斜下降旋翼槳渦干擾聲源定位及表面壓力

劉正江，汪文濤，林永峰，曹亞雄

中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所 重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，景德鎮(zhèn) 333000

旋翼是直升機(jī)特有的主要升力面和飛行姿態(tài)控制舵面，同時(shí)也是直升機(jī)最大的噪聲源[1]。尤其在諸如小角度下降、拉平著陸等飛行狀態(tài)，因離地面近，其噪聲對(duì)周邊環(huán)境必然產(chǎn)生更強(qiáng)烈的擾民影響。在這些近地飛行狀態(tài)，旋翼槳-渦干擾噪聲占據(jù)直升機(jī)噪聲能量主要部分[2-3]。

針對(duì)槳-渦干擾(Blade-Vortex Interaction,BVI)噪聲形成機(jī)理、聲源位置以及傳播特性，國內(nèi)外一直在持續(xù)不斷地開展著深入的研究。美國、德國和法國多家機(jī)構(gòu)先后在1990年和2001年聯(lián)合發(fā)起HART I和II計(jì)劃，以B0105為試驗(yàn)對(duì)象，在DNW(German-Dutch Wind)消聲風(fēng)洞系統(tǒng)地開展了高階諧波控制(Higher Harmonic Control, HHC)、單片槳葉控制(Individual Blade Control, IBC)的降噪試驗(yàn)研究[4-5]。航班直升機(jī)公司先進(jìn)技術(shù)研究所為評(píng)估新設(shè)計(jì)的AT-2模型旋翼的基本參數(shù)，于2000年2月～3月在DNW開展了第2階段模型旋翼試驗(yàn)，研究對(duì)比了基本型、1型和2型槳葉多種飛行狀態(tài)下HHC對(duì)槳渦干擾噪聲控制和振動(dòng)控制的影響[6]。2002年4月，歐盟11個(gè)合作者共同啟動(dòng)了HeliNOVI項(xiàng)目，相關(guān)試驗(yàn)在德國航空航天研究院的DNW聲學(xué)風(fēng)洞進(jìn)行，主要研究目標(biāo)是減小振動(dòng)和降低噪聲。試驗(yàn)測量得到了矩形槳尖標(biāo)準(zhǔn)槳葉的瞬時(shí)聲壓、槳葉表面壓力、動(dòng)力學(xué)以及其他性能數(shù)據(jù)，研究了槳葉表面壓力和噪聲之間的關(guān)系，同時(shí)獲得了主/尾槳-渦干擾過程中的槳尖渦軌跡和槳葉的相互位置關(guān)系的定量信息，建立了一個(gè)載荷和噪聲綜合數(shù)據(jù)庫[7]。國外開展的上述項(xiàng)目不僅研究了槳渦干擾噪聲，還同時(shí)研究了相同試驗(yàn)狀態(tài)下的槳葉載荷/表面壓力、流場以及槳葉形變。

中國如中國空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心[8]、南京航空航天大學(xué)[9-11]以及中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所[12-13]開展過旋翼噪聲試驗(yàn)研究，但大多進(jìn)行的是單獨(dú)噪聲試驗(yàn)，同步開展相同狀態(tài)下的斜下降旋翼槳-渦干擾聲源定位試驗(yàn)和槳葉表面壓力相關(guān)性試驗(yàn)較少。

本文首先對(duì)槳-渦干擾狀態(tài)的槳葉表面載荷變化進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，對(duì)旋翼噪聲數(shù)據(jù)去噪方法、槳-渦干擾識(shí)別、分離以及聲源定位方法進(jìn)行了研究，在直升機(jī)風(fēng)洞同步開展模型旋翼斜下降槳-渦干擾聲源定位和槳葉表面壓力測量試驗(yàn)，研究槳-渦干擾狀態(tài)、槳葉表面壓力載荷變化特性以及槳-渦干擾噪聲源特性，從時(shí)間和空間維度上分析槳-渦干擾噪聲和槳葉表面壓力載荷之間的相關(guān)性。

