汽车噪声源识别技术及发展_贾继德

汽车噪声源识别技术及发展
贾继德 , 陈安宇
(蚌埠汽车管理学院 , 安徽 蚌埠 233011)
摘要 :随着汽车工业的发展 , 汽车噪声已成为影响人们生活质量的重要污染源 , 如何控制汽车噪声成为世界汽车工业的一个重 要 课题 , 而对汽车噪声源准确的识别是有效控制汽车噪声的重要前提 。 本文介绍了汽车噪声的来源及汽车噪声源识别方法 , 探讨了每种 方法的特点 、适用范围及存在问题 , 并对如何做好汽车声源识别提出了一些建议 , 为不同的方法在工程中的应用提供了参考。
境 , 但是需要测取大量数据并计算 。
2.7 声强分析
声强测量方法是在 20 世纪 80 年代 初迅速 发展起 来的 , 与 传统 的声压测量技术相比 , 它不但能获得声场中某点声能量 的大小 , 还能
获得该点声能量流动的方向 , 因 此声强测 量是对声 场更完整 的测定
噪声信号的频谱 X(f)可以由以下公式计算
∞
∫ X(f) = x(t)e-j2π·ftdt -∞
X(f)是一个复数 , 它由实部 Re(f)和虚部 Im(f)组成
(1)
收稿日期 :2008-11-07
· 11·
拖拉机与农用运输车 第 6期 2009年 12月
X(f)=Re(f)+jIm(f) 它的模和相位分别由下式得到
关键词 :汽车 ;噪声 ;振动 ;声源识别 中图分类号 :U463;TB533 +.2 文献标识码 :A 文章编号 :1006-0006(2009)06-0011-03
PresentandPerspectiveofAutoNoiseSourceIdentification
JIAJi-de, CHENAn-yu
在 0 ～ 1 之间 , 则表明输 出信号有一部分 能量来自于输入 信号 , 输入
输出信号中有一定的外界干扰 。
相干函数有 3 种 , 即常相干函 数 、多重相 干函数 和偏相 于函数 。 前两种主要用于相互独立的 , 即不相干噪声源的识别 , 当 噪声源之间
· 12·
不是独立的情况下 , 用这两种函数只能作定性描述 , 难以 进行定量分
∫ Rxy(τ)
= lim
T※∞
1 T
T百度文库
x(t)y(t+τ)dt
0
(10)
式中 , Rxy(τ)为随机信号 x(t)和 y(t)的互 相关函 数 ;τ为 时间差 ;T 为观察时间 。
相对于自功率谱 Sx(f)和 Sy(f), 互 相关函数的傅立 叶变换为互
功率谱密度 Sxy(f), 表示如下
∫ Sxy(f)
析 。 对相互独立的噪声源 , 在背景噪声不高的情况下 , 用 常相干函数
法能够正确识别噪声源并排列 出它们的 主次效应 , 而偏相干 函数可
以在多个非独立噪声源条件下分析各种因素对噪声源 的影响 。 在实
际环境下可以根据不同条件采 用常相干 函数或偏 相干函数 来处理 ,
这种识别噪声源方法的优点是 不需要改 变现场声 环境 , 就可 以分析
将声级计在紧靠机器表面 进行扫描 , 并根据测 试值的大 小来确 定噪声源的主次部位 。 这种 方法简便 易行 , 在有 其它噪声 源的混响 声场内测试时 , 准确性较差 , 通常用于机器噪声源和主要 发声部位的 一般识别 。 2.3 选择运行法
该法则可在保持运行工况 和声学环 境不变的 条件下 , 首 先测得 整个机器运转时的噪声 , 然后脱 开某个部 件 , 使之 不产生噪 声 , 再运
自相关函数 Rx(τ)与功率谱密度函数 Sx(f)互为傅立叶变换对 ,
同时功率谱密度函数还可以用 x(t)的幅值谱 X(f)表示为
Sx(f)
= lim
T※∞
1 T
X(f) 2
(7)
Sx(f)是个偶函数 , 在 工程分析 中都是单 边频谱 分析 , 故 功率谱
密度函数用单边功率谱表示为
