利用偏相干函数法识别汽车整车噪声源的研究
车辆噪声源识别理论与方法分析
汽车 噪声源 识别的 目的主要在于 以下两个方面 ： 】
１ 噪声 源 识 别 的传 统 方 法
１１ 主观评 价法 ．
（） １ 噪声 源部 位 的确 定 ， 要 噪声 源 发 声部 件 以 主 及 各 噪声源 在 总声压 级 中所 占的 比重 ； （） ２ 噪声 源 特 性 的 确 定 ， 括 声 源 类 别 、 率 特 包 频 性、 分布 特 征 、 化规 律 和传 播途 径等 。 变 噪声源 识 别技 术是 近 年来 国 内外 学 者在 噪 声领 域 研 究 的 热 点 问题 之 一 ， 出 了许 多 噪 声源 识 别方 提
Ｉ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎｏ ｈ ｃｅ ｄ ｎ ｉ ａｉ ｆ ｉ ｆ ｏ Ｖｅ ｉｌ
ＸＩ ＮＧ ｉｎｑａｇ 一 ＨＵ Ｏ Ｊａ —ｉｎ ， ＡＮＧ ｕｈ ａ ， Ｌ ＡＯ Ｏｕ Ｊ －ｕ Ｉ ｎ
（１ Ｓ ｈ ｏ ｆ ｅ ｈ ｎ ｃ ｌ Ｅｌｃ ｒｃ ｌ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ． ｃ ｏ ｌ Ｍ ｃ ａ ｉａ ＆ ｏ ｅ ｔ ａ ｉ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ，Ｎａ ｃ ａ ｇ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ，Ｎａ ｃ ａ ｇ ３ ０ ３ ，Ｃｈ ｎ ； ｎ ｎ ｈ ｎ ｉ ｅ ｓｔ ｙ ｎｈｎ ３０ １ ｉ ａ ２ Ｓ ｈ ｏ ｆ ｅ ｈ ｎ ｃ ｌ Ｅｌ ｃｒｃ ｌ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ，Ｊａ ｇ ｉ ｕ ｈ ｕ Ｓ ｉｎ ｉｉ ． ｃ ｏ ｌ ｃ ａ ｉａ ＆ ｏ Ｍ ｅ ｔｉａ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｉｎ ｘ ｚ ｏ ｃ ｅ ｔ ｃ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｃ ｌ ｎ ｔ ｕ ｅ Ｅ Ｙ ｆ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉ ａ ｓｉ ｔ ， Ｉ ｔ
＝ｐ ・ Ｏ Ｓ ＂ ｒ （） １
声 压是 一 个 标量 ， 间某 点 处 的 声压 往往 受 到 空
各 个 方 向上 所存 在 的 声源 的影 响 ， 以从 一 点测 到 所 的声压很 难判 断 出其 中的主 要 噪声源 。但在 一 些特 定 的条件 下 ， 下面 介 绍 的近 场 测 量法 和 通管 测 定 如 法 ， 抑制 了其 他方 向上 的噪 声干扰 的影响 时 ， 是 在 还 可 以从声压 的测量 结 果中判 断 出主 要 噪声源 。
车辆噪声的测量、评价、控制以及噪声源的识别
车辆噪声的测量、评价、控制以及噪声源的识别1车外噪声源影响车外噪声的主要有发动机噪声、冷却噪声、排气噪声、轮胎辐射噪声和排气系统的再生辐射噪声以及其他机械噪声。
这些噪声一般在中高频范围内，由于车外噪声直接构成了对周围环境的污染排放，因此各国都有严格的限值和测试方法。
2车外噪声的测量和评价A、加速行驶车外噪声测量及评价：加速行驶车外噪声是对于整车噪声水平等综合评价，是汽车认证最重要的指标之一。
各国的认证标准对测量方法的规定基本相同(包括刚刚颁布我国标准GB1495-2002)，由于各国发展水平不同因此限制有一定的差异(比如：GB1495-2002对于轿车的限值要比欧洲大3dB(A))。
目前最具先进性而且被广泛采用的要属欧共体51号法规(ECE Reg. No. 51)。
测量方法和相应的限值。
值得说明的是：法规只是国家或地区间总体水平等体现，汽车企业为了保持产品的领先地位，往往有更为严格的公司内部限值，作为产品开发的目标。
