基于声阵列技术的汽车噪声源识别试验研究

声阵列技术通过多个传声器获取声场信息,使用波束形成原理对声场信号进行处理,能对宽带声源进行有效识别。利用基于波束形成的声阵列噪声源分析技术,研究了汽车辐射噪声的频率特性和能量分布特性,通过与光学图像的自动重叠,获得了汽车整车最大噪声源的频率、空间位置及产生来源。试验结果表明,声阵列技术能够快速有效地进行噪声源诊断和声源空间定位,为汽车的噪声控制提供了科学依据。     

基于图像处理的声相云图评价方法研究

基于图像处理,提出了声相云图评价方法,用于评价声相仪的声源定位误差。分析了声相仪的成像原理,提出将方位角误差和俯仰角误差作为声相云图声源定位误差的评价指标。利用差影法提取声相云图的声源定位成像区域,并经过灰度二值化、腐蚀膨胀和加权平均之后,计算出成像区域中心的像素坐标。在声相仪不同抓拍距离平面内,通过图像标定得到成像区域中心在实际物理空间上的位置坐标,将其与所定位的声源实际位置坐标相比较,计算得到方位角误差和俯仰角误差。实验结果表明,该方法所得方位角和俯仰角与声源实际位置坐标计算所得到的真实值相比,两者差异较小,能够客观地对声相仪的声源定位误差进行评价,且操作简单。     

航空发动机风扇管道径向声模态模拟与识别技术

针对航空发动机风扇管道径向声模态模拟与测试问题,研究了径向声模态模拟技术以及径向声模态识别技术。采用基于径向排布的声源阵列形式,调节阵列预设的各扬声器幅值及相位实现径向模态声源模拟。建立声源管道下游多圈环形阵列,根据阵列位置信息构造求解模态的传递函数矩阵,运用Tikhonov正则化方法减小传递函数矩阵的条件数,从而实现径向声模态识别能力。通过理论推导和数值计算,设计风扇管道径向声模态试验装置,并在消声室进行试验验证。通过试验验证了该系统具备周向4阶以内,径向2阶以内的径向声模态模拟与识别能力。     

结合声强测试的风冷式电冰箱声品质评价

为了快速、准确地了解风冷式电冰箱噪声的声品质特性,提出了一种多源噪声的声品质测试和分析方法。先通过声强测试对各个噪声源进行精确定位、对各个噪声源噪声信号的频率特性进行充分了解;再通过声品质测试,得到各声品质参数的特性。最后,结合声强测试的结果进行声品质客观评价。结果表明响度和抖动程度主要受风冷系统和冷凝器的噪声影响;尖锐度和粗糙度主要受压缩机噪声影响。说明在多源噪声且噪声频率复杂的情况下,通过声强测试有利于准确、快速的判断出影响声品质的客观参量。     

压缩机噪声的跟踪采样近场声全息实验研究

降低噪声水平是提高产品质量的一个重要指标,识别噪声和振动源有助于采取针对性措施改进设计,从而达到减振降噪的目的。近场声全息技术的三维可视化功能可以有效地重建声振场,识别噪声源的主要位置。针对工业中广泛使用的旋转机械,提出用跟踪采样技术结合近场声全息方法进行声场分析,可以获取不同旋转区间的声场信息。以小型旋转式活塞压缩机为研究对象,压缩机由压缩机主体和储液器两个主要部分组成。利用Mller-BBM测试系统对压缩机外部声场进行测量,同时跟踪记录压缩机叶片的运动过程,在信号预处理后获取压缩机不同工作阶段的声信号,然后通过近场声全息技术重建了不同工作阶段压缩机表面的声场。重建的结果反映了声源的主要位置和不同工作阶段的变化情况,为近场声全息技术分析旋转机械声源方面提供了参考。     

旋转叶片高频涡脱落噪声源的双阵列声成像试验研究

旋转叶片的涡脱落噪声是一类典型的指向性声源,但由于叶片的旋转尚无法准确测量旋转叶片涡流噪声的指向性。利用两个平面阵列在叶片旋转面的平行和垂直两个方向对声源进行了声成像试验研究。试验中选择不同的叶片旋转方位角位置对涡脱落气动噪声进行波束形成声成像,通过比较声源在叶片不同方位角以及不同阵列方向的声成像结果验证了旋转叶片涡脱落噪声的指向性,并且分析了不同的叶片旋转方位角对涡脱落噪声的影响。试验结果验证了双阵列声成像测量方案的可行性和有效性,成像结果的对比表明使用的NACA0012桨叶在2.5 kHz下的旋转气动噪声源为指向性声源。     

