基于偏相干分析的平地機駕駛室噪聲源識別

覃金飛 楊國俊 邵杰

摘 要：針對某平地機駕駛室噪聲超標問題，建立了該平地機噪聲源識別多輸入單輸出系統模型.計算了各輸入、輸出信號的自功率和互功率譜函數，然后采用LMS Test.Lab軟件多參考后處理模塊對系統進行了重相干、偏相干函數計算，確定了影響駕駛員耳旁噪聲的主要傳播路徑，分析的結果為降低駕駛室噪聲提供了方向.

關鍵詞：聲學；平地機；偏相干分析；噪聲源識別

中圖分類號：U469.79；TB53 文獻標志碼：A

0 引言

越來越嚴格的國內外噪聲法規使得工程機械整車制造商努力降低駕駛室噪聲.構成工程機械駕駛室噪聲的因素多而復雜，按照傳播模式的不同主要分為結構固體噪聲和空氣噪聲.結構固體噪聲是指振源引發結構振動并傳遞至駕駛室的噪聲，空氣噪聲是指室外輻射的空氣噪聲經透射進入駕駛室的噪聲[1-3].而噪聲源識別是車輛噪聲控制的重要前提[4]，如空氣噪聲是駕駛員耳旁噪聲主要貢獻者，則通常采取隔聲、吸聲、消聲等方法；駕駛室、車身等結構件振動引發的噪聲則需對振動進行控制.

常相干函數主要用于單輸入單輸出系統的定量分析，它能夠有效地識別輸入和輸出在各頻率處的因果關系，進而實現噪聲源識別.對于多輸入單輸出系統，當各個輸入完全不相關時，常相干函數可以用于判斷輸入與輸出之間的因果關系.然而在工程實際中，常見的情況是多個輸入信號具備一定相關性，這時常相干函數則不能有效進行因果關系的判斷.偏相干函數則是為了分析多源系統而產生并發展起來的一種譜分析方法[5].

1 偏相干分析基本理論

噪聲源識別問題抽象化就是對于多輸入單輸出系統，判別哪個輸入對系統輸出影響最大.圖1為q個輸入單個輸出系統分析模型，式中信號xi（f）為第i個輸入，其中i=1，2，3，···，q.他們經q個頻率響應函數Hi（f），產生各自單獨作用時的理想線性輸出Vi（f），n（f）為輸出y（f）的測量干擾.在計算偏相干函數前，首先需用多輸入單輸出的條件模型來表達消除了各個通道間相關影響后的多輸入單輸出系統.去除各個通道間相關影響后的多輸入單輸出條件系統如圖2，其中各輸入信號Xi ·（i-1）！為X1 ，X2 ， … 條件下的Xi，也就是去除了X1到Xi-1的線性影響之后的Xi ，在系統條件模型中各輸入之間彼此互不相關.圖2中各輸入通道的頻率響應函數表示為Liy（f），與圖1模型中的頻率響應函數Hi（f）不同.

偏相干函數計算時需計算各輸入信號xi（f）的自功率譜函數、 輸出信號y（f）的自功率譜函數、各輸入信號xi（f）之間的互功率譜函數以及輸入信號xi（f）到輸出信號y（f）的互功率譜函數.由式（1）～式（3）循環迭代可求出條件模型下的條件自功率譜函數、條件互功率譜函數及各輸入通道與輸出信號之間的偏相干函數[6-9].

2 平地機駕駛室噪聲源識別

平地機是一種效率高、作業精度高、用途廣泛的土方機械，常用于公路、鐵路、機場、停車場等作業領域[10].某平地機多輸入單輸出系統測點位置如圖3，測點一為麥克風采集的駕駛員右耳耳旁噪聲信號，測點二為麥克風采集的駕駛室外發動機附近的噪聲信號，測點三為加速度傳感器拾取的駕駛室底部骨架的振動信號.噪聲源辨識模型中將駕駛員耳旁噪聲看成由室外空氣與駕駛室結構振動兩個輸入源傳遞產生的系統.定義室外空氣噪聲為第一順序噪聲源，駕駛室結構振動噪聲為第二順序噪聲源.測試時整機定置，發動機維持在最高轉速約2 100 r/min，以采樣頻率4 096 Hz ，記錄下3個傳感器1 min時間的信號，用LMS.test.lab軟件進行數據處理與分析.