B、汽车定置噪声测量：它实际上是整车无负荷状态下对发动机和排气噪声的评价，一般作为对车外噪声评价的补充，其方法和限值标准也是作为车外加速噪声测量标准的附件。
3车外NVH噪声的控制车外噪声的控制主要是对于噪声源的控制，有效的降低各声源的噪声是保证整车噪声的唯一和根本途径。
降噪是一项费时且投入很高的工作，因此必须首先正确识别影响整车噪声的主要声源。
常用的方法是噪声分解，在整车级分解方法是通过工况排除，系统(或部件)排除和包裹法。
其目的是为了把某一声源从总的噪声中分离出去。
在噪声的振动控制中，进行噪声源进行识别是重要的工作内容之一。
它为噪声的控制提供了基础，决定着噪声控制所努力的方向。
因此，国际上对噪声源识别方法的研究随着科学技术的发展不断深入。
A.传统的噪声源识别方法主观评价法: 近场测量法、选择运行法、铅覆盖法、表面振动速度(加速度)法、频率分析法B.利用现代信号处理技术进行噪声源识别：相干诊断方法、分布噪声源的相干诊断方法、噪声源的层次诊断法、倒频谱法、自回归谱法、.表面声强法、声强法、自适应除噪技术(ANC)C.利用现代图象识别技术进行振动噪声测量：全息摄影技术、电图象干涉测量车外噪声控制的最重要得组成部分是发动机噪声的控制，发动机是汽车的主要噪声源，因此降低发动机的噪声是降低整车噪声的主要措施。
噪声传递函数在车内结构噪声优化中的应用
激励方向是否满足设计要求，识别出关键的路径以进
行优化。
" 分析模型及结果
"#! 分析模型
点输出噪声之间的对应函数关系，对车内噪声控制有
NTF分 析 的 有 限 元 模 型 包 括 车 身 结 构 内 饰 车 身
着重要的影响，表现结构与车内声腔的固有特性。 （TB）模型和声腔模型两部分，如图 1所示。TB模型包
NTF的数学表达式，如式（1）所示。
- -
括白车身、仪表板、转向系统、闭合件、座椅以及与车身
相连的附件等，对刚度影响较小的一些部件用集中质 （1）
量模拟，并用柔性单元（RBE3）与车身连接。地毯和阻
2第0179（期7）
技术应用
尼片等用均布质量模拟。
# 结构优化
性能方面，找出问题关键部位进行优化，降低开发成本。
关键词：噪声传递函数；面板贡献量；模态贡献量；优化
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整车路噪有限元仿真的基本原理和流程
整车路噪有限元仿真的基本原理和流程01—引言我们可以采用有限元方法来计算车辆在随机路面行驶时的乘员舱内声压响应，这就是通常所说的整车路噪有限元分析。
整车路噪有限元分析，针对的是200Hz以下的低频结构噪声。
坑洼的路面产生激励力，通过轮胎和轮辋传到底盘和车身上，激起车身板件的振动，从而辐射出噪声。
这个频段的噪声容易使人感觉不舒适，极易引起用户抱怨。
且因为其频率低，很难通过声学包设计来消除，只能用结构改进方案处理。
整车路噪有限元分析通常有两种方案：基于轴头力加载的方案和基于路谱（或称为路面谱）加载的方案。
采用轴头力加载方案，整车模型中不需要包含轮胎，从而省略掉轮胎测试和建模这一环节，但对于每一个车型都需要用物理样车和实际路面来测试轴头加速度，然后再通过整车有限元模型来反求轴头力。
基于路谱加载的方案，则无需改制物理样车，并且路谱可以通用于多个车型，但整车模型中必须包含轮胎模型，所以需要对轮胎进行测试和建模。
本文仅对基于路谱加载的方案进行讨论。
基于路谱的整车路噪有限元分析，需要在整车模型中包含模态轮胎，以考虑轮胎特性对整车NVH性能的影响。
该分析项可分成两个步骤，第一步是频率响应分析，计算从输入点到响应点的传递函数；第二步是随机响应分析，根据传递函数和载荷谱，计算输出响应点的响应。
利用Nastran的SOL111求解器，这两个步骤可以一次计算完成。
02—模态轮胎建模2.1 为什么需要模态轮胎轮胎具有高度非线性特征，影响轮胎模态特性的因素非常多。
轮胎橡胶是超弹性材料，而且各部位橡胶的特性有很大差异；轮胎外部有复杂花纹，内部有带束、帘布、钢丝等复杂构造；轮胎的尺寸、充气压力、接地区域也都能影响其模态；某些外部条件，如车辆负载、车轮转速、环境温度、整车运动状态等也会对模态特性产生影响。