Gx(f)
=2Sx(f)
=
∞ -∞
Rxy(τ)e-j2π·ftdτ
(11)
相干函数 (Coherence)的表达式为
γ2xy(f) =SxS(xfy)(Sf) y(2f) 0 ≤ γxy ≤ 1
(12)
如果相干函数等于 0, 表示输出信号与输入 信号不相 干;如果相
干函数为 1时 , 表示输出的能量完全来源于输入信号 ;如 果相干函数
在距离暴露表面一定距离处测量其声压级 , 若依 次打开各 个 “窗口 ”
进行测量 , 则可得辐射表面上 主要辐射 区域 。 通过 总噪声和 本底噪
声之差即可识别出该声源的声压或声强级 。
要求覆盖严密 , 隔声较好 。 由于隔离低频噪声较困 难, 故仅适用
中 、高频噪声的声源识别 ;此外 , 用该法测量要花费很多 时间 , 且对测
试的声学环境有一定的要求 , 故测试成本较高 。
2.5 信号分析法 2.5.1 频谱分析
频谱分析法是根据噪声的频 谱特性来 确定主要 噪声源的 方法 。
通过噪声频谱图 , 一方面了解噪声源的频率分布 , 另一方 面可以确定
一些峰值噪声的来源 。 频谱分 析的基础 是傅立叶 积分 , 它由 傅立叶
级数转换而来 。 非周期噪声信号 x(t), 当其满足一定的条件时, 这个
转机器 , 测量噪声 , 按能 量相减 的关 系即 可计 算出所 脱开 部件 的噪
声 。 类似地可测量出机器各主要部件的噪声及其在机器 运转时总声
级中所占的比重 , 从而确定主要声源的位置 。
这种方法简单易行 , 但由于机器是互相联系的整体 , 某一部分的
拆除与停止 工作 , 会影响到 与之有关联的 部分 ;此外 , 该方 法费工费
第 36卷第 6期 拖 拉 机 与 农 用 运 输 车 Vol.36 No.6 2009 年 12 月 Tractor＆ Farm Transporter Dec., 2009
2 声源识别方法
2.1 主观评价法 人的听觉系统具有比复杂的噪声测量系统更精确的 区分不同声
音的鉴别能力 , 而且在实际测 量中广泛 应用的声 压级或响 度等指标 都是根据人的主观感觉而定 。 主观鉴别法因人的不同而 得到不同的 结论 , 要 想提高准确度 必须进行大量的 训练以积累经验 , 此外 , 主观 评价法也难以对声源做出定量的评价 。 2.2 近场测量法
周期成分 , 在噪声源识别中 得到了应 用 。 倒频谱 的定义为 对数功率
谱 , 表达式为
Cp(q) = F{lgGx(f)} 2
(9)
式中 , Cp(q)为信号的倒频谱 ;F()表示 括号中的 内容进行 傅立叶变
换 ;Gx(f)为信号的功率谱 。 当 被测系统 有声反射 等情况下 , 其噪声
谱图中周期性成分 , 用常规的频谱分析法很难提取 , 而采 用倒频谱分
So, thehowtocontrolthenoiseshasbecomeanimportantissuefortheworldautomobileindustryinrecentyears.Inorderto controlcarnoise, importantprerequisiteisthatcarnoisesourceswereaccuratelyidentified.Thispaperintroducedcarnoise originandsourcerecognitionmethods, anddiscussedeachmethod' scharacteristics, theapplicablescopeandtheexisting problems, whichcanprovidesomesuggestionsandreferencesforengineeringapplication.
