基于声阵列技术的汽车噪声源识别及贡献量分析

１ 基本原理
１．１统计最优近场声全息（ＳＯＮＡＨ）Ｅ４】
设全息面与声源面位置如图１所示，全息面由
Ⅳ个测量点构成，户（ｒⅣ．。）为全息面上第以个点处测
得的复声压，则对于自由声场２＞一ｄ处任意位置的
声压户（，）可表示为全息面测量声压Ｐ（ｒⅣ．。）的线性 组合，即
Ｎ
户（，）＝∑ｃ。（，）·ｐ（ｒ鼬）＝ｐＴ（ｈ）ｃ（ｒ）（１）
的声压为［１］
Ｐ口＝ＡＨａＰ
（４）
式中 Ａ＝ａＨ；口一（ＡＡＨ＋０１）～，曰为正则化参数，
起滤波作用。
波束形成器输出的结果反映了声源与阵列波束
形成响应函数（阵列模式）的卷积，对声源位置的判
断很大程度上依赖于阵列的几何形状、阵列尺寸（相
对于声源位置和分布）及分析频率等。由于分辨率的
原因，在进行声源识别时往往会对真实的声源位置
辨＝１
州＝１
ｎ＝１
式中 下标ｉ表示人射场，，．表示反射场；Ｍ和Ⅳ为
全息面１和２上传声器总数；Ｃ和Ｄ为两全息面间声
传递系数，其值与全息面上节点位置有关。
反射面
全息面２ 全息面ｌ 声源面
图３声源面、全息面及反射面的空间位置关系
２．２反射面与声源面垂直 当反射面与声源面垂直时，声场的重建与预测
可根据声镜像原理进行分析‘８１。此时全息面上的声 压分布与声源面可扩展为如图４所示（仅存在一个 垂直反射面时）。
巾嘲可以看出．通过多次选代后已经可以准确 地定位产生１ ０００ Ｈｚ噪声的声源位置，而将其他的 干扰信号降到最低．
４ ４内部声全息声谭ｉ复利
发动机熄火，驻车，将轿车后车门打开，考虑到 阵列的放置方便．拆除车内后排座椅，在车内后部留 出足够放置传声器阵列的空同．采用北京测振仪器 ｒ生产纳Ｊｚ－５型搬振器在车身后部车底板下与选 定两点同连井进行单额１８０Ｈｚ激振．使车身底板振
在测试中进行线阵扫描，根据实际情况的不同，组成 不同的（５×Ｍ）×Ｎ个传声器阵列（Ｍ为阵列扫描行 数，Ⅳ为阵列扫描列数），参考传声器还用作在测量 过程中的触发通道，以保证每组线阵传声器测量信号 的同步性。阵列传声器间距可以根据实验分析的具体 需要进行调节，这里为方便起见，在满足多项实验要 求的前提下，传声器间距均取为１０ ｃｍ。
摘要：将统计最优声阵列技术运用于汽车噪声源（内部和外部）识别中，采用改进的远场声全息技术以弥补传统远 场声全息识别精度低的缺点；研究了基于近场声全息技术的声贡献量分析方法，从而为低噪声优化设计提供方向； 运用统计最优波束形成算法进行中高频声源识别，并将ＤＡＭＡＳ方法用于后处理以提高识别精度，通过上述方法 以探索一种新的声源识别及控制技术。最后将以上方法运用于某型轿车的声源识别和声贡献量分析中。
第２３卷第６期 ２０１０年１２月
如 振盯 舱 动“ Ｖ 工ｍ缸 程帆 Ｅ 学晒 舱 报硫培
ＶｏＩ．２３ Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．２０１０
基于声阵列技术的汽车噪声源识别及贡献量分析
邓江华１，顾灿松１，刘献栋２，李宏庚３
（１．中国汽车技术研究中心汽车工程研究院，天津３００１６２；２．北京航空航天大学交通科学与工程学院。北京１０００８６； ３．上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西柳州５４５００７）
图５声源识别实验系统
在实验中，变速箱挂空挡，驻车，发动机怠速。由 传声器的频谱图找出几处峰值占优的特征频率，分 别为频率２４ Ｈｚ（发动机点火频率）和５００ Ｈｚ（音箱） 处，通过近、远场声全息技术对此频率处声源的声源 位置进行识别。识别结果如图６所示（仅列出５００
Ｈｚ）。
由图６可以看出，运用改进远场声全息方法的 声源识别精度明显优于传统远场声全息识别结果， 能够很好地定位位于后车门窗处的声源。统计最优 近场声全息同样可得到很高的识别精度。
和ｐ均为采用矢量方法表示的复声压。
第ｉ个声源的声贡献系数定义为其声贡献量
（户ｃ）ｉ除以声场中选定场点处的总声压幅值ｌＰ Ｉ，即
Ｄ“＝Ｒｅ雨ｋ， Ｆｃ＾ｌ、ｉ
（７）
４实验研究
实验在空旷的外场进行，近似于半自由场，环境 噪声低于汽车本身噪声２０ ｄＢ以上。分别基于ＳＯＮ— ＡＨ、传统和改进远场声全息方法和ＳＯＢＦ方法进行 车内及车外噪声源识别研究及车内声贡献量分析。
构声声学贡献量分析，也适用于空气声声学贡献量
分析。
根据式（１）可以将声场中任一场点的声压表示
为声源面上Ⅳ个声源点的声压（或该处的质点振