详细的非线性轮胎有限元模型可以分析复杂的轮胎特性。
但这种轮胎模型规模庞大，包含多重非线性因素（超弹性材料、大变形、接触、粘弹性等），很难直接用于整车NVH分析。
基于倒谱和偏相干分析的噪声源分离方法
ｈｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉｎ ｆ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｓ ｉ ｇ ｎ ｍｅ ｎｔ ｒ ｕｌ ｅ ｓ ｏ ｆ ｐ ａ ｔｉ ｒ ａ ｌ ｃ ｏ ｈ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｕ ｍ ｒ ａ ｎ ｄ
倒谱 理论 引入 到噪声源识别的分析 中， 并结合希 尔伯 特变换关系 ， 提 出了一种判断 输入 间因果 关系 的新 方法 ， 从而 避免 耦合 带来 的影 响。同时根据层 次分析方法和偏 相干理论 ， 提 出了针对偏 相干输 出谱的赋值规 则 以及对 强相 干声源 贡献
相干函数在噪声源识别中的应用(英文资料)
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车用发动机主要噪声源的声强测试方法研究
识别的变换工具，列举了连续小波变换的重要性质。为了将数学上具有普遍意义的小波变换方法应用到内燃机声源识别的特殊领域中去，研究了信 号重要参数变化对小波变换后小波系数的影响。结合连续小波变换的性质提出了连续小波变换的频率修正方法，克服了连续小波变换过程中对高频成分 的衰减特性，所得变换结果能正确反映信号中的各种频率成分的幅值特性，使小波变换的结果能够直接应用到内燃机声源识别工作中去。由于小波基函 数的选取对小波变换的结果至关重要，本文采用试算的方法，从最新MATLAB版本中的全部15类原始小波函数中选取Complex Morlet小波族作为小波分析 的基函数，并对其参数的具体选用进行了研究，提出了指导工程应用的选用方法。根据内燃机噪声度量中采用A计权的特性，从工程应用角度出发，推导 出乘法运算A计权值转换公式，对变换后的小波系数进行A计权处理，从而可以利用连续小波变换直接从A声级的角度进行内燃机声源识别。 利用本文 提出的连续小波变换改进算法对一台车用4G64型汽油发动机进行了声源识别应用研究，取得了满意的应用效果，为该发动机的噪声控制研究提供了可靠 的改进依据和数据支持。结果表明，本文对普遍意义的连续小波变换算法进行改进（进行频率修正和A计权处理）是必要的、科学的，所选取的小波函数 是恰当的，指导小波函数参数确定的方法是合理有效的。
声强测量技术是最近二十年迅速发展起来的一种噪声测量技术。声强测量得到的是矢量，能大大提高测定噪声源方位的能力，有利于计算出复杂噪 声源中各个区域的相对噪声辐射强度。在系统介绍了声强技术的发展过程、基本原理和测量方法后，本文用声强云图对一台4664型车用汽油机进行了工 程测试分析，根据声源识别的需要，提出了区位声强分析方法和声模态分析方法，并用这些新方法对发动机噪声源进行了深入的识别研究，得到了良好 的声源识别效果。
基于偏相干分析的大型客车振动源识别试验研究
基于倒谱和偏相干分析的噪声源分离方法
x1 ， x3 的一部分能量来自 x1 。
对 x2 与 x 1 的互谱 C 21 和 x 1 与 x2 的互谱 C 12 分 别作倒谱分析，结果见图 3。
1 0.8 0.6 0.4 0.2
X: 0.03 Y: 0.2688 X: 0.01 Y: 0.9698
1/ fs。如果要分辨小时延，就要提高采样频
网络出版时间：2013-11-15 09:26 网络出版地址：/kcms/detail/23.1390.U.20131115.0926.007.html
第 卷第 期 年 月
哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报 Journal of Harbin Engineering University
x2
.
