柴油機噪聲測試與分析系統的開發及應用

吳 彪，申立中，畢玉華，彭國材

（昆明理工大學交通工程學院云南省內燃機重點實驗室，云南 昆明 650500）

1 引言

隨著節能減排政策的日益嚴格，以及內燃機輕量化、高強化技術的發展，使得內燃機振動與噪聲問題變得更加突出。與此同時，振動噪聲法規日趨嚴格以及消費者對乘坐舒適性需求進一步提升，使得NVH 性能優化成為了急需解決的工程技術問題[1]。降低噪聲的前提是準確獲得和定位噪聲源。聲源識別方法可分為三類：第一類是傳統的聲源識別方法，如運行方法、覆蓋方法和數值分析方法[2-3]；第二類采用現代信號處理技術進行聲源識別，如聲強法[4]；第三類采用現代圖像識別技術進行振動和聲源識別，如聲學陣列技術（聲全息技術和波束形成技術）[5-9]。

其中，近場聲全息（Near-field Acoustic Holography，NAH）技術計算比較準確，能獲得高分辨率的重構圖像和豐富的聲場信息，包括三維空間中的聲壓、質點速度矢量、聲強矢量、遠場指向性和輻射總聲功率等[8]。除了能測量隨距離增加幅值不發生變化的“傳播波”外，還能測量隨距離增加幅值成指數衰減的“倏逝波”，重建出不受瑞利判據約束的聲像[6，12]。NAH 技術圍繞著全息面復聲壓測量、聲場空間變換算法實現重建兩部分展開[11-15]。

基于近場聲全息技術及空間FFT 變換算法，利用軟件Labview 開發一套噪聲測試與分析系統，以直列四缸渦輪增壓柴油機為研究對象，對不同工況下的柴油機噪聲進行測試與分析，并對聲壓級較大部位進行聲源分析，研究結果可為直列四缸渦輪增壓柴油機減振降噪提供設計參考。

2 空間FFT 變換的近場聲全息原理及算法

在上世紀80 年代，Williams 和Maynard 最先提出了近場聲全息技術，它的理論源于光全息相關知識，利用干涉原理得全息面上的聲源信息，由衍射原理重構源面聲源信號。由于在實驗時直接通過傳感器測得全息面上的聲源信號，所以只需要對得到的信號進行相應重構就可以得到源面信號。

NAH 的重構算法有很多，其中二維傅里葉變換法原理簡單，計算速度快[14]，只是在實驗時要求全息面同源面垂直，由于是在發動機臺架上完成實驗，可以很好規避其弊端，采用FFT 法進行聲源重構。

2.1 空間FFT 變換的近場聲全息原理

聲全息測試方法按復聲壓相位獲取不同可分為快照法、單參考傳遞函數法、多參考互譜法、聲強測量法；選多參考互譜法進行本系統構建。空間FFT 變換的近場聲全息測試原理，如圖1 所示。

圖1 聲全息法（NAH）測試噪聲的原理Fig.1 Near Field Acoustic Holography Principle Diagram

2.2 空間FFT 變換的近場聲全息算法

假設發動機產生的噪聲在理想流體介質中傳播，則滿足式（1）～式（3）基本方程[16-18]：

式中：ρ0—介質密度；ρ′—介質密度變化量；c0—聲音傳播速度；p—質點的聲壓；v—振速。

由方程（1）可以得到穩態聲場的不依賴時間變量的Helmholtz 方程：

式中：k=ω/c0=2π/λ—聲波數；ω=2πf—角頻率；p（x，y，z）—頻域聲壓。方程（4）在平面z=zs=0 的Dirichlet 邊界條件設為pD（x，y，zs），如式（5）所示；在Neumann 邊界條件設為pN（x，y，zs），如式（6）所示。

對于z>zs的空間的自由場的請況，即z>0 空間任意一點聲壓，式（4）可解得式（7）～式（8）：

式中：下標S—源面；H—全息面；gD、gN—在z=zs面上無窮大平面的Green 函數。

Probabilistic Model for Swaying at Key Positions on Container Ship

對方程式（7）～式（8）兩邊進行FFT 變換得：

由式（8），式（14）變為：

再對方程式（13）和式（15）進行FFT 逆變換就可得到平面近場聲全息重建的基本函數方程。

3 噪聲測試與分析系統開發

3.1 噪聲測試與分析系統總體設計

噪聲測試與分析系統構成包括硬件結構模塊和軟件結構模塊，硬件結構模塊主要完成信號的采集，信號調理等；軟件模塊主要對采集后的信號進行相應分析，產生采集命令等。系統總體設計，如圖2 所示。

