基于近場聲全息的紡織裝備高速運動機構噪聲源識別

徐 洋， 李昂昂， 盛曉偉， 孫志軍

(東華大學 機械工程學院， 上海 201620)

依據GB/T 50087—2013《工業企業噪聲控制設計規范》規定，生產車間的噪聲限值為85 dB，但現階段我國較多紡織車間噪聲在標準限值以上。紡織工人長期暴露在這種環境下，身心健康會受到嚴重傷害。若能準確識別出噪聲源位置，則可采取針對性的措施減振降噪，甚至在產品設計階段就能對噪聲加以預估，實現低頻噪聲控制。

傳統的噪聲源識別方法主要有聲壓法、表面振動法和聲強法等[1-3]。其中：聲壓法在測試時受聲源及環境條件影響很大，一般用作簡單的噪聲源識別；表面振動法對定性分析復雜結構的噪聲源具有較高的精度，但易受振動測量位置等因素的影響；聲強法對測試環境要求較低，但需要布置大量檢測點，且只能對穩定的工況進行逐點掃描測試，其造價高，耗時長并且試驗效率低。由于高端紡織裝備結構復雜，低頻特征明顯，干擾噪聲多，因此，傳統噪聲源識別方法并不適用。

基于近場聲全息的噪聲源識別方法是陣列聲學中的重要方法之一。工程中只需要使用聲陣列在靠近聲源的全息面上測量復聲壓，就可重建整個三維空間聲場中任意點處的聲壓、質點振速、矢量聲強以及聲源輻射的聲功率等聲學量[4]。目前，由于近場聲全息算法具有識別效率高、空間分辨率好、低頻聲源識別精度高以及聲場可視化特點，在航空、車輛工程等領域都具有廣泛應用[5-6]。近場聲全息相關算法中，統計最優近場聲全息(SONAH)[7]是近年來的新興算法，相較于其他聲全息算法在測量中的陣列限制和卷繞誤差等缺陷，統計最優近場聲全息算法利用有限元波疊加，算法不涉及二維傅里葉變換以及聲學傳播算子計算，避免了傳統聲全息中有限孔徑效應等帶來的誤差；另一方面突破了陣列形式限制，可采用比

聲源面積小的隨機陣列測量大型結構聲源，并準確實現局部聲場的重建[8]。本文采用統計最優近場聲全息對高端紡織裝備中的典型代表簇絨地毯織機的整體以及局部區域進行噪聲識別。考慮到實際測量環境背景，采用圓形旋轉聲振列測試系統，運用Tikhonov[9]正則化方法解決SONAH算法重建過程中由于測量誤差造成的不適定問題；采用廣義交叉驗證法[10]選取最優正則化系數，提高重建圖像精度，得出簇絨地毯織機局部區域主要噪聲源的聲學成像圖，并結合簇絨地毯織機發聲機制識別出對應噪聲源位置。

1 簇絨地毯織機結構組成

圖1示出織機簡化結構。可知，簇絨地毯織機結構復雜，主要由提花部件、平圈送紗部件、耦連軸系部件、主軸曲柄機構和箱體等組成[11]。織機運轉過程中，具有高速回轉、往復、多運動耦合的復雜狀況，存在多個噪聲源，如電動機、電動機主軸及其從動機構產生的振動噪聲和針排穿刺基布產生的摩擦噪聲等。圖1中黑色粗線方框為局部區域識別時聲振列的覆蓋范圍。

圖1 織機簡化結構示意圖Fig.1 Simplified structure representation of loom. (a)Main view; (b) Left view; (c) Right view

2 基本原理應用

2.1 SONAH原理

簇絨地毯織機所在實驗室聲場空間區域示意圖如圖2所示。簇絨地毯織機聲源表面位于S處，聲振列所在全息測量面在H處，聲場空間Ω中任意點處r=[x,y,z](z>0)的聲壓P(r)，可用全息面上n個測點(n=1,2，… ，M)所測聲壓不同權重的線性疊加表示：

(1)

式中：c(r)=[c1(r),c2(r),…，cM(r)]，為權重系數列向量；cn(r)為疊加系數矩陣c(r)的第n個元素；PH=[p(rH1),p(rH2),…，p(rHM)]T為全息面測量的聲壓列向量；H為陣列全息面測量位置。

圖2 實驗室聲場示意圖Fig.2 Diagrammatic sketch of laboratory sound field

對正常工作狀態下的簇絨地毯織機進行噪聲信號的采集，得到復聲壓PH。為便于計算，將式(1)改寫為矩陣形式：

α(r)=[(AT)+PH]Tα(r)

