基于小波偏相干分析的车内噪声源识别

为了对复杂多相关声场下的汽车车内噪声源进行准确、快速地识别,提出了一种基于小波偏相干分析的噪声源识别方法。该方法通过连续复小波变换与时频偏相干分析获取声源测点与接收点噪声的时频偏相干函数与瞬时相位关系,并通过模拟信号加以说明;利用该方法对车内异常噪声进行声源识别,并基于分析结果改善车内噪声水平。结果表明:车内异常噪声源于发动机激励前副车架,从而导致副车架与车身连接点的结构振动噪声所致,进而对连接点橡胶衬套进行优化设计;改进后,通过道路试验主观评价并结合声品质分析得知车内噪声水平改善效果明显,进一步验证了所提出的噪声源识别方法的有效性。     

小客车车内噪声控制的研究

本文主要介绍了用声压法识别汽车车内主要噪声源的过程，并利用声场分析技术和谱分析技术对小客车车内的主要噪声原进行了分析。在声源识别的指导下，采了邓探索性的降噪措施，使车内噪声级下降了１．２ｄＢＡ￣３．９ｄＢＡ。     

偏相干分析在客车降噪中的应用

车内低频噪声一直是汽车NVH研究关注的重点问题,常需要找到对噪声影响较大的振动结构进行改进,但是振动对场点的贡献并不能代表对整个声场噪声的贡献量。针对多峰值多场点的车内声场问题,引入"总相干系数"和"相干系数和"的概念对现有的偏相干分析方法进行改进。对某型客车的车内噪声进行小波包分解,得到车内声场的声学特性,确定研究的频率范围。通过对各板件振动与车内测点噪声信号进行偏相干分析,确定对车内声场影响较大的结构,并在实车上实施了改进措施。结果表明,车内噪声测点声压级降低0.5 d B~2 d B,为有效降低客车车内噪声提供了指导方向。     

应用偏相干分析识别混合动力汽车车内噪声源

针对某混合动力汽车的噪声问题,建立基于偏相干函数法分析混合动力汽车噪声源的声源识别模型,并运用MATLAB相关功能进行偏相干函数计算。进行实车道路试验,在某混合动力汽车的发动机、电动机、耦合机构、排气系统及左后轮胎处布置5个测点,并对比分析3种驱动模式下车内噪声分布特征。通过对各个噪声源的偏相干分析,识别出不同工况下对车内声场贡献较大的噪声源。结果表明,耦合机构为该混合动力汽车在中高频段的主要噪声源,这可为该车的降噪提供理论依据。     

工况传递路径分析用于辨识车内噪声源

为了在不拆除耦合部件情况下,实现车内噪声辐射源和振动激励源快速辨识,应用工况传递路径分析方法建立车内噪声传递多输入、单输出模型。进行偏奇异值分析辨识出车内噪声主要辐射源和振动激励源,计算各条传递路径对车内噪声贡献量,并且将目标点合成噪声与实测噪声进行对比。在定置怠速工况下通过拆除某路径后预测噪声与实测噪声对比,验证模型正确性。该方法不限具体车型,可以广泛地应用于车内噪声传递路径分析。     

高速列车车间连接处车内噪声特性研究

参考ISO 3381-2005标准，对运营中速度等级为300 km/h的某型高速列车进行车间连接处车内噪声测试，给出了车间连接处车内噪声的频谱特性及其空间分布规律。进而，基于球谐函数声场分解和重构的球形阵列声源识别原理，采用球形阵列声源识别系统，对车间连接处车内噪声进行声源识别，明确了车间连接处车内噪声的源强和分布特性。最后，参考TB 3094-2004标准，对典型的车间连接风挡结构进行隔声特性测试。综合上述测试结果，对车间连接处噪声的产生机理进行了综合的分析。结果表明，现有高速列车风挡结构不单有隔声不足的问题，还存在较显著的结构振动声辐射，对风挡结构的优化设计需同时考虑上述两大因素。     