圖2 噪聲測試與分析系統總體設計Fig.2 Noise Test and Analysis System

3.2 測試系統硬件組成

測試設備中，NI 振動測試采集板卡（所用型號為PXI-4498）、傳聲器、傳聲器信號線等主要完成信號采集；出于成本的考慮，噪聲信號采集通過移動一列傳感器掃描完成，控制器通過控制步進電機進而控制導軌移動速度，傳聲器利用扎帶固定在T 型固定桿上，安裝實物，如圖3、圖4 所示。

實驗前，在半消音實驗臺架，把控制裝置接好線路及按圖4布置好傳感器，準備工作完成后，在圖3 的控制器中，輸入T 型固定桿運行的相關設定值，控制掃描范圍，掃描的次數。

圖3 控制裝置Fig.3 The Control Device

圖4 掃描導軌安裝實物Fig.4 Scan Rail Mounting Physical

3.3 測試系統的軟件組成

在虛擬儀器Labview 中編寫的模塊，如圖2 所示。主要模塊包括：傳聲器標定模塊、信號采集模塊、時頻域分析模塊[19]、NAH模塊、9 點聲功率級模塊，程序前面板，如圖5 所示。

圖5 柴油機噪聲測試與分析系統前面板Fig.5 The Front Panel of Diesel Engine Noise Test and Analysis System

信號采集模塊是該系統中的關鍵模塊，主要完成信號采集，該模塊利用Labview 中的DAQmx 建立，其參數配置，如圖6 所示。

圖6 DAQmx 參數設置Fig.6 DAQmx Parameter Settings

NAH 模塊主要完成數據讀取，利用偏相關算法實現聲場分離；互譜和自譜計算出全息面上的聲場信息，通過空間變換算法求解重建面上的聲場信息，NAH 模塊程序框圖，如圖7 所示。

圖7 NAH 程序框圖Fig.7 NAH Module Program

利用Labview 搭建的測試系統，需要驗證其正確性，利用圖8 聲全息測試仿真程式，可以產生仿真信號，可以在NAH 模塊、時頻域分析模塊中分析信號是否與仿真設定值一致。

圖8 聲全息測試仿真程式Fig.8 Program for Generating a Holographic Surface Acoustic Field Signal

3.4 噪聲測試系統仿真實驗

對編寫的噪聲測試系統進行仿真，點聲源的坐標位置設置，如圖9 所示。對仿真信號進行頻譜分析得到圖10 所示結果，優勢頻率分別為 100Hz、200Hz、300Hz、400Hz，頻譜分析結果同設定值一致，編寫系統可用于識別柴油機噪聲源。

圖9 仿真參數設置面板Fig.9 Simulation Validation Front Panel

圖10 仿真結果的頻譜分析Fig.10 Spectrum Analysis of Simulation Results

4 直列四缸渦輪增壓柴油機噪聲源識別試驗

試驗時多個聲源同時發聲，傳聲器陣列掃過發聲平面，采集得到的聲壓信號經過信號處理和FFT 分析后，多個傳聲器的信號經過疊加，可計算得到傳聲器陣列移動面（稱為全息面）的聲壓分布圖，然后把全息面上的聲壓向噪聲源方向反推回去，在距離噪聲源面5cm 左右位置建立聲壓分布圖（稱為重建面）。根據重建面上的聲壓分布圖和噪聲的大小實現噪聲源的識別。

傳聲器安裝應上下覆蓋發動機缸孔方向上的整機高度，兩個傳聲器之間的距離為4cm，步進電機每次移動的距離為10cm，依次采集，直至導軌移動覆蓋整個發動機。測試過程中，3 個傳聲器測試參考聲源信號，以消除傳聲器陣列面移動時引起的時間差，三個參考聲源的位置和陣列面傳聲器在同一側，且垂直于測試表面，選在噪聲輻射較大的位置，不與其他任何部件接觸，采用獨立的三角移動支架固定，測試過程中保持靜止。

