地面無人平臺用柴電混合動力裝置噪聲源識別與降噪研究

摘要： 針對某柴電混合動力裝置作為高機動地面無人平臺動力的低噪聲目標特征需求，開展了柴電混合動力裝置噪聲源識別與降噪研究。通過傳聲器直采測試，獲取了原始狀態噪聲水平與各輻射面基本對比；進一步通過基于聲波波束成形原理的非規則聲陣列測試，完成了主要輻射面的噪聲源識別與高貢獻位置定位；在此基礎上，通過聲源包覆遮擋、復合涂層噴涂等降噪措施，最終實現了柴電混合動力裝置表面聲壓級下降2.8～3.0 dB、聲壓下降27%～29%、聲功率下降48%～50%的實際效果，證明了所述的噪聲源識別方法與降噪措施的有效性。

關鍵詞： 混合動力；聲源；噪聲測量；噪聲控制

DOI： 10.3969/j.issn.1001-2222.2024.06.006

中圖分類號：TK421.6" 文獻標志碼： B" 文章編號： 1001-2222（2024）06-0038-07

地面無人平臺是一種具有戰術戰役機動能力的地面無人車輛，近年來不但在軍事領域有著特殊的應用價值，在消防救災、電力巡檢等民用領域的應用也日益廣泛［1-3］。

當無人平臺用于物資運輸、加載裝甲裝備或參與戰斗任務時，需較高的負載能力，在滿足功率、扭矩應用要求的同時，還需兼顧續航時長與后勤保障負擔。當無人平臺用于偵察、監視時，其對噪聲、紅外特性和熱特性也有較高的要求。綜合考慮，混合動力成為地面無人平臺動力的首選［4-7］。

為滿足偵察隱蔽性對噪聲控制的要求，配裝地面無人平臺的混合動力產品的工作噪聲需低于特定水平，為此在產品應用前需進行全面的噪聲測試和評估，對于噪聲不合格的產品需進行降噪處理。

然而，混合動力產品的噪聲成分往往比較復雜，以柴電混合動力為例，其噪聲成分包括機械噪聲、燃燒噪聲、空氣動力噪聲以及電磁噪聲等。機械噪聲是由零部件運動過程中受到的往復慣性力和氣體壓力周期性的振動與沖擊引起的，燃燒噪聲是由氣缸內燃燒形成的壓力振蕩通過缸蓋、活塞、曲柄連桿等向外輻射引起的，空氣動力噪聲是由周期性的氣體流動或非穩定的氣體擾動引起的，電磁噪聲由交變磁場對定子和轉子作用產生周期性的交變力使電機發生結構振動進而向外輻射引起的［8-13］。

某柴電混合動力裝置是高機動地面無人平臺的在研動力，系統集成度、輕量化水平和能量轉化利用效率較高，較好地滿足了無人平臺的高負載要求。考慮到用于偵察、監視時的低噪聲目標特征要求，有必要對動力裝置的聲學特性進行全面評估，并最大程度改善其噪聲水平，提高無人平臺的生存和作戰能力。本研究以此為背景，針對某柴電混合動力裝置，依托傳聲器直采與聲陣列測試技術，對其進行了噪聲源識別與高貢獻位置定位，并通過針對性的改造優化措施，實現了噪聲水平的有效降低。

1 噪聲源識別方法

噪聲源識別方法主要可以分為三類：傳統的噪聲源識別方法、基于信號處理的噪聲源識別方法和基于聲陣列技術的噪聲源識別方法。

傳統的噪聲源識別方法包括主觀評價法、表面振速法、近場測量法等：主觀評價法受人的主觀因素影響較大，且無法對噪聲進行定量測量；表面振速法需要進行大量的數據測量和處理工作；近場測量法由于鄰近表面輻射噪聲的影響，只適合對噪聲源進行粗略定位。基于信號處理的噪聲源識別方法包括頻譜分析法、相干分析法、倒頻譜法等，均屬于基于噪聲測量數據處理分析的間接噪聲源識別方法，存在由算法自身引入的局限性，且需要對機器設備的結構特性與聲源屬性具有較為全面的了解才能實現較為準確的識別定位。基于聲陣列技術的噪聲源識別方法包括聲強法、聲全息法、波束成形法等：聲強法是近場測試，因此測試危險性相對較大，并且也只能進行穩態工況測試；聲全息法對低頻范圍的噪聲識別能力較強，但對高頻域的識別效果不佳；波束成形法可在中遠距離進行測量，數據處理迅速，能以較高的精度識別復雜結構在全頻域范圍的噪聲源，近年來已廣泛應用于各個工業領域［14-16］。

波束成形法是基于傳聲器陣列測試的陣列信號處理方法。由多個傳聲器組成平面陣列，測得聲壓信號后對信號進行延遲和求和處理，延遲將各傳感器接收到的信號轉化為相同相位，求和后同方向信號相位相同增強，不同方向相位不同減弱，使傳聲器陣列形成預定方向上的指向性，實現定向接收，提取所需的信號源和信號屬性信息，進而識別主要聲源的位置［17］。圖1示出波束成形法的基本原理。設在空間存在一個強度為f（x，t）的噪聲源和一個由多個傳聲器組成的陣列，聲源至每個傳聲器的距離為｜Si｜，則聲信號自聲源傳至各個傳聲器所需時間為εi=｜Si｜/，式中為聲速，聲信號傳至各傳聲器的相對時間差為Δi=εi－min（εi），則由傳聲器陣列所確定的噪聲源的信號強度為