駕駛員右耳耳旁噪聲頻譜如圖4所示.可以看出，383 Hz左右頻率成分及其二階倍頻最為突出，因此該頻率成分噪聲為重點降噪對象.駕駛室外發動機附近測點噪聲頻譜如圖5所示.可以看出，420 Hz頻率成分為駕駛室外噪聲最高峰值，383 Hz頻率成分噪聲相對并不突出.駕駛室底部骨架的振動頻譜如圖6所示.383 Hz左右頻率成分振動最為強烈.但只從頻譜圖中難以確定駕駛員耳旁噪聲383 Hz頻率成分是主要來源于空氣傳播路徑還是結構振動路徑，故采用偏相干分析技術，希望能更準確地了解輸入信號對輸出的貢獻程度.

計算各輸入、輸出信號的自功率譜和互功率譜函數后，采用LMS.test.lab軟件中多參考后處理模塊對信號進行重相干及偏相干分析，重相干分析主要是用于確定輸入信號的完備性，如重相干函數接近或等于1，說明所有的輸出信號幾乎都是由輸入信號導致，如果不接近1，則說明還存在著對輸出影響較大的其他輸入信號[11].模型重相干函數如圖7所示.可以看出，在383 Hz頻率成分的重相干函數值為0.99，這說明所建模型較為完備，可以用來進行后續偏相干分析.駕駛室外發動機附近噪聲與駕駛室內噪聲偏相干函數如圖8所示.駕駛室結構振動與室內噪聲偏相干函數如圖9所示.可以看出，圖8中383 Hz頻率成分的偏相干函數值為0.99，而圖9中的該頻率成分偏相干函數值只有0.25，這說明383 Hz頻率成分的駕駛室噪聲主要是通過空氣路徑傳入，通過隔聲、吸聲等聲學處理可降低該頻率成分噪聲.考慮到駕駛室外噪聲頻譜中383 Hz頻率成分并非十分突出，由此推斷：駕駛室內空氣柱可能發生了共鳴，導致室內383 Hz頻率成分能量增強.在上述分析的基礎上采取封堵駕駛室縫隙及駕駛室內布置吸聲材料的措施，取得了良好的降噪效果，驗證了上述分析的正確性.

3 結語

采用LMS Test.Lab軟件對某平地機駕駛室噪聲進行了偏相干計算，分析比較了各輸入對駕駛員耳旁噪聲的影響，確定了主要頻率處各噪聲源對室內噪聲的貢獻程度，基于該分析所采取的降噪措施取得了良好的效果.

參考文獻

[1] 練宏俊， 盧耀祖， 陳衛，等.基于偏相干分析法的裝載機司機室噪聲源識別[J].同濟大學學報（自然科學版），2001，29（11）：1313-1316 .

[2] 胡伊賢，李舜酩，張袁元，等.車輛噪聲源識別方法綜述[J]. 噪聲與振動控制，2012，32（5）：11-15.

[3] 蔣衛偉，向宇，金浩，等.電動車制動真空泵噪聲診斷與優化[J].廣西科技大學學報，2015，26（3）：47-52.

[4] 梁志達，羅玉軍，司徒德蓉.裝載機變速器高頻噪聲產生機理與對策[J].廣西工學院學報，2011，22（3）：67-70.

[5] 李靜.基于偏相干分析的液力變速箱振動噪聲性能研究[D].合肥：合肥工業大學，2008.

[6] 張戎斌，畢傳興，張永斌.采用偏相干分析方法識別挖掘機駕駛室的噪聲源[J]. 噪聲與振動控制， 2011，31（4）：106-110.

[7] 趙海瀾， 汪鴻振. 偏相干分析識別噪聲源的計算[J].噪聲與振動控制，2005，25（5）：31-33.

[8] 吳旭東，左曙光，蘆勇. 偏相干分析在燃料電池轎車噪聲源識別中的應用[J].噪聲與振動控制，2008，28（3）：81-84.

[9] 毛漢領，熊煥庭，沈煒良.偏相干分析在水電站振動傳遞路徑識別中的應用[J]. 動態分析與測試技術，1997（4）：48-52.

[10] 姚繼蔚，姚繼亮. 國內外平地機產品技術特點分析與展望[J].建筑機械，2012，32（2）：65-68.

[11] 梁興雨，舒歌群，王剛志，等.基于偏相干函數分析的曲軸箱表面振動和曲軸三維振動研究[J].汽車工程，2006，28（3）：271-275.

Abstract： A multi-input and single-output noise source identification model of grader is established， which aims to solve the cab noise problem. After calculating auto-power （and cross-power） spectral density function of input and output signals， partial coherence and multiple coherence function are obtained by means of multi-reference post processing module of LMS Test.Lab software. The dominant transfer path of noise at diver's right ear is identified， which gives reference to further noise reduction of the grader.

Key words：acoustics； grader； partial coherence analysis； noise source identification

（學科編輯：黎 婭）