航空渦扇發動機噴氣噪聲分離技術

閆國華，金宗亮

（中國民航大學，天津 300300）

航空渦扇發動機噴氣噪聲分離技術

閆國華，金宗亮

（中國民航大學，天津 300300）

渦扇發動機尾噴是飛機的主要噪聲源之一，其噪聲大小不僅影響飛機的適航取證，更是評價發動機性能的重要指標之一。為了實現發動機的降噪設計，需要將發動機的整機噪聲分解到各部件，從而針對部件進行降噪設計。基于三個遠場麥克風數據的噴氣噪聲分離算法，使用MATLAB進行編程，以GE公司的某型發動機噪聲靜態測試的數據作為輸入數據，從發動機整機噪聲中分離出噴氣噪聲，得到噴氣噪聲聲壓的自相關譜。根據噴氣噪聲聲壓的自相關譜，計算噴氣噪聲的聲壓級。分離得到的噴氣噪聲數據對發動機尾噴的降噪設計有重要意義。

聲學；渦扇發動機；噴氣噪聲；噪聲分離；MATLAB編程

隨著民航飛機適航審定關于噪聲要求的逐漸提高，民用航空飛機發動機的噪聲問題在發動機的研發過程中占有重要的地位，發動機噪聲是否達標成為裝備該型發動機的飛機能否取得適航證的先決條件[4]。隨著我國商用飛機發動機項目的啟動，標志著我國自主創新研發民用航空發動機已進入實質性操作階段。

航空發動機的尾噴是低涵道比渦扇發動機最強的噪聲源，隨著渦輪風扇發動機涵道比不斷提高，發動機的排氣速度逐漸減小，當代大型高涵道比發動機的噴氣噪聲已經基本降低到與風扇噪聲相當的量級[7]。但是，噴氣噪聲仍然在渦扇發動機整機噪聲中占較大比重，直接影響到飛機的適航取證。為了實現發動機的降噪設計，首先需要將發動機的整機噪聲分解到各部件，分離出主要的噪聲源，從而針對部件進行降噪設計。因此，噴氣噪聲分離對于發動機尾噴的降噪設計有重要意義。此外，分離得到的噴氣噪聲數據更是評價發動機性能的重要指標之一。

基于上述目的，本文通過對渦扇發動機噴氣噪聲的分離方法進行研究，使用某型發動機噪聲靜態測試的遠場噪聲數據作為輸入數據，利用MATLAB進行編程，實現了對某型渦扇發動機噴氣噪聲的分離。利用該方法可分離得到沿半徑為45.72 m的遠場圓弧，各角度上噴氣噪聲聲壓的自相關譜。利用噴氣噪聲聲壓的自相關譜，計算噴氣噪聲的聲壓級。

1 噴氣噪聲分離算法

航空發動機部件噪聲的分離方法主要分為兩類：一類是基于發動機不同部件噪聲的時域信號的相關性或頻域信號的相干性，使用若干傳聲器測量噪聲數據，利用信號處理的方法，分離不同部件的噪聲。另一類是使用傳聲器陣列測量噪聲數據，利用波束形成[6]或聲源成像反卷積[3]等算法處理數據，從而實現對發動機各部件噪聲識別和分離。

本文以美國國家航空航天局（NASA）的關于噪聲與排放適航技術報告[5]中提到的部件噪聲分離方法為基礎，對渦扇發動機的噴氣噪聲進行分離。

1.1 噪聲的相關性

噴氣噪聲主要是由高速的噴氣與周圍相對靜止的介質急劇混合產生的。在發動機噪聲靜態測試中，噴氣噪聲源相對于傳聲器是移動的。由于多普勒效應，噴氣噪聲的頻率在不同傳播方向上是不同的。風扇噪聲源與核心機噪聲源相對于傳聲器是靜止的。風扇噪聲與核心機噪聲的頻率在不同傳播方向上是恒定的。因此，在不同的角度上測得的風扇噪聲與核心機噪聲是相關的，在不同的方向上測得的噴氣噪聲是不相關的。相關性是對于時域信號而言的，在頻域中可以用相干函數[1]來度量不同信號的相關程度。