高速列车风挡区域车内噪声特性及声学灵敏度分析

对不同运行速度下的高速列车风挡区域车内噪声进行测试,获取风挡区域车内噪声特性及其随速度的变化规律。采用50通道球形声阵列,识别出风挡区域车内噪声的声源分布。进而,基于统计能量分析方法建立高速列车风挡区域车内噪声预测模型,调查风挡区域激励源输入幅值、风挡隔声以及缝隙大小对该区域车内噪声的影响。研究结果表明:风挡区域车内噪声呈现宽频特征,主要声源位于风挡底部。风挡区域车内噪声对转向架区域噪声声源激励、风挡隔声以及风挡等效泄露面积的灵敏度依次为0.9、-0.8和0.2。灵敏度绝对值越高,说明该参数对风挡区域车内噪声的影响越大。进一步结合风挡区域车内噪声的频谱特性,可制定相应的减振降噪措施。相关结果可为高速列车风挡区域减振降噪设计提供依据和参考。     

时速250公里动车组车内声源特性及其贡献量分析

针对时速250 km/h动车组车内噪声问题,使用试验和仿真相结合的方法,对其车内声源特性及其贡献量进行分析。首先,通过球形声阵列系统测试分析动车组的车内源强、频谱及分布特性,明确客室端部噪声主要能量集中在中心频率400 Hz~2 000 Hz的1/3倍频带,声源主要位于风挡区域和地板区域。然后,基于统计能量分析(SEA)方法,建立动车组的车内噪声仿真模型。模型中,声源激励采用线路试验实测数据、车体结构声学特性参数由实验室测试确定。进而,将仿真预测结果和声源识别结果进行联合对比,验证仿真模型的可靠性。最后,通过深入分析动车组车内噪声SEA模型的功率输入贡献,并对客室端部的噪声传递进行量化排序,确定各声源的车内噪声量化贡献。结果表明,时速250 km/h动车组的客室端部噪声源主要是轮轨噪声、其次为气动噪声。其中轮轨噪声在50 Hz~100 Hz和315 Hz~5 000 Hz的1/3倍频带贡献量达到80%。所有声源经由地板和风挡连接处传声贡献率为50%、侧墙和顶板贡献率为38%。     

100%低地板列车车内声源识别试验研究

100 %低地板列车是一种新型绿色环保的城市区域交通运输车辆。针对其特殊的车体结构,提出了更高的车内噪声控制要求。通过线路噪声试验,和100 %低地板列车车内声源特性的系统测试,定性分析了车内显著声源的传递路径,在此基础上提出车内减振降噪建议措施。试验结果表明,100 %低地板列车车内各个测点的声源能量主要集中在中心频率400 Hz～1 250 Hz的1/3倍频带,声源位置主要位于地板、顶板以及风挡区域。车内最显著频带声源的传递路径以空气传声为主。控制车辆外部空气声源,提高车体结构的密封、隔声性能是降低车内噪声的可行方法。研究结果可为100 %低地板列车车内减振降噪提供参考。     

中低速磁悬浮列车车内噪声预测与分析

中低速磁悬浮列车的车内噪声对乘客的舒适性有很大影响,而关于中低速磁悬浮车内噪声特性仿真分析较少,有必要开展中低速磁悬浮列车车内噪声预测与分析。首先基于统计能量分析（SEA）对中低速磁悬浮列车进行车内噪声建模;然后,对仿真结果进行功率流分析,得到车内最大噪声出现的位置与显著频段;最后分别针对声源激励和车体隔声进行车内噪声灵敏度分析。结果表明：中低速磁悬浮列车车内最大噪声出现在客室中部和250 Hz～800 Hz频段内,这与车下声源分布有密切关系。地板隔声和受电靴-供电轨系统空气声源激励变化对车内噪声影响最为显著。通过统计能量分析和灵敏度分析对中低速磁悬浮车内噪声进行预测和分析,为我国中低速磁悬浮列车的低噪声设计提供有益参考。