1 槳渦干擾狀態(tài)槳葉表面載荷數(shù)值計(jì)算

1.1 自由尾跡計(jì)算槳葉表面載荷方法

采用自由尾跡方法進(jìn)行斜下降槳渦干擾狀態(tài)的槳葉表面氣動(dòng)載荷計(jì)算[14]。自由尾跡方法將旋翼尾跡離散為渦元，而渦元可以隨當(dāng)?shù)貧饬鬟\(yùn)動(dòng)，能很好地描述旋翼運(yùn)動(dòng)尾跡。計(jì)算中將尾跡分為近尾跡和遠(yuǎn)尾跡分別處理，由近尾跡過渡至遠(yuǎn)尾跡的渦齡角為60°。近尾跡區(qū)域內(nèi)槳尖渦處于卷起過程中，尾跡保持渦面的形式；遠(yuǎn)尾跡槳尖渦完全形成，以線渦單元的形式對(duì)槳尖渦進(jìn)行處理，并采用渦核模型消除槳尖渦附近計(jì)算奇異性。計(jì)算時(shí)先將槳葉離散為有限的氣動(dòng)分析單元，再采用Biot-Savart公式計(jì)算槳葉在不同展向位置和不同方位角的誘導(dǎo)速度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不同剖面槳葉的非定常載荷計(jì)算。Biot-Savart公式為

(1)

式中：dv為微段誘導(dǎo)速度；Γ為微段渦量；dσ為槳尖渦渦線微段；r為微段到周圍流場任意點(diǎn)的距離的矢量；r為微段到周圍流場任意點(diǎn)的距離。

1.2 自由尾跡計(jì)算結(jié)果

風(fēng)洞試驗(yàn)采用4 m直徑量級(jí)測壓模型槳葉，槳轂為四支臂鉸接式，槳葉半徑R為2 100 mm，槳葉弦長D為140 mm，槳尖形狀為矩形，采用OA213翼型。計(jì)算時(shí)選取槳葉表面載荷一個(gè)典型觀測剖面位置：槳葉徑向0.85R處。同時(shí)，旋翼轉(zhuǎn)速為749 r/min，前進(jìn)比為0.191(對(duì)應(yīng)風(fēng)速為30 m/s)。數(shù)值計(jì)算的槳葉和狀態(tài)與風(fēng)洞試驗(yàn)保持一致，槳葉表面氣動(dòng)載荷計(jì)算狀態(tài)如表1所示。槳葉0.85R剖面的氣動(dòng)載荷計(jì)算結(jié)果如圖1所示。

表1 計(jì)算參數(shù)Table 1 Computation parameters

圖1 計(jì)算槳渦干擾狀態(tài)槳葉表面載荷Fig.1 Computed rotor surface load in blade-vortex interaction

從圖1可以看出，槳葉表面載荷在320°方位角附近(圖1中虛線圓)振蕩劇烈，表明槳葉在此方位角(后行側(cè))附近發(fā)生了較強(qiáng)烈的槳-渦干擾現(xiàn)象。槳葉表面載荷在后行側(cè)320°方位角附近會(huì)產(chǎn)生槳-渦干擾，這與國外采用相近似參數(shù)試驗(yàn)件及狀態(tài)得出的結(jié)果基本一致[5]。

2 槳-渦干擾噪聲數(shù)據(jù)處理方法

2.1 改進(jìn)型整周期時(shí)域同步平均去噪方法

旋翼旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的氣動(dòng)噪聲具有典型的以轉(zhuǎn)速為基頻的周期性特征，因此數(shù)據(jù)處理時(shí)首先對(duì)采集到的旋翼噪聲信號(hào)進(jìn)行整周期平均以剔除非旋轉(zhuǎn)噪聲干擾成分。整周期平均的主要思路為：利用同步采集的0方位脈沖鍵相信號(hào)作為表面壓力和槳-渦干擾噪聲數(shù)據(jù)塊的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，將連續(xù)采集到的數(shù)據(jù)分割成整周期信號(hào)，然后將截取的整周期信號(hào)進(jìn)行同序點(diǎn)平均。該平均方法充分利用了信號(hào)的相關(guān)性，不僅可以有效抑制隨機(jī)性干擾噪聲并提高旋翼噪聲的信噪比，同時(shí)能較好地保持旋翼噪聲信號(hào)幅值和相位特征信息[15-17]。