1.2 基于三個遠場麥克風信號的分離算法

1.2.1 建立方程組

該算法用于分離相關的噪聲和不相關的混入噪聲，如圖1所示。

圖1 算法應用原理圖

假設風扇噪聲和核心機噪聲的混合噪聲是相關的噪聲，噴氣噪聲是不相關的混入噪聲。此時，該算法對這三個部件產生的混合噪聲進行分離，得到噴氣噪聲。

其中：xa(t)表示相關的噪聲聲壓；

yi(t)表示麥克風i測得的噪聲聲壓；

ni(t)表示不相關的噪聲聲壓；

Hai(f)表示系統的傳遞函數。

在噪聲傳播過程中，噪聲聲壓的幅度會隨距離的增大而減小，系統的傳遞函數用于描述噪聲傳播過程中聲壓的幅度的改變。

如圖1所示，第i個麥克風接收到的總噪聲為

對方程(1.1)進行傅里葉變換，得到頻域的表達式

其中 f表示噪聲的頻率(Hz)；

T表示有限時間區間(s)。

噪聲聲壓的自相關譜和互相關譜為

其中

對于土地的開發管理等工作涉及多個部門的多項工作內容，因此包括財政部門、林業部門以及農業部門等均應當嚴格秉持各自職能，積極參與土地的管理開發中，集中政府資源與力量，利用法律、經濟以及行政等手段，為當地謀取更多福利，提高當地社會綜合效益。

由于ui(t)與uj(t)是相關的，因此它們的相干函數的值為1[2]。

其中，自相關譜為復數

方程(3)至(5)中，自相關譜與互相關譜可以通過測量的噪聲數據計算得到，其他的量是未知量。根據上面的方程，可以建立如下方程組

1.2.2 求解方程組

由表1可知，方程組中方程的數量等于未知數的數量，且方程相互獨立，因此方程組可以求解。

表1 方程組數量與未知數數量

由方程(6)(7)和方程組組(8)可以得到風扇噪聲與核心機噪聲的混合噪聲聲壓的自相關譜

將方程(9)至(11)代入方程(3)得到噴氣噪聲聲壓的自相關譜

1.2.3 計算噴氣噪聲的聲壓級

首先，根據噴氣噪聲聲壓的自相關譜計算噴氣噪聲聲壓。

其中pn表示噴氣噪聲聲壓(Pa)。

然后，根據噴氣噪聲聲壓計算噴氣噪聲的聲壓級。

其中p0為基準聲壓(2×10-5Pa)。

2 噴氣噪聲分離技術應用

2.1 程序開發

MATLAB具有良好的算法開發、數據可視化和數據分析功能以及強大的數值計算能力。此外，MATLAB自帶內置的傅里葉變換函數，為程序開發帶來很大方便。

開發的程序可將分離得到的噴氣噪聲的三分之一倍頻程聲壓級數據存入Excel表格中，形成不同轉速下，沿半徑為45.72 m的遠場圓弧，各角度上的不同中心頻率的噴氣噪聲聲壓級數據匯總表。利用MATLAB的數據可視化功能分析噴氣噪聲隨角度和頻率的變化，從而得到噴氣噪聲的指向性與頻譜特性。

2.2 應用實例

2.2.1 實驗數據

為了保證實驗數據的可靠性，本文使用GE公司的某型航空渦扇發動機噪聲靜態測試數據作為實驗數據。數據類型為沿半徑為45.72 m遠場圓弧，20度到160度不同角度上的噪聲聲壓信號，角度間隔為5度。數據測量條件如表2所示。

表2 發動機噪聲測試條件

2.2.2 數據前期處理

在應用上述算法時，需要對測量的時域聲壓信號進行處理，計算發動機總噪聲聲壓的自相關譜和互相關譜。數據前期處理的參數如表3所示。

2.2.3 分離結果

本文使用上述算法計算出不同轉速下，沿半徑為45.72 m的遠場圓弧，各角度上的不同中心頻率的噴氣噪聲聲壓級。下文以轉速為4 000 r/min的計算結果為例，展示了噴氣噪聲的指向性和頻譜特性。

表3和圖2展示了看出頻率為2 000 Hz的噴氣噪聲聲壓級隨角度的變化，即噴氣噪聲的指向性。表四和圖3展示了看出θ=130°角度上的噴氣噪聲聲壓級隨頻率的變化，即噴氣噪聲的頻譜特性。

3 分離的準確性

風扇噪聲與核心機噪聲是由兩個不同的噪聲源產生的兩種相關的噪聲。但是，當風扇噪聲的SPL與核心機噪聲的SPL大小相差10 dB以上時，可以把風扇噪聲與核心機噪聲的混合噪聲作為同一個噪聲源產生的相關的噪聲[5]。