速）的叠加。对于声场中任一场点，第ｉ个声源对该
场点的声贡献量可表示为由该声源在此位置处产生
的声压Ｐｉ在该场点总声压Ｐ上的投影，即
（以），ｎ＝● 并ｎ
（６）
ＩＰ
式中 Ｉｐ ｌ为声场中选定场点处总的声压幅值；胁
当前，用于汽车噪声源识别的声阵列技术已取 得了长足的发展，但其中仍存在一些关键问题有待 进一步研究，如远场声全息和波束形成存在空间分 辨率低的问题；近场声全息只能在位于自由场或半 自由场的近场进行测试；声贡献量分析目前多采用 数值仿真方法，并不能真实反映汽车实际工作状况 下的振动噪声特性。本文在作者以往研究的基础上， 针对以上问题进行了简要分析，并将所研究内容运 用于某型汽车声源识别及声贡献量分析中，旨在探 索一种新的声源识别及控制技术。
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虚 图４扩展的声压分布
万方数据
振 动工程学报
第２３卷
对于封闭空间中的声源，由于其在内部会激起 大量的声模态，这时可利用质点振速和无功声强相 结合对封闭空间中的声源进行识别。
３基于ＳＯＮＡＨ的声贡献量分析应用
车内噪声是由车身孑Ｌ隙或壁板透声直接传入车
内的空气声和由外部激励而使结构壁板发生振动引
起的结构声组成，不同的声源对于车内任意位置声
月＝ｌ
式中 上标Ｔ表示列向量Ｐ（，Ⅳ）的转置，传递向量 ｃ（，）仅与节点位置有关。
图１ ＳＯＮＡＨ应用条件
根据波场叠加原理可知，式（１）可转换为对应单
元平面波函数的线性表示［１］，即
户（ｒ）＝Ｐ１（ｒⅣ）（Ａ‘Ａ＋０２Ｉ）一１Ａ７口（，）
（２）
式中Ａ为全息面上点对重建面上点的单元平面波函
数矩阵；口（，）为重建面上点的单元平面波函数列阵；Ｉ 为单位对角矩阵；０为正则化参数，起滤波作用。
根据延时累加波束形成算法可知，对于聚焦面 上聚焦位置声压可用矩阵形式表示为
Ｐ８一ａＣＰ
（３）
式中Ｐ。为聚焦位置声压向量；Ｐ为阵列传声器测
１
量声压向量；口＝一击ｅｘｐ（－－ｊｋｒ），其中，，．为聚焦点
至参考传声器间的距离，Ｍ为传声器个数，志为声波 波数；Ｃ为阵列传声器对聚焦点问的转移矩阵，其取 值依赖于声源和阵列传声器间的距离。参照统计最 优近场声全息原理可得对声源面任意聚焦点聚焦后
４．３波束形成用于车外声源识别
此项实验采用统计最优波束形成方法进行，发 动机怠速运转、驻车、变速箱挂空挡，音箱产生１ ０００ Ｈｚ单频声，位置与上述实验相同。仍采用线阵扫描 方法进行，并设置一传声器为参考传声器，最终在车 身侧面中部位置构成一５×６的全平面传声器阵列， 阵列距声源面１．５ ｍ。
通过测得声压的频谱信号可知，频谱峰值位于 １ ０００ Ｈｚ处（主要表现为音箱产生噪声）。将对应峰 值频率处的声信号导入波束形成声源识别程序，即
提高了声源重建的分辨率。对于不适合近场测量的 场合，本文采用改进的远场声全息技术进行远场低 频声源识别嘲，测量重建过程如图２所示。
２ 车内低频声源识别方法研究
内部声场可分为主动辐射声场（原始声源）和被 动反作用声场（反射）。传统近场声全息只适用于自 由声场的测试，当将其运用于内部声源识别时，则会 产生伪声源影响，造成识别错误。因此需将存在的反 射声场消除或转换为自由声场（本文假设反射面与 声源面垂直或平行，且只存在～次反射）。
万方数据
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可对发出泼缸ｒ半噪声的主要声潭进行识别研究 取雨建面大小为１ ６ ｍ×ｌ ２ ｍ，得到对应于】
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在统计最优越束形成算法声繇识别结果的基础 ｔ．采用ＤＡＭＡＳ方法对其进行后处理－通过不嗣的 选代状敷｛！｝ｍ声酥位置丹带分别如嘲８所示‘仅列 出第２０次和第】ｏｏ敬选代结果）。
２．１反射面与声源面平行
图２改进的远场声全息测量、重建过程
１．２统计最优波束形成＂论（ＳＯＢＦ）Ｃ司
传统的延时累加波束形成技术的空间分辨率依 赖于声波波长，使其对较低频率声源的识别效果很 差。统计最优波束形成算法对聚焦过程进行了优化， 大大提高了声源识别的空间分辨率，对较低频率的 声源定位也明显改进。