設(shè)測量信號(hào)由信號(hào)成分S(t)(確定性分量)和噪聲干擾n(t)組成，則進(jìn)行N次測量后，在某特定時(shí)刻ti經(jīng)同步平均后的信噪比為

(2)

式中：Sj和nj分別為第j次采集時(shí)候的信號(hào)成分和干擾噪聲信號(hào)成分。

試驗(yàn)時(shí)測量采用定頻采樣，采樣率為每秒32K個(gè)采樣點(diǎn)。高采樣時(shí)轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)到單個(gè)周期后會(huì)有輕微波動(dòng)，體現(xiàn)在每圈數(shù)據(jù)長度會(huì)稍有差別，如果不進(jìn)行相應(yīng)處理而是直接進(jìn)行整周期同序點(diǎn)平均，會(huì)造成相位錯(cuò)亂并最終導(dǎo)致后續(xù)聲源定位出現(xiàn)較大誤判。針對(duì)這種情況，對(duì)算法進(jìn)行了如下改進(jìn)：先按照整周期時(shí)域同步平均的方法將采集的若干秒數(shù)據(jù)截取成多個(gè)整圈數(shù)據(jù)，再統(tǒng)計(jì)出每圈數(shù)據(jù)的長度，得到數(shù)據(jù)長度多數(shù)值，最后從中挑選出長度為多數(shù)值的若干圈數(shù)據(jù)(一般不少于50 r，否則需增加采集數(shù)據(jù)時(shí)間)進(jìn)行整周期同序點(diǎn)的同步平均。

2.2 基于小波變換槳渦干擾信號(hào)識(shí)別和分離方法

槳-渦干擾狀態(tài)下的槳葉表面壓力和槳-渦干擾噪聲信號(hào)具有典型的脈沖特性，采用常規(guī)的濾波方法無法保證時(shí)域波形和相位不失真，而失真必將導(dǎo)致聲源定位計(jì)算結(jié)果嚴(yán)重失實(shí)。基于小波變換的小波包處理不僅具有良好的時(shí)頻局部細(xì)化能力，而且不會(huì)造成原有信號(hào)特征丟失。小波包分解是將頻帶進(jìn)行多層次劃分，再通過多分辨率分析方法對(duì)沒有細(xì)分的頻段進(jìn)行進(jìn)一步分解，從而提高時(shí)頻分辨率。而根據(jù)熵理論及意義，不同類型的旋翼噪聲在各個(gè)頻段的能量是不一樣的，熵值隨之也不同，熵值對(duì)于信號(hào)的時(shí)變比較敏感，由其定義的小波包特征熵可表征信號(hào)復(fù)雜度在時(shí)域的變化情況以及豐富的頻域特征[18-20]，因此選用其對(duì)槳-渦干擾噪聲進(jìn)行識(shí)別和分離處理。

利用小波包進(jìn)行槳-渦干擾信號(hào)識(shí)別的具體步驟如下：

第1步信號(hào)分解

在LabVIEW環(huán)境下利用小波包工具箱提供的函數(shù)對(duì)整周期平均去噪后的槳-渦干擾信號(hào)進(jìn)行n層小波包分解，分別提取第m(m≤n)層從低頻到高頻的k個(gè)頻帶信號(hào)；

第2步信號(hào)重構(gòu)

對(duì)第1步之后得到的若干頻帶的小波包系數(shù)xj,k進(jìn)行重構(gòu)，得到k個(gè)小波包重構(gòu)信號(hào)Sm,k(t)，其中各個(gè)重構(gòu)信號(hào)分別包含了信號(hào)從低頻到高頻的各個(gè)頻帶的信息，信息量既無冗余，也不疏漏。對(duì)于m層的小波包分解而言，它是按照從最低頻到最高頻等頻率間隔將信號(hào)分解到k個(gè)頻帶上。這里假設(shè)k=8，m=3，n=10。