(2)

式中：α(r)為點r處的單元平面波列向量；A為全息面上多階單元平面波疊加聲場矩陣。在測量織機噪聲信號時，測量誤差包含在實測復聲壓PH一項中，并且會在(AT)+的廣義逆計算過程中被放大，所以式(2)中將(AT)+PH先行計算。

2.2 Hald經驗公式

Hald經驗公式用于統計最優近場聲全息的正則化參數求解[12]。其表達式為

(3)

式中：k為波數；zS為簇絨地毯織機噪聲源面；zH為陣列全息測量面；λ為正則化參數；S為測量信號的信噪比，dB。該方法由已知條件直接確定正則化參數，在SONAH中運用該方法進行聲場重建的結果穩定且計算效率較高[12]，本文代入該正則化參數進行織機整體噪聲源定位。

2.3 廣義交叉驗證法

廣義交叉驗證法(GCV)的基本原理是根據誤差模型和正則化解構造一個GCV函數。基于Tikhonov正則化方法，通過以下函數來選取正則化系數：

(4)

對式(2)中的A進行奇異值分解：

A=U∑WH=Udiag(σ1,σ2,…，σM)WH

(5)

式中：∑=diag(σ1,σ2,…，σM)為對角矩陣；σj(j=1,2,…，M)為矩陣A的奇異值，且滿足σ1≥σ2≥…σM>0；U和W為酉矩陣。

將奇異值分解的結果代入式(5)可以得到：

(6)

由于全息面實測復聲壓PH中通常包含誤差，所以需要引入正則化限制測量誤差的放大。引入正則化后，基于SONAH的聲壓重建公式為

(7)

式中：rs為聲源點到全息面間任意方向任意長度的距離，m；fM為正則化濾波系數。本文中fM的正則化參數λ由GCV方法確定。

3 簇絨地毯織機噪聲源識別

3.1 識別流程圖

簇絨地毯織機的識別流程如圖3所示。首先對采集的簇絨地毯織機噪聲源進行預處理，隨后進行基于SONAH算法和Hald經驗公式的整體噪聲源特征分析。當整體定位出現偏差時，采用Tikhonov正則化方法解決重建過程中存在的不適定問題，同時選取GCV最優正則化系數，進行局部區域特征分析，最后結合主軸振動頻譜圖進行準確定位。

圖3 識別流程圖Fig.3 Identification flow chart

3.2 噪聲信號采集及預處理

本文測試對象為幅寬4 m的簇絨地毯織機，主軸轉速為350 r/min。采用16通道BK4961型傳聲器陣列，結合DH5922型動態信號測試分析系統和DHDAS型動態信號采集分析系統采集噪聲信號。采樣頻率設置為51 200 Hz，采樣時間為5 s。依照近場聲全息技術對測量距離的范圍規定，將平面聲陣列上的傳感器檢測點距離機器表面的距離設置為0.25 m。簇絨地毯織機主視方向實驗現場布置如圖4所示。

圖4 主視方向現場布置圖Fig.4 Site layout of main view direction

測量5組不同機位數據，并對主視方向采集的信號數據進行分析，得到的主視方向信號時頻圖如圖5所示。

圖5 噪聲信號預處理時頻圖Fig.5 Spectrogram of noise signal pretreatment

由圖5可以看出：信號中沖擊特征明顯，噪聲源不止一個；120 Hz頻率段以下為時不變穩定信號，且信號混疊現象嚴重；120～600 Hz頻率段信號成分較為復雜，可分辨出其1 s內大概5 次的頻率變化，與電動機主軸轉動周期一致。

3.3 整體特征分析

由經驗可知，織機在350 r/min工況下，實測電動機轉動頻率為5.8 Hz。選取350 Hz以下低頻噪聲作為研究對象，可獲得如圖6所示的基于Hald經驗公式的0～350 Hz聲學成像云圖。該聲學成像由圖4所示聲陣列所在織機主視圖方向位置測量后重建得出。x、y分別為聲振列的橫向和縱向。

圖6 0～350 Hz聲學成像圖Fig.6 Acoustic imaging figure of 0-350 Hz

由圖6可知：在顯示范圍內出現多個聲學中心；對比現場圖4可得，電動機與主軸上的曲柄機構處聲輻射方向一致；右上方凸輪處、輔助電動機下方和針排位置處產生獨立峰值。

由此可以看出，聲學中心并未準確對應織機噪聲發聲區域，這是因為簇絨地毯織機結構復雜，發聲機構之間相互干擾，而基于Hald經驗公式的參數確定方法忽略了全息測量面所測得的聲壓誤差，進而影響聲源的分離和準確定位，因此，需利用Tikhonov正則化方法解決重建過程中由于測量誤差引起的不適定問題，獲得方程真實解；采用廣義交叉驗證法選取最優正則化參數，以減少誤差效應對于聲源準確定位的影響。