傳聲器陣列面距離發動機1m 左右，參考聲源的安裝位置為：油底殼，氣缸蓋罩，帶輪端，如圖11 所示。

圖11 傳聲器安裝及相關細節Fig.11 Microphone Installation and Related Details

5 試驗結果分析

次推力側主要對 1800r/min（扭矩為 350N·m），3000r/min（扭矩為220N·m）兩個工況進行發動機噪聲測試。

在主推力側，前端主要進行最大聲壓級尋找，結果為聲壓級云圖，能看到聲壓級下所測實物圖，此時能方便的辨識柴油機的噪聲分布情況。

1800r/min（扭矩為 350N·m）工況測試結果，如圖12 所示。給出了3 個頻率段的聲壓級分布圖。提取結果的依據，主要參考系統連續小波分析的優勢頻帶范圍，知道范圍后，輸入到圖5 左側參數設置處，NAH 模塊對得到的數據進行處理，得到該頻段發動機噪聲分布情況。

1800r/min（扭矩為350N·m）工況下，通過時頻域模塊分析可得：發動機噪聲能量主要分布（160～300）Hz，（400～700）Hz，（1100～1600）Hz 等范圍內。在（160～300）Hz 范圍內，從全息圖上可知聲壓級較大位置位于發動機油底殼位置；（400～700）Hz 范圍內，從全息圖上可知聲壓級較大位置位于發動機帶輪端，兩者主要由油底殼的振動產生；在（1100～1600）Hz 范圍內，從全息圖上可知聲壓級較大位置位于發動機帶輪端及發電機位置，主要由帶輪嚙合和發電機產生。

3000r/min（扭矩為220N·m）工況聲壓分布圖，如圖13 所示。給出了3 個頻率段聲壓級分布圖。通過時頻域模塊分析可得：（1）發動機噪聲能量主要分布在（0～500）Hz，（500～800）Hz，（1100～1250）Hz 等范圍。在（0～500）Hz 范圍內，從全息圖上可知聲壓級較大位置位于氣缸蓋罩靠帶輪側、氣缸蓋罩四缸位置，主要由皮帶高速運轉、四缸處的激勵而向外輻射噪聲；在（500～800）Hz，帶輪端、下缸體二缸與三缸之間產生較大噪聲；在（1100～1250）Hz 范圍內，從全息圖上可知聲壓級較高位置位于發電機及帶輪端、下缸體二三缸之間。

圖13 發動機進氣側不同頻段聲壓分布圖Fig.13 Sound Pressure Distribution Map of Different Frequency Bands on the Engine Intake Side

讓發動機從怠速運行到最高轉速，尋找發動機的最大聲壓級出現的轉速，實驗發現主推力側在3600r/min 頻域范圍為（1410～2820）Hz 時出現了最大聲壓級128.08dB，出現最大聲壓級的位置是：中冷前進氣管中段和排氣管引出段部分，如圖14 所示。

圖14 主推力側最大聲壓級位置分布圖Fig.14 Location of the Maximum Sound Pressure Level on the Main Thrust Side

同樣地，尋找發動機前端出現最大聲壓級的位置，發動機曲軸前端的水泵惰輪和燃油泵惰輪在3600r/min 頻域范圍為（1410～2820）Hz 時出現了最大聲壓級127.81dB，如圖15 所示。

圖15 發動機前端最大聲壓級位置Fig.15 Maximum Sound Pressure Level Location of Engine Front End

6 結論

（1）開發的噪聲測試與分析系統，由硬件結構和軟件模塊組成，軟件模塊包括傳聲器標定模塊、信號采集模塊、時頻域分析模塊、NAH 模塊、9 點聲功率級模塊，模塊化的開發讓后續基于本系統的功能擴展變得容易；該系統能夠準確識別發動機的噪聲產生位置及噪聲幅值。

（2）系統NAH 模塊可以對聲源進行識別及定位，依據噪聲可視化分析，能有針對性地降低柴油機的噪聲幅值。

（3）相比于低轉速工況，高轉速下柴油機噪聲幅值明顯變大，且柴油機表面出現更多高分貝噪聲輻射區域。