第3步計(jì)算各頻帶信號(hào)的能量

設(shè)S3,k(t)(k=0,1,…,7)對(duì)應(yīng)能量E3,k(k=0,1,…,7)，則有：

(3)

式中：xj,k(j=1,2,…,7;k=0,1,…,n)表示重構(gòu)信號(hào)S3,k(t)離散點(diǎn)的幅值。對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)能量做處理組成向量，設(shè)節(jié)點(diǎn)向量為

E=[E3,0,E3,1,E3,2,E3,3,E3,4,E3,5,E3,6,E3,7]

(4)

再將各個(gè)節(jié)點(diǎn)能量做處理組成新的向量：

C=[C3,0,C3,1,C3,2,C3,3,C3,4,C3,5,C3,6,C3,7]

(5)

第4步構(gòu)造信號(hào)小波包特征熵向量

(6)

式中：H3,k表示經(jīng)過3層小波包分解后在8個(gè)頻帶的小波包特征熵。分別求得8個(gè)小波包特征熵，進(jìn)而以8個(gè)小波包特征熵為元素可以構(gòu)成一個(gè)特征向量表示為

H=[H3,0,H3,1,H3,2,H3,3,H3,4,

H3,5,H3,6,H3,7]

(7)

2.3 波束成形聲源定位方法及軟件實(shí)現(xiàn)

常用的聲源定位方法主要有聲強(qiáng)法、近場聲全息(Nearfield Acoustical Holography，NAH)和遠(yuǎn)場波束形成(BeamForming)等，其中波束形成聲源定位方法因測點(diǎn)需求少、計(jì)算速度快、中高頻分辨率好、測量距離遠(yuǎn)、覆蓋面積大以及易于布置等特點(diǎn)獲得廣泛工程應(yīng)用[21-22]。

波束形成算法通常分兩步來計(jì)算得到聲源位置：首先計(jì)算不同麥克風(fēng)對(duì)之間的時(shí)延；然后根據(jù)計(jì)算得到的時(shí)延值以及麥克風(fēng)陣列的幾何形狀，采用幾何法或插值法等方法來確定聲源具體的空間位置。

2.3.1 bartlett時(shí)延算法

選用bartlett法計(jì)算時(shí)延，bartlett法是一種基于平均周期圖法的功率譜估計(jì)方法，基本原理是先將N點(diǎn)有限長度序列分段后求周期圖并進(jìn)行平均，計(jì)算平均數(shù)據(jù)段的功率譜，再將功率譜進(jìn)行多項(xiàng)式擬合得到擬合后的多項(xiàng)式系數(shù)矩陣，最后計(jì)算矩陣特征值即獲得最后所需的時(shí)延值[23]。具體步驟如下：

首先，記輸入信號(hào)數(shù)據(jù)為Y(n)，取q段平均，每段數(shù)據(jù)長度為L，第i段數(shù)據(jù)記為

Y(i)(n)=Y(n+(i-1)L)

(8)

式中：i=1,2,…,q;n=1,2,…,L。

第i段的周期圖為

(9)

則平均后的功率譜為

P(k)=10lgPxx(k)

(10)

式中：Pxx為自功率譜函數(shù)。

然后對(duì)其進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，即：

(11)

式中：q0為多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)；αq為常數(shù)項(xiàng)。則功率譜特征可表示為A=[α0,α1,…,αq0]。

再利用式(12)計(jì)算得到矩陣T：

T=ATA

(12)

最后計(jì)算矩陣T的特征值即可得到時(shí)延di0。

2.3.2 基于球面插值法的聲源定位方法

在計(jì)算得到陣列傳聲器時(shí)延di0的基礎(chǔ)上，后續(xù)確定聲源位置的方法大體上分兩種，一種是二維空間搜索方式，另一種是幾何計(jì)算方法。二維空間搜索方法雖然可以精確定位空間聲源位置，但當(dāng)所用陣列傳聲器較多時(shí)，其搜索非常消耗計(jì)算時(shí)間和資源，因此在工程應(yīng)用上受計(jì)算條件限制一般只能用于事后處理。而為提高計(jì)算效率以保證試驗(yàn)時(shí)聲源定位結(jié)果展示具有一定的實(shí)時(shí)性，對(duì)比分析后選用了幾何方法中綜合效能最優(yōu)的球面插值法進(jìn)行聲源定位計(jì)算[24-26]。

