考虑声强测试网格的汽车雨刮器驱动系统噪声定位精度研究

针对某型汽车雨刮器驱动系统噪声源定位问题，研究了不同尺寸的测试网格对噪声声源定位精度的影响。首先根据驱动电机实际尺寸与各组成构件，选定有效测量面积，以测量点尽量靠近各噪声源位置为基本原则，结合实际中传声器测试条件，在测量面上分别设置尺寸为4.5cm、3cm和1.5cm的三种测试网格来进行主噪声源定位研究，以及基于尺寸为1cm的测试网格进行整体声强分布精度的研究；利用B&K声音测试设备及其系统，采用离散点测量法进行声强测试，得到声强云图，进行噪声源定位分析。结果表明：测试中采用尺寸为4.5cm的网格声源定位精度最低，尺寸为1.5cm的网格生源定位精度高，但测量周期长，操作繁琐，而采用尺寸为3cm的网格能快速精准地实现主噪声声源定位，综合效果最佳；基于尺寸为1.0cm的测试网格，结合悬针辅助定位方法，准确的得到了汽车雨刮器驱动系统整体声强分布。     

拖拉机驾驶室内噪声源识别测试与分析

为研究驾驶室内噪声问题,采用球型阵列进行拖拉机驾驶室内噪声源定位测试,分析结果表明驾驶室内声源位置主要在门锁机构附近和操纵机构附近,且在车门玻璃处出现较大的反射噪声。运用声强探头对声源泄漏位置进行特定的声强测试,以此来分析驾驶室内噪声源产生的具体原因,为下一步改善拖拉机驾驶室内的声学环境打下基础。     

拖拉机驾驶室内噪声源识别测试与分析

摘要：为研究驾驶室内噪声问题,本文采用球型阵列对拖拉机驾驶室内进行噪声源定位测试,从分析结果得到驾驶室内声源位置主要在门锁机构附近和操纵机构附近,且在车门玻璃处出现较大的反射噪声,运用声强探头对声源泄漏位置进行特定的声强测试,用来分析驾驶室内产生噪声源的具体原因,为下一步改善拖拉机驾驶室内的声学环境打下基础。     

汽轮水泵声强测试及声源定位研究

针对受强噪声干扰测试环境,采用离散点声强法测量船用汽轮水泵表面辐射声强,将声强数据换算成声压级得到设备的实际噪声量。通过泵组噪声源定位、噪声源发声机制分析及降噪整改对比,验证采用声强法定位声源的准确性。研究结果表明:冷却水泵等环境干扰源产生的噪声远大于被测汽轮水泵,在无法进行干扰消除及声压修正时,采用声强法进行噪声测量是有必要的;基于声强法的噪声源定位准确,通过针对性噪声治理可有效降低泵组噪声。     

罗茨真空泵噪声源识别的实验研究

机器噪声源的定位和识别是机器低噪声设计的基础。本以真空行业广为使用的ZJ－150A型罗茨真空泵为对象,采用先进的声强测量技术,对罗茨真空泵各主要部件产生的噪声进行了分离和排队,找出了主要声源辐射噪声声功率的优势频率。并通过对主要声源的主要噪声辐射部位的定位研究,找出优势频率辐射产生的原因,为进一步进行噪声源机理研究和低噪声设计提供依据。     

罗茨真空泵噪声源识别的实验研究

机器噪声源的定位和识别是机器低噪声设计的基础.本文以真空行业广为使用的ZJ-150A型罗茨真空泵为对象,采用先进的声强测量技术,对罗茨真空泵各主要部件产生的噪声进行了分离和排队,找出了主要声源辐射噪声声功率的优势频率.并通过对主要声源的主要噪声辐射部位的定位研究,找出优势频率辐射产生的原因,为进一步进行噪声源机理研究和低噪声设计提供依据.     

船用柜式空调器噪声源识别与分析

采用近场声压法和声强法对某一船用柜式空调器进行了噪声测量与分析。首先根据近场声压法利用传声器对空调器各表面进行逐点测量,绘制出各表面等声压云图,通过对比找出了噪声贡献量较大的面;然后针对噪声贡献量较大的面进行具体分析。为了更好地进行声源定位,第二次测量时将前护板去除,采用声强测量方法。通过逐点测量绘制出了等声强云图,又将声强云图与实际结构图进行比对,找出了噪声源具体位置所在,从而为空调器的减振降噪工作指明了方向。     

汽车噪声源识别实验研究

声强测试分析方法是一种有效的噪声源识别和声场分析方法。依据声强法的原理,对某型汽车的车外辐射噪声进行声强测试,并在此基础上对该车的主要噪声源进行识别和研究,为降低该型汽车的表面辐射噪声提供有效的参考依据。     

基于声源监测的厂界噪声预测及贡献分析方法研究

噪声监测是环境噪声预测和治理的重要技术方法。提出了一种基于声强测量的声源监测方法并应用于电厂环境噪声预测和厂界噪声贡献分析。在电厂主要设备噪声源附近布置测点测量并计算设备厂房的辐射声强，将设备厂房简化为面声源建立噪声预测模型，并以测量计算的声强级作为声源模型的源强。利用该模型计算厂界预测点A声级，与实验值具有良好的一致性，验证了该声源监测方法数据的可靠性与噪声预测模型的正确性。通过该模型计算分析了电厂主要噪声源对厂界噪声排放的贡献和影响，为电厂噪声治理提供技术依据。     