叶变换得到 , 而相关函数 Rx(τ)定义为
∫ Rx(τ)
= lim
T※∞
1 T
T
x(t)x(t+τ)dt
0
(5)
式中 , Rx(τ)为 x(t)的自相关函数 ;τ为时间差 ;T为观察时间 。
自相关函数的傅立叶变换称为功率谱密度 Sx(f)
∫ Sx(f)
=
∞ -∞
Rx(τ)e-j2π·ftdτ
(6)
析技术可以从复杂的波形中分 离并提取 信号源 , 因而这种 技术成为
一种很有用的噪声源识别方法 。 由于倒频谱分析方法能 显示频谱图
上复杂边频结构中的周期成分 , 区分出源信号和调制 信号 , 因此为确 定噪声源提供了依据 。
2.5.3 相关 、相干分析
对于两个随机信号 x(t)和 y(t), 互相关函数为 Rxy(τ), 定义为
式中 :Wr为振动表面辐射的声功率 ;ρc为空气的特 性阻抗 ;S为振动
表面的面积 ;v2为质点法向振动速度均方值的时间平均值 ;σr为振动 表面的声辐射系数 , 它呈现非线性特性 , 是振动频率 、烈度等的函数 。
通过测量机器各个零部件和 结构表面 的振动加 速度 , 转换 成振
动速度后 , 根据不同频率下的噪 声辐射效 率即可得 到各个振 动表面
实际工作情况下噪声源的特性 。
2.6 振速分析
机器结构振动引起噪声 , 结构 表面的振 动速度与 辐射噪声 有一
定的函数关系 , 表面振动速度 (加速 度 )法就是根据 这一原理 进行声
源识别的 。 当机器处于稳定工 作状态时 , 其表面振 动和辐射 的声功
率近似为如下的关系
Wr =ρcSv2σr
(13)
1 汽车噪声来源
汽车产生的噪声 , 无论是车内还是车外噪声 , 都是各 个噪声源共 同作用的结果 。 噪声 主要来 源于 以下 方面 :发动 机噪声 、传动 系噪 声 、车身噪声 、轮胎噪声 、风噪声等等 。 由于车辆噪声 的复杂性 , 各噪 声源并非为并列关系 , 其相互之间存在着相互影响 [ 3] 。
时 , 且有一定的局限性 , 例如在 声源 的辐 射表 面上何 处辐 射最 为严
重 , 使用该方法不可能得出结论 。
2.4 铅覆盖法 用铅板做成一个与机器各部分表面相仿的罩子 , 内 覆吸声材料 ,
以减轻罩内的混响 , 隔声量至少要在 10 dB以上 。 测试 时, 在同一工
况下逐一打开罩的某个 “窗口 ” , 暴露各 个噪声 辐射表 面和声 源 , 并
Keywords:Automobile;Noise;Vibration;Soundsourceidentification
为了进一步 限制汽 车噪 声 , 2002 年 我国 颁布 了 GB 1495-2002 《汽车加速行驶车外噪声限值及测量方法 》[ 1] 。 根据 该强制性标准 , 2005 年 1 月 1日以后 , 我国生产的各类 新车必须 达到国标 中的噪声 限值要求 , 否则将不得生 产、销售 。 要控 制汽车噪 声 , 首先必 须搞清 它的主要噪声来源 , 即声源辨识及声源特性分析 , 这样才 能做到有的 放矢进行汽车噪声治理 [ 2] 。
(BengbuAutomobileManagementInstitute, Bengbu233011, China)
Abstract:Withthedevelopmentoftheautoindustry, carnoisepollutionisbecomingmoreandmoreseriousforus.
的噪声辐射功率 , 从而求出整 个机器的 声功率级 和声压级 。 如果将
声源表面划分成若干 小块 后, 测量 每个小 面积的 振动速 度 (或 加速
度 ), 可以画出声源表面的等振 速曲线 , 它 可形象表 达出声辐 射表面
各点辐射声能的情况 及最 强辐 射点 。 该 方法 不需要 特殊 的声 学环
= lim
T※∞
2 T
X(f) 2 f≥ 0
(8)
可见功率谱为幅值谱平方 , 具有频率结构更加明 显的特点 , 在分
析噪声的频率结构时更为有利 。
2.5.2 倒频谱分析 倒频谱法 (Cepstrum)分析技术是近代信号处理学科 领域中的重
要部分 , 它能用于分析复杂频谱上的周期结构 , 分离和提 取信号中的
(2)
X(f) = Re2(f)+Im2(f)
(3)
Υ(f)=arctan[ Im(f)/Re(f)]
(4)
在对 噪声信号 进行谱分 析时 , 就 是利用式 (3)来得到 它的幅值
谱 。 频谱分析中除了使用幅值谱以外 , 最常用的还有 功率谱 、功率谱
密度 , 功率谱密度可由噪声信号 x(t)的自相关函 数 Rx(τ)通过傅立