圖2為球面插值法的空間定義。根據(jù)矢量幾何和三角形三邊關(guān)系，有：

新泰地處魯中腹地，全市有林地面積達(dá)到117.1萬畝，森林覆蓋率達(dá)到39.8%，是山東省森林資源比較豐富的縣之一。近年來，新泰市以明晰所有權(quán)、穩(wěn)定承包權(quán)、放活經(jīng)營權(quán)為核心，吸引社會(huì)資本進(jìn)山入林，培育林業(yè)新型經(jīng)營主體，打造林地集體所有、家庭承包、多元經(jīng)營新格局。新泰被評(píng)為國家園林城市、全國綠化模范市、全國經(jīng)濟(jì)林產(chǎn)業(yè)區(qū)域品牌建設(shè)試點(diǎn)單位，“5+5”造林和經(jīng)營模式在全省推廣。

(13)

(14)

式中：RS為聲源到傳感器0的距離；Ri為傳感器i到傳感器0的距離；ri為聲傳感器i的空間向量ri=[xi,yi,zi]；rS為聲源的空間向量。

由于di0是由bartlett時(shí)延計(jì)算得到的，與真實(shí)值有一定的誤差，為此引入誤差函數(shù)：

(15)

將式(15)得到的N個(gè)方程寫成誤差矩陣為

ε=δ-2RSd-2SrS

(16)

式中：

R*RT-d*dT

(17)

d=[d10,d20,…,dN0]T

(18)

(19)

圖2 球面插值法空間定義Fig.2 Space definition of spherical interpolation

其中：R為由Ri組成的N× 1矩陣；d成為由di0為組成的N× 1矩陣。

式(16)可表示成：

(20)

式中：

(21)

采用最小平方誤差估計(jì)，即使誤差的平方和最小，表示為

(22)

為了使eLS達(dá)到最小，需要

(23)

寫成矩陣分塊形式為

(24)

簡化為

(25)

式中：

(26)

式中：I為單位矩陣。

定義投影矩陣：

(27)

則聲源位置的估計(jì)值可以化簡為

rS,SI=(STPdS)-1STPdb

(28)

2.3.3 槳渦干擾噪聲分析軟件實(shí)現(xiàn)

軟件采用LabVIEW、高級(jí)信號(hào)處理工具包和聲音振動(dòng)工具包開發(fā)，支持的前端采集硬件包括德國Bustec公司的3424系列VXI總線動(dòng)態(tài)采集卡和美國NI公司的4472系列PXI/PCI總線動(dòng)態(tài)采集卡。系統(tǒng)運(yùn)行后可以自動(dòng)識(shí)別在線硬件并生成通道參數(shù)配置表，用戶可通過該表對(duì)傳感器系數(shù)、三維空間坐標(biāo)等參數(shù)進(jìn)行配置(見圖3)。主界面(見圖4)中可以選擇時(shí)間歷程、幅值譜、倍頻程以及聲源定位云圖等多種顯示方式，用戶可修改角度范圍、比例系數(shù)等聲源定位計(jì)算參數(shù)，聲源定位云圖中給出最大聲源坐標(biāo)位置、最大聲源頻率和總聲壓級(jí)等信息。