(5)
式中 0.01 即是信号的传递时延。显然，输入间存在 强耦合，在 100-500Hz 频带内， x2 的能量全部来自
根据图 3 可以很清楚的得到以下结论：1）C 12 与 C21 的倒谱大小基本相同但相位相反。因此可以 通过比较 C 12 与 C 21 的倒谱确定因果关系。2）互谱 倒谱的各个尖峰之间的时间间隔相等，并且该时间 间隔与两输入间由于系统传递所带来的时延相等。 互谱倒谱的时间 分辨力显然 与采样频率有 关，
-2-
哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报
输入
第 卷
重复测量。最后根据上述方法对输入进行排序同时 剔除重复信息，并以各输入的偏相干输出谱为依 据，通过层次分析方法实现对强相干噪声源贡献量 的判定。另外，上述方法意在解决偏相干分析中输 入间因果关系问题以及分离强相干声源的问题，因 此显然也适用于无因果关系或非相干声源的情况。
收稿日期 ：2013-04-26 基金项目 ：长江学者和创新团队发展计划基金资助项目（ IRT1228）; 中央高校基础科研基金资助项目 (HEUCFR1119);教育部博士点基金资 助项目(20122304120011). 作者简介 ：杨德森(1957-), 男, 教授, 博士生导师; 韩闯(1986-), 男, 博士研究生. 通讯作者 ：韩闯, E-mail: hanchuang501@ .
汽车噪声源识别实验研究
在装卸搬运时有其特点及方法:物流装卸搬运的概念：物流装卸搬运是指在一定的区域内(通常指某一个物流结点，如车站、码头、仓库等，以改变物品的存放状态和位置为主要内容的活动。
它是伴随输送和保管而产生的物流活动，是对运输、保管、包装、流通加工、配送等物流活动进行衔接的中间环节。
在整个物流活动中，如果强调存放状态的改变时，一般用“装卸”一词表示；如果强调空间位置改变时，常用“搬运”一词表示。
物流的各环节和同一环节不同活动之间，都必须进行装卸搬运作业。
所以杭州搬家公司就是来完成其作业的。
正是装卸搬运活动把物流运动的各个阶段联结起来，成为连续的流动过程。
/汽车噪声源识别实验研究４１由单个传声器就可以测量一点的声压，而质点速度的测鼍就较为复杂。
质点速度可以有两个相隔很近的传声器测量出的压力梯度来决定。
上述双传声器技术称之为有限差分估计隋］。
欧拉方程本质上是牛顿第二定律（Ｆ＝，加）在流程的应用。
欧拉方程为口＝ｌ－－ｇｒａｄｐ（２）式中：口——加速度；ｐ——流体密度；ｇｒａａｐ——压力梯度。
一维声场中，质点速度可以表示为詈＝石１鲤ＯｒＨ＝一－ｆ古考ｄｔ（３）面２石一Ｈ５一Ｊ石高ｍ¨’上述（３）式中压力梯度可以近似地看成是两个传声器的压力差除以它们之间的距离，这就是有限差分估计。
冈此欧拉方程质点速度估计为Ｍ一吉，警ｄｔ（４）平均压力为Ｐ：堕娑（５）２—■■一Ｌ），以时间为变量的声强表达式为，＝忑一糕，（一ＰｌＰ２Ｐ１）一ｄｔ（６）。
２Ⅱ一互面ＪＬ一‘ｏ，将上式进行傅里叶变换，得到两传声器声压的互功率谱，以下是以频率／为变量的表达式蝴＝赤耋半㈩上式中，Ｊ『。
（Ｇ。
：；）是双传声器声压信号互功率谱的虚部。
由式（７）可知，只要测得Ｐ。
和Ｐ：并求其互谱，再经过频域代数运算即叮得到声强及其频谱。
由于声强是矢量，在求声功率时可以消除封闭曲面外其它噪声源和环境反射对测试结果的影响，因此对测量环境要求很低，能用于现场测量。
基于偏相干分析的大型客车振动源识别试验研究
基于偏相干分析的大型客车振动源识别试验研究偏相干分析是一种常用于多变量分析的方法，可以分析多个信号之间的关系。
在大型客车振动源识别试验中，偏相干分析可以帮助分析各种振动信号之间的关系，从而确定振动源。
本试验的研究对象是一辆大型客车，在实验过程中对车辆进行了多项振动测试。
测试用的传感器包括加速度计、振动传感器等，测量了车身、发动机、传动系统等几个主要部分的振动信号。
经过采集和处理，得到了多个振动信号时域和频域数据。
首先进行了单变量分析，对每个信号进行了频域分析和时域分析。
结果显示，发动机和传动系统的振动频率在低频范围内较为显著，对车身的振动产生了较大的影响。
接着进行了多变量分析，运用偏相干分析方法，分析了各个振动信号之间的相互关系。
结果显示，发动机振动信号与传动系统及车身振动信号基本保持同步，说明发动机的振动是主要的振动源。
而传动系统振动信号与车身振动信号之间关系不明显，因此认为传动系统并不是主要的振动源。
最后，通过将振动信号与实际车辆运行状态相联系，得出了振动源可能为发动机缸内爆燃产生的动力波。
为了验证研究结论，还进行了振动源去除试验，即在发动机工作时采用相应的措施减小爆燃产生的动力波。
试验结果验证了偏相干分析的结论，证明发动机是主要的振动源。
综上所述，基于偏相干分析的大型客车振动源识别试验研究可以指导实际工程中的振动控制和强制减振措施的设计。
该方法可以提供有效的分析手段，为大型车辆振动源的识别提供了科学的依据。
同时，该方法还可以提供对振动信号的更深入分析，揭示信号之间的相互作用关系，更加准确地确定振动源。
相比于传统的单变量分析方法，多变量分析方法更能全面、准确地反映振动信号之间的联系和振动源的位置。
此外，偏相干分析可以用于工程中的数据处理和特征提取等领域，具有广泛的应用前景。
然而，在实际应用中，偏相干分析也存在一些问题和限制。
首先，偏相干分析通常需要涉及大量的数据处理和计算工作，需要耗费大量的时间和精力。
汽车车内噪声SEA分析的试验修正法与噪声优化
探讨车内噪声的来源和传播路径，提出基于SEA分析的试验修正法与噪声优化方案，为降低车内噪声提供理论依 据和技术支持。
研究方法