基于近场声阵列的旋转机械噪声源识别

为了有效控制旋转机械噪声,利用信号处理技术对整机或部件进行噪声源识别是十分必要的,噪声源准确识别可以为故障诊断和结构优化提供依据。首先论述建立均匀线性近场声阵列模型以获得空间声场数据的方法。其次,在传统波束形成结果基础上,利用反卷积法从中提取所需声场信息以实现对声源面可视化重构。接着,在所搭建转子噪声试验台上,利用近场声阵列提取各种工况下噪声信号,并识别出轴承以及盘轴连接处为转子主要噪声源,验证了基于声源成像反卷积法均匀线性近场声阵列在旋转机械噪声源识别方面的可行性。     

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。     

汽车座椅水平驱动器声品质客观参量分析

针对汽车座椅水平驱动器(Horizontal Driving Machine,简称HDM)在运行情况下出现的异常噪声(简称异响),提出一种基于主观感觉的声品质客观参量分析方法。通过计算并对比分析主观判断有异响HDM和正常HDM声音的声品质客观参量,量化有异响HDM和正常HDM噪声特性以及主观感受的差别;另外,通过时频分析和声品质客观参量随时间变化曲线的对比,有效识别出有异响HDM以及异响频率;通过互动式滤波处理和声学回放,进一步确定异响声源位置。研究结果表明,该分析方法能识别有异响HDM。各声品质客观参量中,尖锐度和有调度对鉴别HDM声品质贡献较大。     

汽车车门关闭声声品质客观评价

目前汽车声品质的研究多针对稳态声,非稳态声声品质评价方法欠缺,且噪声信号处理多采用FFT等传统方法,未充分考虑其非稳态特性。汽车车门关闭声为一种瞬态的非稳态噪声,关门声声品质的好坏常常能反映出整车的品质。以多款汽车关门声为研究对象,采用常用的声品质评价参数对其进行声品质分析。另外,采用小波变换方法,对关门声声信号进行时频分析,并对多款车的车门关闭声进行声品质评价,提出仅仅用响度、尖锐度等传统评价参量并不能很好反映非稳态噪声声品质特性,而通过时频分析则能对其进行很好的补充,但评价参量的确定还有待进一步研究,最后,提出下一步的研究方向和内容。     

高速铁路减振CRTS-Ⅲ型无砟轨道桥梁振动噪声研究

以减振CRTS-Ⅲ型轨道系统为研究对象,基于车辆、轨道、桥梁系统二维模型,利用动柔度法分别计算车辆和轨道系统的动柔度,建立频率域的车辆-轨道耦合模型,计算桥梁振动加速度并与常规CRTS-Ⅲ型轨道系统相比较。采用有限元法计算桥梁结构近场点和远场点噪声,探讨桥梁各子结构板对近场点和远场点噪声的声贡献率。计算结果表明：与常规CRTS-Ⅲ型轨道系统相比,减振CRTS-Ⅲ型轨道系统下,桥梁的振动峰值加速度减小69.9%,加速度平均值降低60.4%;近场和远场噪声计算点声压级分别降低8.4、8.5dB;桥梁顶板声贡献率分别达65.28%,68.30%。采用减振CRTS-Ⅲ型轨道系统能够有效的降桥梁结构噪声。声贡献率计算表明顶板振动是导致桥梁噪声的主要噪声源。     

压缩机噪声振动与空调外机噪声关系分析

作为空调外机的主要噪声振动源之一,压缩机对于外机噪声的影响至关重要。但由于受到隔声处理、压缩机振动诱发结构噪声以及其它重要噪声源等诸多因素的影响,导致压缩机噪声振动与空调外机噪声之间的关系复杂化。通过理论与实验分析,对某型直流变频空调外机噪声与压缩机单体噪声振动进行了研究。结果表明：压缩机噪声与空调外机噪声之间不是简单的线性关系,压缩机噪声的大幅度降低并不意味着空调外机噪声的大幅度降低,压缩机的振动以及低频的噪声对于空调外机噪声的影响明显,需要引起关注。     

压缩机吸气消声器气动噪声辐射特性研究

以某变频压缩机吸气消声器为研究对象,在不同压缩机转速下,研究消声器内流场气动噪声辐射特性。通过仿真分析消声器内部流场和声场,采用FW-H声学模型计算其声场参数,获得噪声源数据,计算气动噪声辐射特性,并与整机测试结果进行对比分析。结果表明,吸气消声器噪声源强度从入口至出口沿气流方向逐渐增大,主要噪声源位于出口附近;随转速增加,噪声源强度逐渐增大;出口和入口的声压级都随转速上升而增大,且声压级的最大值所在频段随转速上升逐渐向高频移动;相同转速下,出口处的声压级高于入口处;消声器气动噪声表现为一种宽频噪声,主要集中于400 Hz至6 000 Hz频段内,吸气消声器气动噪声对压缩机整机噪声影响较大。     