圖3 通道配置界面Fig.3 Channel configuration interface

圖4 聲源定位軟件主界面Fig.4 Noise source location software main interface

3 槳葉表面壓力傳感器和聲陣列布置

3.1 槳葉表面壓力傳感器布置

試驗(yàn)前，在4號(hào)槳葉上表面弦向0.1D，徑向0.90R、0.85R和0.80R3個(gè)位置分別布置KULITE的LQ-062微型表面壓力傳感器(見圖5和圖6)。槳葉加工時(shí)按照壓力傳感器大小預(yù)留圓形凹槽，壓力傳感器采用CN(Cyanoacrylate)膠固化在圓形凹槽內(nèi)，壓力傳感器線纜走線采用和槳葉表面粘貼應(yīng)變花相同的走線工藝，壓力傳感器的恒溫電阻以上下溝槽壓緊方式固定在槳轂中心處的輕質(zhì)鋁盒中。

圖5 表面壓力測點(diǎn)布置Fig.5 Arrangement of surface pressure measuring points

圖6 表面壓力測點(diǎn)實(shí)物圖Fig.6 Photograph of surface pressure measuring points

3.2 麥克風(fēng)聲陣列選擇及布置

常用的麥克風(fēng)陣列包括十字陣列、矩形陣列、同心圓陣列以及螺旋陣列等，相對(duì)來說螺旋陣列具有最優(yōu)的空間分辨率(即定位精度)，因此選擇螺旋陣列，陣列有效直徑為3.0 m。

受到試驗(yàn)場地空間位置以及陣列直徑限制，同時(shí)采用的是遠(yuǎn)場聲源定位算法，綜合考慮上述因素后決定將聲陣列布置在風(fēng)洞流場外槳盤平面正下方偏前位置處，參考相關(guān)資料[9]陣列放置在該位置只能進(jìn)行斜下降狀態(tài)后行側(cè)的槳-渦干擾噪聲聲源定位。為盡量降低地面聲反射影響，同時(shí)又便于試驗(yàn)時(shí)的陣列和傳聲的安裝以及現(xiàn)場標(biāo)定位置調(diào)整，專門設(shè)計(jì)了一個(gè)高度為1.8 m的可移動(dòng)陣列安裝支架(見圖7)。該安裝支架可以通過滑輪推動(dòng)，支架上部聲陣列安裝平面可以繞軸旋轉(zhuǎn)已調(diào)節(jié)聲陣列的俯仰角。試驗(yàn)前根據(jù)設(shè)定的試驗(yàn)狀態(tài)，取試驗(yàn)時(shí)斜下降狀態(tài)主軸傾角(此時(shí)，相當(dāng)于槳盤平面后倒，見圖8)中間值5.5°，將聲陣列前移，陣列平面前倒到5.5°，并使旋翼主軸和陣列平面中心垂直軸在一條直線上，從而保證陣列平面和試驗(yàn)時(shí)的槳盤平面盡量(不含周期變距)平行。試驗(yàn)前安裝聲陣列支架以及地面包裹、鋪設(shè)吸聲海綿。

圖7 聲陣列實(shí)物圖Fig.7 Photograph of microphone array

圖8 聲陣列風(fēng)洞布置示意圖(左視)Fig.8 Schematic diagram of microphone array in wind tunnel (left view)

聲陣列布置空間位置示意圖見圖8。5 500 mm為槳轂中心到駐室進(jìn)氣段最近點(diǎn)水平距離，實(shí)線聲陣列擺放的位置為槳盤平面正下方，虛點(diǎn)表示現(xiàn)場標(biāo)定時(shí)其位置朝進(jìn)氣段前移998 mm，即移至槳盤平面正下方偏前位置。

4 聲陣列圖像畸變修正及現(xiàn)場校準(zhǔn)

4.1 圖像畸變修正算法

由于3 m直徑螺旋聲陣列不是完全剛性平面，無法精確保證所有傳聲器都在一個(gè)平面內(nèi)，即螺旋聲陣列平面和槳盤平面實(shí)際上存在一個(gè)很小的夾角，致使聲源定位圖像有一定的畸變失真，因此需要對(duì)其進(jìn)行聲源定位圖像畸變矯正。

假設(shè)P(u,v)和Pd(ud,vd)分別是失真和無失真的圖像坐標(biāo)，兩者之間的坐標(biāo)位置關(guān)系如下：

(29)