采用理论分析、数值模拟与实验测试相结合的方法，对车内噪声进行SEA分析，研究车内噪声的声压级分布和频 率特性，分析车内噪声的来源和传播路径，提出基于SEA分析的试验修正法与噪声优化方案，并通过实验验证其 有效性。
国际标准
如ISO 532:1995、ISO 532-2:2002等，规定了车内噪声的评 价方法和标准限值。
国内标准
如GB/T 18697-2002等，也规定了车内噪声的评价方法和标 准限值。
03
试验修正法在汽车车内噪 声分析中的应用
试验修正法的原理
基于实车测试数据
试验修正法是以实际测试的汽车车内噪声数据为基础进行分析和 修正的方法。
汽车车内噪声sea 分析的试验修正法 与噪声优化
2023-11-10
目录
• 引言 • 汽车车内噪声来源与特性 • 试验修正法在汽车车内噪声分析中的应用 • 噪声优化技术在汽车车内噪声控制中的应用
目录
• 试验修正法与噪声优化技术的结合应用 • 案例分析与实践 • 研究结论与展望 • 参考文献
01
基于人工智能的优化方法优缺点
这种方法能够有效地降低车内噪声水平，同时对于新的车辆模型不需要进行重新训练，但 是这种方法需要大量的计算资源和专业的技术人员。
基于物理模型的噪声优化方法
基于物理模型的优化方法概述
利用物理模型对车内噪声进行预测和优化。
基于物理模型的优化方法流程
首先建立车辆的物理模型，然后利用这个模型对车内噪声进行预测和优化。
03
基于统计学习的优化方法优缺点
基于小波偏相干分析的车内噪声源识别
基于小波偏相干分析的车内噪声源识别黄海波;李人宪;丁渭平;杨明亮;陈志军【摘要】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.%To quickly and accurately identify complicated and multi-correlated vehicle interior noise sources,a noise source identification method based on wavelet partial-coherence analysis was proposed.The approach was performed through the continuous complex wavelet transformation and the time-frequency partial-coherence analysis to get timefrequency partial coherence functions of noise source's measured point and receiver measured point,and relations between them and transient phase.This was illustrated with simulated signals.The proposed method was utilized to identify an abnormal noise source in a vehicle,and then to improve the sound quality of interior noise with identified results.The results showed that the interior abnormal noise source is induced due to the engine exciting the front sub-frame to cause vibration and noise of the connecting point between the sub-frame and car body;through optimizing the connecting point rubber bushes,thesubjective and objective evaluations of vehicle interior sound quality are improved evidently,the effectiveness of the proposed noise source identification method is verfied.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2018(037)007【总页数】7页(P157-163)【关键词】声源识别;小波分析;偏相干分析;声品质【作者】黄海波;李人宪;丁渭平;杨明亮;陈志军【作者单位】西南交通大学机械工程学院,成都610031;西南交通大学机械工程学院,成都610031;西南交通大学机械工程学院,成都610031;西南交通大学机械工程学院,成都610031;重庆电子工程职业学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】U467.1+121世纪，汽车已不仅属于代步的工具，更成为办公、休闲的“栖息地”。
一种燃料电池汽车噪声源识别方法
DOI : 10 . 3969/ j . iss n. 02532374 x. 2010 . 06 . 019
一种燃料电池汽车噪声源识别方法
左曙光 ,郭 伟 ,李徐钢
( 同济大学 汽车学院 ,上海 201804)
摘要 : 依据小波包变换 ,结合欧氏空间理论 ,探索在非稳态工 况下识别噪声源的方法 . 以燃料电池汽车风机从 1 000 r ・
第6期
左曙光 ,等 : 一种燃料电池汽车噪声源识别方法
8 87