交叉层波束形成方法的发动机噪声源识别

发动机噪声源分布复杂,来源多,用人耳很难分辨,利用传声器阵列的噪声源识别技术可以为发动机噪声控制提供客观依据和指导。使用波束形成声源识别方法,对位于不同平面的多个声源进行了仿真识别,并研究了多维声源识别方法,使用交叉层法得到了声源定位的立体结果。结果显示,交叉层法可以有效消减或去除来自识别表面之外的声源在识别表面的虚假投影。最后,针对某发动机产品,使用平面传声器阵列对其上、前、左、右四个面分别进行一次变转速工况时域声压信号采集,使用互谱矩阵波束形成算法,得到各转速下发动机各表面的声源分布图像,并通过交叉层法得到了发动机表面声源的立体分布,准确将声源定位至发动机表面各部件。     

中型载货汽车怠速异响噪声源识别

针对某载货汽车怠速时出现的异常噪声,综合利用频谱分析技术、声学互动滤波技术、选择性声强法表面声源识别技术、基于消去法的物理声源识别技术,分析确定了噪声来源,并揭示了其传播及辐射机理,结果表明:怠速异响的频率范围为274 Hz～330 Hz;进气系统的进气口和空气滤清器壳体表面是其表面噪声辐射源,而空压机进气噪声是其根本来源,控制空压机进气噪声能够有效消除怠速异响.     

一种有效抑制阵列后方声源的心形指向性传声器阵列

基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制阵列后方声源的干扰,提高前方声源的识别精度。以平面轮形传声器阵列为对象,借助MATLAB仿真计算,对阵列后方声源波束形成声源识别特性及其抑制方法进行研究。基于除自谱的互谱波束形成算法提出了含有传声器指向性的波束形成算法,对圆形和心形指向性传声器进行不同声源类型的波束形成仿真计算,并针对仿真结果显示出的不足,给出了既能保证阵列平面上最大声压贡献量的识别精度,又能降低旁瓣水平的幅值校正算法。试验结果证明了基于心形指向性传声器的波束形成可以有效抑制后方声源。     

基于心理声学与声强法的汽车怠速异常噪声源识别

针对一样车开发阶段怠速工况出现的怠速车内异常噪声(简称异响),基于心理声学的分析方法对此异响进行声品质的客观量评价,定量地反映了正常噪声与异常噪声的主观感受差别;运用频谱分析技术初步确定怠速异响噪声的主要频谱范围在200~400 Hz;对异常噪声在200~400 Hz进行衰减滤波并进行声学回放与听觉比较,进一步验证了怠速异响的频率范围;采用声强测试得出发动机舱内声场分布,快速准确地确定了发动机正时轮系是引起怠速异响的主要来源,通过控制发动机悬置动刚度能够有效消除怠速异响。     

某款压缩机啸叫引起车内异响的机理研究

针对某款车型在空调开启时车内产生异响的现象提出了解决和优化措施。通过试验证明了异响源为压缩机。通过理论仿真计算,发现该压缩机的转子-衔铁系统具有与异响频率相近的扭转模态频率,并且试验发现,发电机支架也具有与异响频率相近的结构自然模态频率。文章阐述了该车异响原因是由于上述二者模态频率相近,导致衔铁受到由皮带传来的发电机支架共振激励而产生扭转共振,进而引发车内压缩机排气噪声。结果表明,改进发电机支架和压缩机衔铁任意一处都能使压缩机啸叫和车内异响明显改善。     

采用心理声学参数评价齿轮噪声的声品质

利用声级计判定噪声是否符合出厂噪音标准,是目前国内大部分齿轮厂所采用的方法,然而部分通过噪声检测的产品仍被整车厂反馈噪声“太大”,这就说明现有的噪声评价指标存在缺项。以广东某齿轮厂生产的汽车后桥齿轮为噪声源,采集其稳态运行情况下的噪声作为研究对象,选用等级评分法以及Artemis专业声品质软件进行噪声的主客观评价和相关性分析,得出声压级和响度是评价微型汽车后桥齿轮噪声的主要评价指标,并建立齿轮噪声声品质评价模型,然后通过编写软件,实现计权声压级和响度值的客观计算与分析。     

Sound quality analysis of slide adjuster for automotive power seat using stepwise regression

This study has analyzed the effect of noise sources of power seat slide adjuster on sound quality and human sensitivity through statistical methods. First, sound quality analysis using sound quality metrics was performed to analyze objective data. Next, the subjective evaluation of sound quality was performed by a jury test. There were two types of sound sources used for the jury test; one was two original sounds measured in the operating test and the other one was eight virtual sound sources that were produced by amplifying a specific frequency of original sounds. It was designed to derive the causal relationship between each noise source and human sensitivity. Thirdly, we analyzed the correlation between the sound quality metrics and the sound pressure level of the noise source through the factor analysis. As a result, four independent variables were derived. Lastly, stepwise regression analysis was performed using four independent variables and the results of the jury test. The derived regression models had considerable explanatory power. From this, it was possible to understand the influence of the noise source of the seat slide adjuster on the sound quality and human sensitivity.