式中：(u0,v0)為坐標(biāo)原點(diǎn)(聲源定位云圖中心點(diǎn))；Ki為徑向畸變系數(shù)；rp為圖像點(diǎn)到圓心的距離。實(shí)際使用只需考慮前兩個(gè)畸變項(xiàng)K1和K2。

4.2 聲陣列現(xiàn)場校準(zhǔn)及精度分析

試驗(yàn)前，將旋翼槳盤平面后倒5.5°，通過在0°、90°和270°槳尖位置附近的定頻全向喇叭(1 000 Hz 單頻聲)對(duì)聲陣列參數(shù)進(jìn)行了校準(zhǔn)和圖像畸變修正，最終結(jié)果見圖9。

圖9 聲陣列參數(shù)校正后聲源定位結(jié)果云圖Fig.9 Cloud image of sound source localization results after acoustic array parameter correction

從表2可以看出，經(jīng)過校準(zhǔn)和圖像畸變修正后，聲源定位最大方位差為2.883°、最大徑向位置差為0.010R，滿足試驗(yàn)對(duì)上述值誤差要求。

表2 現(xiàn)場校準(zhǔn)聲源定位誤差分析Table 2 Error analysis of noise source location calibration

5 典型試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

5.1 槳渦干擾狀態(tài)BVI噪聲數(shù)據(jù)分析

選取一組典型試驗(yàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，試驗(yàn)狀態(tài)為旋翼轉(zhuǎn)速749 r/min、風(fēng)速30 m/s、主軸傾角5.5°，取狀態(tài)穩(wěn)定后的10 s數(shù)據(jù)，按2.1和2.2節(jié)介紹的數(shù)據(jù)處理方法，得到平均后的一圈數(shù)據(jù)，再進(jìn)行BVI噪聲的小波識(shí)別和分離，處理前后的結(jié)果見圖10。

對(duì)比圖10(a)和圖10(b)可以得到，采用2.1和2.2節(jié)介紹的方法能夠清晰識(shí)別并提取出槳渦干擾噪聲，同時(shí)能夠較好地保留槳渦干擾噪聲的幅值和相位波形特征。

圖10 聲陣列噪聲整圈聲壓歷程Fig.10 One rotating period noise data of microphone array

5.2 槳渦干擾狀態(tài)槳葉表面壓力數(shù)據(jù)分析

選用和5.1節(jié)相同試驗(yàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)處理方法，對(duì)旋翼轉(zhuǎn)速749 r/min、風(fēng)速30 m/s的不同主軸傾角試驗(yàn)狀態(tài)(見表3)的槳葉表面壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行平均及識(shí)別和提取處理。同時(shí)，已知粘貼微型表面壓力傳感器的4號(hào)槳葉方位角為266°，轉(zhuǎn)速0脈沖傳感器的方位角為356°，據(jù)此對(duì)提取出的表面壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行方位角修正。圖11給出典型試驗(yàn)狀態(tài)下0.90R、0.85R和0.80R剖面的一整圈(0°～360°方位)的時(shí)間歷程曲線，軌跡角為6.5°。

從圖11以及表3可以看出：

1) 槳渦干擾引起的槳葉表面壓力變化主要集中在320°方位和60°～70°方位附近，前者為后行側(cè)槳渦干擾引起的槳葉表面壓力變化，后者為前行側(cè)槳渦干擾引起的變化。

表3 槳葉表面壓力數(shù)據(jù)Table 3 Rotor surface pressure data

2) 從波形特性對(duì)比來說，后行側(cè)的峰值普遍明顯比前行側(cè)大，后行側(cè)表面壓力時(shí)域波形具有很明顯的槳渦干擾脈沖特性，而前行側(cè)槳渦干擾脈沖特性相對(duì)來說不是非常突出。

3) 大致上最大表面壓力峰值出現(xiàn)在主軸傾角5.5°、后行側(cè)320°方位的0.80R剖面位置處；同時(shí)隨主軸傾角繼續(xù)增加，最大表面壓力峰值位置逐漸偏向0.90R剖面。

