离运行时使用。

例如,要估计电机和风扇产生的噪音,您可以关闭风扇,只启动电机,然后测量电机的噪音。根据电机的噪声水平和频谱以及风扇的总噪声水平和频谱,可以根据声级叠加原理估计风扇噪声的声级和频谱。测量电机噪声时,电机负载应保持不变。风扇噪声和电机噪声之间的差异越大,风扇噪声的估计精度越高。


3.选择覆盖方法

对于不能改变工作状态的情况,通常采用选择性覆盖的方法来识别噪声源。该方法使用隔音材料(铅板)覆盖机器的每个部分,以测量未覆盖部分的噪声,从而确定噪声源。覆盖层(隔音罩)应专门设计,以确保覆盖后的噪音比覆盖前小10dB。测量一个部件的噪声时,应覆盖其他部件,这相当于分别测量每个独立的噪声源。主要噪声源可以通过比较不同部件的测量噪声水平来找到。

隔音罩可以用1-1.5毫米厚的铅板覆盖机器的一部分,并且该罩填充有矿棉或玻璃纤维。这种覆盖技术可将噪声降低约10 ~ 15分贝,因此易于与未覆盖的振动表面区分开来。然而,该方法适用于识别中频和高频噪声,因为隔音罩的低频隔音能力非常差。它也可以根据噪声特性进行区分。例如,当测量发动机的机械噪声和排气噪声时,排气管可以从壁中引出并密封在间隙中。发动机的机械噪声可以在室内测量,排气噪声可以在室外测量。


声强法


在三维流体声场中,声强矢量等于有效声强矢量与声强偏差的矢量和。声强偏差代表声场局部区域的声能流,其矢量流线为环形。声强在窄频率域的偏差通常是非零旋转矢量。因此,窄频带中的声强矢量不一定在径向上偏离声源。每个频率点的声强矢量流线通常是弯曲的,特别是在强近场或反射波的区域,声强流线的曲率半径很小,某些频率点的声强矢量甚至指向声源,这表明声源的位置不能从声场中几个点的单频声强矢量中推断出来。随着频率带宽的增加,声强偏差的影响减小。


当声强的偏差值可以忽略时,声强矢量等于有效声强矢量。声强矢量流线代表声场中的实际功率流线,即从声源开始到无穷远区域或在功率吸收点结束。在这种情况下,声源的方位可以根据不在同一平面上的几个声强矢量点来确定。


用于声源定位的分析频率带宽一般不应小于1/3倍频程带宽;根据经验,最好选择包含几个八度的频带作为分析频带。某一点的声强矢量是根据该点三个正交方向的声强测量值估算的。例如,在笛卡尔坐标空间中,如果三个正交轴上的声强测量值为Ix、Iy和Iz,则声强矢量振幅为:

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声强矢量轴与X轴、Y轴和Z轴之间的夹角分别为

20200416161233


在正常情况下,用声强技术定位声源是非常耗时的。除非声强计能够同时测量声强矢量,的三个正交轴分量,否则它将在每个点进行三次测量以确定其声强矢量。声源定位的精度主要与流体声场的特性有关。对于电阻声场,声源定位的精度通常很高。


当用几个声强矢量点定位声源时,定位精度与测量点的位置选择有关。测量点的位置最好均匀分布在声源周围。一旦声源的位置被初步确定,远离声源的测量点处的声强矢量应该被丢弃。如果已经确定了声场中声强矢量的空间分布,则可以容易地确定声源和功率吸收点的位置。声强技术还可以非常有效地用于发现隔墙或封闭空间的泄漏位置,以及检查封闭空间(如隔音室消声室和隔音罩)的隔音质量。


在进行隔音实验之前,可以用声强技术来检查测试部件的密封情况。当声场是几个声源的辐射场叠加时,声强技术可以用来寻找主要的辐射源。按照辐射声功率的顺序排列声源。对于复杂机器的声辐射,可以采用扫描测量方法测量机器各部分(表面)的声辐射功率,找出主要的声辐射区域或部件。