从田ｌｏ中可以看出．通过质点振迷重建和无功 声强重建，能有效地劬定两个澈励点位置．尤其当采 用无功声强重建时．嫂果更为明显，由于结构板件的 振动模态及其他一些零部件的影响．在重建结粜中 也出现了其他一些峥值不＾的声源点。而通过声压 重建时，澈励峰值较小的位置不能有效识别．有功声 强重建时，重建结果不能反映出澈励点的位置－表现 为结构模态掘型和激励点的卦ｌ台。
按照同样的方法，由全息面上的测得声压，即可
得出自由声场中任意位置的质点振速在ｚ，Ｙ和２三 个方向的分量及重建面上的三维矢量声强。
近场声全息的优势即在于其可在声源的近场范
围内，获取反映声场高空间特性的倏逝波成分，从而
收稿日期：２０１０—０８—０６；修订日期：２０１０一１０—１５
万方数据
第６期
邓江华，等：基于声阵列技术的汽车噪声源识别及贡献量分析
４．１车外声源识别实验系统
实验用车的发动机怠速转速为７００ ｒ／ｍｉｎ。为验 证声源识别的准确性，在后车窗位置放置一音箱发出 单频声，在测试中，将发动机舱盖打开。此次实验共使 用６个ＩＮＶ２０５Ｔ２型传声器，该型号传声器的频率响 应范围为２０～２０ ｋＨｚ，其中５个构成传声器线阵列系 统，另取一个传声器置于声源附近作为参考传声器。
压的贡献不同，这些贡献不但有大小之分，而且对声
场的影响还有正负之分。
基于统计最优近场声全息的声贡献量分析方法
分为３个步骤［９］：首先根据全息面测量的声压分布
对噪声源进行识别、定位与声信息重建；其次，对车
内声场中感兴趣的位置进行声压预测；最后，由预测
的场点声压和重建的声源信息进行声学贡献量分
析。基于ＳＯＮＡＨ的声学贡献量分析不但适用于结
做出误判。声源识别的解卷积方法（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ
ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍａｐｐｉｎｇ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｏｕｒｃｅｓ，简称
ＤＡＭＡＳ）作为后处理技术Ⅲ，通过对Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ
阵列输出的多次迭代获得声源位置聚焦点的真实声
源分布，可避免声源定位的不确定性，提高声源分辨
率，明显抑制了旁瓣信号。
图３所示为声源面、全息面及反射面的空间位 置关系。当自由声场中放置一个与声源面平行的反 射面时，可通过双全息面的方法，根据声场叠加原理 将反射声场与直达声场进行分离Ⅱ】，即
Ｐ２（，『）一Ｐ。２（，’）＝Ｐｒ２（，，）＝
肘
Ｍ
Ⅳ
∑Ｄ。（ｒ『）户１（ｒｍ）一∑Ｄ。（ｒｆ）∑Ｃ。（，）户ｊ。（“’）（５）
动发声－测试过程近似为稳态滞传声器线阵置于车
内距车底扳１０ ｃｍ位置进行扫描构成５×８的传声 器辟列．另取一恃声器悬置于车内作为参蕾恃声器。 内部声漂识剐实验系统如图９所示。
分刺对进行ｌ ８０ Ｈｚ时的声压重建．声强雨建段
厩＿ｌ搬建霜建（在ｍ建过稚。｝｜．考虑两个垂直侧面的 反射和一个平行顶面的反射）．晕建距离０ ｌ ｍ，重 建面（与车底扳噩台）大小ｍ ６ ｍ×】ｍ．重建结果如 图１（）所示。
关键词：改进远场声全息；声源识别；统计最优声阵列；贡献量
中图分类号：Ｕ４６７．４＋９３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００４—４５２３（２０１０）０６．０６３０—０６
引言
汽车噪声控制主要是对噪声源的控制，降低各 声源的噪声是保证整车低噪声水平的有效途径。因 此，在噪声的控制中，进行噪声源识别是重要的工作 内容之一，而对声源贡献量的分析使降噪过程更具 有针对性。噪声源的识别方法可大致分为３类：传统 的噪声源识别方法，如选择运行法、铅覆盖法及数值 分析方法等Ｄ，２３；利用现代信号处理技术进行噪声源 识别，如声强法等Ｄ］；利用现代图像识别技术进行振 动噪声源识别，如声阵列技术（声全息和波束形成）。 相比于前两种方法，声阵列技术具有测试操作简单、 识别效率高，以及可对声源进行量化分析并对声场 进行预测等优点。
４．２声全息用于车外声源识别
近场测量时的声源识别实验系统如图５所示。 对该型轿车一侧面的车外辐射噪声及置于其后窗位 置产生单频（５００ Ｈｚ）声的音箱进行声源识别实验。 考虑到轿车本身的尺寸，需对传声器线阵进行两行 ２８列扫描，即构成（５×２）×２８的传声器阵列，分别 进行近场和远场测量，对应声源平面与传声器阵列 平面（全息面）距离为１５ ｃｍ和１．２ ｍ。