5.3 槳渦干擾狀態(tài)BVI聲源定位數(shù)據(jù)分析

采用2.3節(jié)介紹的BeamForming波束成形法，對(duì)5.1節(jié)提取出的BVI噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行聲源定位處理，得到最終聲源定位云圖。圖12分別給出了主軸傾角4.5°、5.5°和6.5°聲源定位云圖，表4給出各主軸傾角下的最大聲源位置、總聲壓級(jí)及峰值頻率等信息。

圖11 表面壓力時(shí)間歷程曲線Fig.11 Time history curves of surface pressure

圖12 聲源定位結(jié)果云圖Fig.12 Noise source location maps

表4 BVI聲源定位數(shù)據(jù)Table 4 BVI noise location data

從圖12及表4中可以看出：

1) 試驗(yàn)時(shí)聲陣列放置在旋翼正下方偏前側(cè)，定位出的聲源位置主要在槳葉后行側(cè)，理論上放置在該位置的陣列傳聲器也只能拾取到后行側(cè)槳渦干擾噪聲(后行側(cè)槳渦噪聲主要向正下方傳播，前行側(cè)槳渦干擾噪聲主要向前下方傳播)，相關(guān)參考資料[7]已驗(yàn)證了該結(jié)論。

2) 各試驗(yàn)狀態(tài)下定位出的最大聲源位置主要分布在310°～330°方位角區(qū)間，而且多數(shù)集中在320°方位角附近，這和5.2節(jié)槳葉表面壓力測量分析得到的結(jié)果以及1.1節(jié)數(shù)值仿真計(jì)算結(jié)果相符。

3) 各試驗(yàn)狀態(tài)的最大聲源位置總聲壓級(jí)中，以主軸傾角5.5°時(shí)為最大，此時(shí)的槳葉徑向位置大致在0.81R左右，這和5.2節(jié)槳葉表面壓力測量分析結(jié)果0.80R基本一致。

4) 隨主軸傾角進(jìn)一步增加(5.5°以后)，最大聲源位置由0.80R逐漸偏向0.90R，這和5.2節(jié)槳葉表面壓力測量分析結(jié)果也一致。

6 結(jié) 論

1) 針對(duì)斜下降狀態(tài)槳渦干擾噪聲具有的整周期特性，首先設(shè)計(jì)了一套改進(jìn)整周期時(shí)域同步平均去噪方法去除和槳葉旋轉(zhuǎn)倍頻不相干的干擾噪聲，然后在此基礎(chǔ)上采用多層小波包分解和重構(gòu)算法，從去噪后的旋翼噪聲中識(shí)別并提取出槳渦干擾噪聲，很好地保留了槳渦干擾噪聲的幅值和相位等波形特征。

2) 采用bartlett時(shí)延算法和球面插值算法對(duì)提取出的槳渦干擾噪聲進(jìn)行聲源定位分析，獲取聲源定位云圖及最大聲源位置坐標(biāo)、頻率和聲壓級(jí)等信息。

3) 設(shè)計(jì)并開展了模型旋翼風(fēng)洞斜下降槳渦干擾聲源定位和表面壓力相關(guān)性試驗(yàn)，試驗(yàn)分析結(jié)果表明槳盤下方陣列只能定位出后行側(cè)的槳渦干擾聲源位置，且隨主軸傾角增大，槳渦干擾聲源位置逐漸向槳尖靠近。

4) 試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明后行側(cè)槳渦干擾表面壓力峰值明顯比前行側(cè)大，這和數(shù)值計(jì)算結(jié)果基本一致；而后行側(cè)相對(duì)較大初步分析是槳尖速度和前進(jìn)比較小以及槳葉翼型較厚等因素綜合造成的。

5) 從時(shí)間和空間上對(duì)槳渦干擾表面壓力和最大聲源位置進(jìn)行了相關(guān)性分析，兩者主要結(jié)論相吻合，并同時(shí)表明小速度斜下降狀態(tài)槳渦干擾發(fā)生的位置主要集中在320°方位左右，從而驗(yàn)證了所實(shí)現(xiàn)的算法以及試驗(yàn)方法的合理性和實(shí)用性。