的特征参数 Ef 9i / Ef . 观察图 2a 前排座椅和图 2b 后 排座椅噪声信号 , 可以看出车内噪声信号能量主要 集中在前 8 个小波包子空间 , 即 0～ 320 Hz. 提取该 频带的时域信息进行分析 ,如图 3 所示 . 可以看到信 号幅值随着时间逐渐增大 , 表明随着风机转速的提 高 ,信号的能量是逐渐增加的 . 同时分析图 2c 风机 前端噪声信号和图 2d 风机后端噪声信号 ,可以看出 风机噪声能量主要集中在 45 ～ 60 这几个小波包子 空间 ,即 1 700～2 400 Hz ,以及低频段 20 小波包子 空间 ( 大约 800 Hz) 附近 . 而且在 0 ～ 15 小波包子空 间 ,即 0～600 Hz ,风机后部噪声能量较前部有大幅 度降低 .
r・ min - 1 到 3 800ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱr ・ min - 1 加速工况 ,识别了车内外
噪声源 ,以及驾驶员座椅处的主要振源 , 论证该方法在识别 非稳态工况下主要噪声源是有效的 ,从而可对汽车非稳态工 况 ( 如加速工况 、 减速工况等) 发出的非平稳噪声信号进行分 析并识别出主要源头 . 关键词 : 噪声源识别 ; 小波分析及小波包变换 ; 非稳态工况 ; 燃料电池汽车 中图分类号 : TB 535 文献标识码 : A
偏相干分析在客车降噪中的应用
偏相干分析在客车降噪中的应用王茜影;谢小平;李阳;杨悦;王晨辉【摘要】Interior low-frequency noise has been the focus of automotive NVH research. It is necessary to detect and improve the vibrating structures that have great impact on the interior noise. However, contribution of vibration to the noise of field points is unlikely to completely represent the contribution to the whole interior acoustic field. For the interior acoustic field with multiple frequency peaks and multiple field points, the"total coherence coefficient"and"coherence coefficient sum"are introduced as two new parameters to improve the existing partial coherence analysis method. Then, the interior noise of a passenger car is analyzed by wavelet packet decomposition. The acoustic characteristics of the interior acoustic field and the concerned frequency range are obtained. Through the partial coherence analysis of the vibration of panels and interior noise signals at the measurement points, the structures which have greater impact on the interior noise are identified. And the improvement measures are carried out for the car. The results of the test show that the sound pressure level of the interior noise of the field points is reduced by 0.5 dB-2 dB. This work provides the guidance for reducing the interior noise of passenger cars.%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 dB~2 dB,为有效降低客车车内噪声提供了指导方向.【期刊名称】《噪声与振动控制》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】5页(P112-116)【关键词】声学;总相干系数;偏相干分析;低频噪声;小波包分解【作者】王茜影;谢小平;李阳;杨悦;王晨辉【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙 410082;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙 410082;常州湖南大学机械装备研究院,江苏常州 213000;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082;西安西沃客车有限公司,西安 710089;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙 410082【正文语种】中文【中图分类】TB535车内噪声是影响汽车乘坐舒适性的主要因素之一，客车作为人们出行重要的公共交通工具，其噪声问题也得到越来越多的关注。