3.4 局部特征分析

為對簇絨地毯織機局部區域進行精確分析和定位，根據SONAH算法對測量距離的規定，調整聲振列與織機之間的間距。

選取最小G(λ)值，返回對應的正則化系數λ，可得到λ值為1.08×10-4。代入實際測量聲壓進行織機局部區域噪聲源識別，結果如圖7所示。

注：右側聲強的單位為dB。圖7 織機不同區域的SONAH聲學成像圖Fig. 7 Acoustic imaging figures of different loom regions based on SONAH. (a) Motor and auxiliary motor system; (b) Needle row and hook shaft mechanism; (c) Spindle cam mechanism; (d) Cam mechanism

考慮到簇絨地毯織機中電動機主軸與其他相關機構的耦合運動產生噪聲，測量得到主軸振動信號頻譜圖如圖8所示。

圖8 主軸振動頻譜圖Fig.8 Frequency spectrum of spindle vibration

分析圖8可知：主軸振動頻率在0～60 Hz范圍內包含2個主要峰值，分別為1倍和10倍基頻(5.8和58 Hz)；在60～120 Hz范圍內包含1個主要峰值，即16倍頻(92.8 Hz)。由于本文是在實際工作環境下采集聲壓信號，所以頻響范圍內所有頻率成分數據疊加在一起，經過快速離散傅氏變換，可分解得到小分辨率的頻率成分，包含基頻和倍頻。

結合圖6、8，可準確地識別出圖7中各聲學成像中心對應的發聲機構。將0～600 Hz噪聲信號劃分為4個頻率段，如表1所示。不同頻段內出現的峰值中心可準確定位在簇絨地毯織機對應的發聲機構上。噪聲采集環境造成部分重建誤差，并不影響實驗結果。

表1 發聲機構分頻段對應定位表Tab.1 Corresponding positioning table for frequencydivision segment of sound generator

4 能量貢獻率分析

為確定簇絨地毯織機主要發聲機構能量占比，將實際測量得到的噪聲信號進行小波變換，由多分辨率分解原理，采用歸一化能量分布法，將噪聲信號進行m層分解，最大尺度逼近信號分量能量占比為

(8)

式中：Ea為簇絨地毯織機噪聲信號在低頻部分的能量；Et為總能量；Am為第m層近似信號；Di為第i層逼近信號。

簇絨地毯織機噪聲信號各細節信號分量能量占比為

(9)

式中，Edi為簇絨地毯織機噪聲信號在各高頻部分的能量。

由歸一化能量分步法計算結果可得：簇絨地毯織機噪聲能量主要集中在0～60 Hz和60～120 Hz這2個頻段中。其中電動機與輔助電動機的能量貢獻率最大，達到47%；其次為針排機構，聲貢獻率為38%，這2個分量總共占噪聲總能量的85%，是最主要的噪聲來源，對紡織工人的影響也是最大的。而主軸曲柄機構和凸輪機構的能量貢獻率分別為10%和5%，對織機整體噪聲能量的貢獻率較小。

5 結 論

本文基于SONAH算法，結合簇絨地毯織機結構特點和相關噪聲分析，對織機在正常工作狀態下的低頻段0～350 Hz聲場數據進行識別定位，得出如下結論。

1)結合Hald經驗公式的SONAH算法可識別織機主要發聲位置，但有偏差。這是由于簇絨地毯織機結構復雜，聲源之間相互干擾，而基于Hald經驗公式的參數確定方法忽略了全息測量面所測得聲壓誤差，且該誤差在計算過程中被放大，進而影響聲源的分離和準確定位。

2)引入Tikhonov正則化方法解決重建過程中由于測量誤差引起的的不適定問題，同時采用廣義交叉驗證法選取最優正則化系數。綜合實際觀測結果，可判定簇絨地毯織機的主要噪聲源有：電動機的轉動噪聲、主軸曲柄的共振噪聲、簇絨針刺穿基布的摩擦噪聲，以及凸輪的振動噪聲。

3) 綜合歸一化能量分布法可得，4處發聲位置的噪聲聲強均超過生產車間的噪聲限值85 dB，并且電動機與針排機構這2處噪聲源占據最主要能量比例，因此，對電動機等部件進行低噪聲改進是改善織機噪聲輻射的一個有效途徑。