我们知道瞬态声强的反应分量远大于它在点声源或其组合声源辐射的近场中的活性分量。然而,反过来并不一定正确,也就是说,当在物体表面附近存在强瞬态声强反应分量时,并不意味着该物体是声源。例如,在封闭房间的混响场中。此外,近场中瞬态声强的反应分量的大小不能反映声源的辐射效率的强度。因此,瞬态声强的反应分量(复声强的虚部)只能作为声源定位的辅助手段,用于初步分析。


阵列法


麦克风阵列是由许多麦克风以某种方式排列而成的阵列。它具有很强的方向性,可用于测量声源的空间分布,即找出声源的位置和强度,从而识别机车行驶时的噪声源。将数字技术应用于声学望远镜,可以实现声学望远镜的自动空间扫描。因此,可以分析高速移动的声源(例如火车和飞机),并且可以对接收到的声音信号进行频谱分析,以获得声源在不同频带中的空间分布。目前,最广泛使用的方法是将麦克风排列成直线。这种系统称为线性阵列指向性系统。


线性阵列利用在许多拾音点接收信号的干扰效应产生的方向性。然而,这种等距等强度线阵的旁瓣相对较大。如果每个麦克风的信号按照一定的规则被校正,旁瓣可以被抑制。常用的麦克风阵列根据契比雪夫级数的系数进行校正。这可以加宽主瓣,但旁瓣降低30dB。


麦克风阵列可以用模拟电路来完成,但目前通常是用数字方法来处理。麦克风输出信号被采样并通过模数转换发送到计算机。计算机自动改变焦点位置并在xy线上扫描,以获得xy线上声源强度的分布。同时,通过快速傅里叶变换计算各点的频谱。


线性阵列麦克风一次只能用于测量分布在一条线上的声源。如果要同时分析声源在几个方向上的分布,必须使用几个麦克风阵列或矩阵。

麦克风阵列望远镜的另一个原理是:首先将声学望远镜中两个麦克风的输出信号进行互相关,然后利用时延进行快速傅里叶变换得到频谱。频谱与两个麦克风之间的距离有关。通过对两个麦克风之间的距离进行快速傅里叶变换,可以获得不同方向的不同频带中声波的强度关系。


信号分析法


时域分析法


根据每个声源或声源的各个部分的时间特性的不同,它更适合于具有离散频谱的信号。如果机器产生脉冲噪声,可以记录噪声的时间历程。在双线性示波器上,另一条路径用于显示标记脉冲,该脉冲由机器的运动部件触发,以将噪声与机械动作联系起来。一旦噪声信号与机械振动相关联,就可以确定噪声来自振动部分。

平均技术是时域分析的发展。有时在噪声和振动的时间过程中,由于背景噪声太高,很难区分离散的重复事件。根据机器的工作周将背景噪声划分为若干段,并对许多周的信号进行平均。经过多次平均后,非周期部分的信号增长较慢,而周期信号增长较快,因此可以检测到周期信号。通常取10 ~ 100个占空比信号的平均值,以便清楚地区分重复的事件。平均过程由计算机完成。


如果噪声源的噪声在不同的频率区域,可以使用窄带频谱分析。加速度计用于测量噪声源的振动,麦克风用于测量某一点的声压,并获取其频谱进行分析。噪声源的振动信号频谱的主要部分和声学信号频谱的主要部分位于同一频率区域,或者在某些频率处具有峰值,因此该噪声源可以被认为是主要噪声源。

如果几台机器或一台机器的部件具有不同的已知声谱,则可以通过测量总噪声谱来分析每个部件对总噪声的贡献。


相关分析法


如果同时存在多个噪声源,则使用相关分析方法来测量声源处的声音信号和观察点与某个波形或滤波器包络之间的互相关函数,从而识别噪声源,并判断噪声源对观察点总噪声的贡献。对应于强相互关性的机器是主要的噪声源。


相干分析法


在声源识别中,时域互相关函数法得到的信息也可以通过频域相干函数得到。相干函数值越大,声源对测量点声音的影响就越大。分别得到各声源与测量点信号的相干函数,通过比较可以确定主要噪声源。快速傅立叶变换算法可用于寻找相干函数。


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