表3 頻譜估計參數

表4 r=45.72 m，f=2 000 Hz的SPL(θ)

表5 r=150 m，θ=130°的SPL(f)

使用基于五個遠場麥克風信號的分離算法可以分離得到風扇噪聲的聲壓級和核心機噪聲的聲壓級，如圖4所示。

圖2 r=45.72 m，f=2 000 Hz的SPL(θ)

圖3 r=10 m，θ=130°的SPL(f)

圖4 r=10m，θ=130°,風扇噪聲與核心機噪聲的對比

從圖4中可以看出，在1 600 Hz到10 000 Hz頻段，發動機風扇噪聲遠大于核心機噪聲，且SPL值相差超過10 dB。因此，本文假設風扇噪聲與核心機噪聲的混合噪聲是一種相關的噪聲是可行的。

通過與發動機制造商提供的噴氣噪聲數據進行對比，該算法在50 Hz到1 250 Hz頻段的精度在-5 dB到+5 dB之間，在1 250 Hz到10 000 Hz頻段的精度在-3 dB到+3 dB之間，具有很高的精確度。

4 結語

關于發動機部件噪聲的分離方法，NASA從20世紀70年代開始展開，并且進行了深入的研究。然而，我國在這方面的研究起步較晚，研究成果很少。本文的噴氣噪聲分離方法具有如下優勢和前景：

(1)具有很高的精確度；

(2)適用范圍廣。對于大多數渦扇發動機，風扇噪聲所占比重遠大于核心機噪聲。因此，本方法適用于目前大多數渦扇發動機；

(3)在本方法的基礎上，根據聲壓的幅度與傳播半徑的關系，可以計算沿任意半徑的圓弧上，不同角度下噴氣噪聲的SPL；

(4)可以在本算法的基礎上進一步推導基于多個遠場麥克風數據的部件噪聲分離方法，用于從發動機總噪聲中分離出風扇噪聲、核心機噪聲和噴氣噪聲。

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[7]陳玲，夏語，紀良.民用飛機發動機噪聲輻射特性研究[J].噪聲與振動控制，2012，32(4)：78-82.

（3）等效A聲級結果

經計算得出未安裝車輪降噪環車輛與安裝車輪降噪環車輛的等效A聲級結果，經做差計算為降噪量結果，見表2。

表2 等效A聲級結果/dB（A）

從計算結果可以看出在1 Hz～8 000 Hz范圍內安裝車輪降噪環車輛與未安裝車輪降噪環車輛降噪量為10.0 dB。

8 結語

通過對10號線運營車輛車輪降噪片換裝降噪環各項研究與測試工作，得出以下結論：

（1）現有鏇輪機床經過加裝專用刀具，能夠滿足對運營車輛車輪進行降噪環安裝溝槽加工工作。

（2）實施現有安裝降噪片車輛換裝降噪環，能夠避免由于降噪片螺栓斷裂產生的運營安全隱患。

（3）經安裝降噪環列車運營狀態噪聲測試，安裝降噪片車輛能夠滿足列車降噪的要求。

參考文獻：

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Study on Jet Noise Separation Technique of Turbofan Engines

YAN Guo-hua,JIN Zong-liang
(CivilAviation University of China,Tianjin 300300,China)

Turbofan engine nozzle is one of the main sources of aircraft noise.The noise generated by the nozzle has a negative effect on airworthiness certification of aircrafts.It is also an important indicator of engine performance.In order to realize the noise reduction design of the engine,it is necessary to separate the noise of each component from the total engine noise to reduce its noise individually.In this paper,the jet noise separation method was proposed based on the engine noise data acquired by 3 far-field microphones.The program for this method was developed in MATLAB.With the use of the engine noise test data of the General Electric Company as the input data,the jet noise was separated from the total engine noise to obtain the self-correlation spectra of the jet noise sound pressure and calculate SPL of the jet noise.The jet noise data obtained by this method is important for the noise reduction design of engine nozzles.

acoustics;turbo fan;jet noise;noise separation;MATLAB programming

X593

A

10.3969/j.issn.1006-1335.2015.02.022

1006-1355(2015)02-0091-05

2014－09－16

大型民用客機發動機噪聲合格符合性標準體系研究(400686）

閆國華（1963－），男，天津人，中國民航大學教授，主要從事民用航空發動機噪聲適航研究。

金宗亮（1988－），男，天津人，在讀碩士研究生，主要從事民用航空發動機噪聲和推進系統運行與維護研究。E-mail:jinzongliang1204@163.com