修正声强测量系统设计及实验验证

传统的声强测量系统价格昂贵,有限差分的存在使得测试频域受到探头间距的限制,宽频噪声需分段多次测量。根据互谱声强算法,利用采集卡、传声器和虚拟仪器技术开发出一套便捷、高效、低成本的声强测量系统,包括数据采集、系统声压灵敏度标定、相位失配标定和声强测量。针对算法中存在的有限差分误差进行修正,在半消声室中以宽带白噪声为声源,用开发的声强测量系统分析探头间距为20 mm和50 mm时探头轴线和声源传播方向夹角分别为0°、45°的修正前后声强误差。结果表明该声强测量系统有效,修正后同一探头间距测试频域得到拓展,声强准确度得到提升。     

复声强分析系统在车外表面辐射噪声源识别中的应用

根据复声强测量基本原理,提出基于LabVIEW软件开发平台,自行开发复声强分析系统.并利用该系统及声强分析软件对某型轻型卡车进行声强测量和声场分析,给出车外辐射表面的3D声貌图、等声强图,方便地对该表面辐射噪声源进行精确的定位和识别,提出控制车外噪声的相应策略,并作遮蔽发动机噪声的模拟试验,最终结果使车外加速噪声降低3.8dB(A).对降低该型卡车车外噪声提供有利的参考依据.     

基于波束形成方法的货车车外加速噪声声源识别

综合基于波束形成的噪声源识别方法和外场车外加速噪声测量技术,构建一套完整的针对运动声源的车外加速噪声外场声源识别测试系统,给出了相应的测试计算流程与方法。利用该系统完成货车车外加速噪声声源识别试验,确定发动机为该货车车外加速噪声的主导噪声源,且对应最大噪声时刻发动机转速为２４００ｒ／ｍｉｎ。进一步的发动机噪声源识别结果表明：涡轮增压器、发电机、气缸盖罩是其主要噪声辐射源。     

声强测量分析技术在发电机组噪声控制中的应用

本文介绍了声强测量分析在某3kW汽油发电机组噪声控制中的应用,作者利用CUSIII型声强测量分析系统对该汽油发电机组进行了噪声源识别,快速准确地找到了其主噪声源,并通过4 有针对性地采取降噪措施,使该机组噪声明显降低。     

声强测试在装载机噪声源分析中的应用

声强测试分析方法是一种有效的噪声源识别和声场分析方法.采用声强测试技术对某轮式装载机进行噪声测量.得出其声场分布规律,快速准确地找到主要的噪声源,在此基础上提出具有针对性的降噪措施,获得令人满意的效果.     

选择性声强技术的研究及其在噪声控制中的应用

传统的声强技术容易受到强大背景噪声的干扰，针对此问题本文提出一种新的噪声测试技术--选择性声强技术，并利用自行研制的噪声自动分析系统对其进行了研究，包括原理、算法及测试设备。研究结果表明：选择性声强技术可以将目标噪声源的辐射噪声从强大的背景噪声中分离出来，测量结果有效地反映了目标噪声源的声场分布状况，为目标噪声源的噪声辐射特性研究及噪声控制提供参考依据。     

基于声强测量的卷接机组噪声源识别

卷接机组噪声源多,噪声源特性、位置分布复杂,传统的噪声测量方法难以识别出各噪声源。采用声强测量技术对卷接机组噪声进行测量,利用声强的矢量特性,测量出垂直方向上的声功率和频率特性,并根据测量结果绘制出声功率图,可以有效识别出各个测量单元区域的噪声辐射声功率与频率特性,为卷接机组噪声控制提供数据基础。     

声强法在柴油机表面辐射噪声源识别中的应用

根据声强测试原理，应用B＆K 3560C便携式振动与噪声测试系统中的声强测试模块，对4190型柴油机的表面辐射噪声源进行识别。绘制了三维声强图，找出了该发动机的各个辐射面上的主要噪声源，并对其进行了排序，分析了这些噪声源的产生根源。提出了控制主要噪声源的一些建议，以便于进一步降低该柴油机的噪声水平。     

三维声强图在摩托车噪声源识别上的应用

在研究机器的降噪问题时,首先必须鉴别机器的噪声源,分清其主次,以针对主要噪声源采取措施,才能取得降低整机噪声的效果.常规的噪声源鉴别方法有多种.但各种方法均有其一定的局限性.在鉴别一台具有多个声源的复杂机器时,常不得不同时采用几种方法综合分析作出判断,因而很费时间.声强测试技术的发展提供了一种能准确而方便地鉴别噪声源的方法.本文介绍了声强测试技术鉴别噪声源的方法及在分析摩托车噪声源中的应用.摩     

基于声强技术的GSM机柜噪声源识别

通过对GSM机柜噪声源识别,介绍声强技术用于噪声源定位的原理方法及工程应用;实验结果表明:声强法进行噪声源识别及定位精度高,结果一目了然.     

基于广义逆波束形成的扩展性噪声源定位误差影响因素仿真研究

实现噪声控制的前提是正确识别出主要的噪声源,研究噪声源空间指向性对于噪声源的辨识和预测有重大意义。为提高复杂声源的分辨率,以单极子点源形成扩展性声源表征噪声源,引进广义逆波束形成算法对扩展性声源进行声源定位。通过仿真计算,分析了广义逆波束形成(Generalized Inverse Beamforming,GIB)算法中麦克风阵列阵元数、测量距离对定位效果的影响,系统比较了去自谱算法和GIB算法对点声源、扩展性声源(5个紧密相连的单极子点源)的分辨率。仿真表明:GIB算法中定位效果受阵元数目影响不大,相对提高了点声源的定位精度,而且能分辨出扩展性声源。