（x，t）=1M∑Mi=1φifi［x，（t－Δi）］。（1）

式中：φi為各傳聲器的特征系數，由傳聲器的個數、距離及布置方式等決定［18］。

根據式（1），則空間內某點一定時間內的有效聲壓值為

_e（x）≈_e（x，n）≈1n∑n－1k=02（x，tk）。（2）

上述原理決定了波束成形法對于測量信號具有很強的指向性，從而能夠實現對物體輻射噪聲空間位置的有效分辨［19］。

2 樣機噪聲測試分析

2.1 試驗樣機特征

某柴電混合動力裝置以高功重比、緊湊化和低噪聲目標特征為設計輸入，結構上將飛輪殼體和電機定子殼體進行共殼體設計，用發電機轉子代替柴油機飛輪，將曲軸和轉子集成為整體，取消聯軸器和柴油機自帶的起動電機，其起動由具備電動機功能的起動發電機一體實現。該裝置相關指標見表1。

2.2 測試裝置及測點布置

某柴電混合動力裝置原始狀態噪聲測試測點示意見圖2。動力裝置固定在試驗室彈性地基上，柴油機進氣系統安裝有進氣濾清器，排氣系統安裝有消聲器。噪聲測試傳感器采用GRAS-46AE-1/2英寸傳聲器，聲學采集處理系統采用LMS-SCADAS Lab多功能數據采集處理系統。以恰好包絡動力裝置聲源的最小假想矩形六面體作為基準體，在距離基準體除與地面接觸的底面外的5個側面（分別定義為前、后、左、右、上面）中心位置1 m遠處布置5個傳聲器，即測量距離d=1 m，進行表面聲壓級測試，測試工況為14 kW@2 200 r/min半載工況和28 kW@3 600 r/min滿載工況。背景噪聲修正與環境修正參照GB/T 1859.2—2015進行，環境修正采用雙表面法，測量距離為d=2 m。

2.3 測試結果及分析

測量距離d=1 m和d=2 m情況下各傳聲器位置測試結果見表2。

從表2可以看到，柴電動力裝置上面傳聲器聲壓級結果明顯低于其他4個側面。參照GJB 1488—92，在以上5個傳聲器中選擇聲壓級最大的3個進行柴電動力裝置表面聲壓級計算，結果見表3。

由表3可見，柴電動力裝置在14 kW半載工況和28 kW滿載工況的表面聲壓級均大于97 dB，未能滿足其噪聲技術指標要求。

3 噪聲源測試與辨識

3.1 聲源識別測試設計

柴電動力裝置噪聲水平未能滿足技術指標要求，為分析確定噪聲的根源并進一步進行降噪處理，設計基于波束成形法的聲源識別測試。

測試儀器采用基于波束成形技術的MicrodB 2DCam54非規則復合式陣列，包含54個40PH麥克風，如圖3所示。

分別對柴電混合動力裝置聲壓級較大的前、后、左、右4個側面進行測試，保持麥克風陣列平面與測試平面盡量平行，測量距離為0.8 m，測試工況為28 kW@3 600 r/min滿載工況。

3.2 結果分析與噪聲源定位

柴電混合動力裝置前側面聲源識別測試結果如圖4和圖5所示。

以圖4中1/3倍頻程聲壓級峰值對應的頻率1 420～1 780 Hz為定位計算的輸入頻段，得到圖5所示的聲壓級云圖分布。從圖5可以看到，該側面的聲源定位結果主要指向電機冷卻風罩，分析其噪聲來源，主要是動力裝置中電機電磁噪聲以及空氣動力噪聲通過電機冷卻風罩的對外輻射，風罩表面設計的多孔結構利于電機散熱，但相對于無孔罩殼，電機向外輻射出的噪聲能量將大大增加。

柴電混合動力裝置右側面聲源識別測試結果如圖6和圖7所示。

以圖6中1/3倍頻程聲壓級峰值對應的頻率1 420～1 780 Hz為定位計算的輸入頻段，得到圖7所示的聲壓級云圖分布。從圖7可以看到，該側面的聲源定位結果主要指向電機側冷卻風扇下方集成支架與裝置本體形成的空隙空間，噪聲來源主要是動力裝置中電機電磁噪聲以及空氣動力噪聲通過無遮擋空隙的直接對外輻射。

柴電混合動力裝置左側面聲源識別測試結果如圖8和圖9所示。

以圖8中1/3倍頻程聲壓級峰值對應的頻率1 130～1 410 Hz為定位計算的輸入頻段，得到圖9所示的聲壓級云圖分布。從圖9可以看到，該側面的聲源定位結果主要指向柴油機氣門室罩，噪聲來源主要是柴油機燃燒噪聲、機械噪聲通過氣門室罩表面的綜合對外輻射。

柴電混合動力裝置后側面聲源識別測試結果如圖10和圖11所示。

以圖10中1/3倍頻程聲壓級峰值對應頻率900～1 120 Hz為定位計算的輸入頻段，得到圖11所示的聲壓級云圖分布。從圖11可以看到，動力裝置盡管在該側面有較多的附屬系統，但聲源定位結果并沒有明顯的部件指向，噪聲來源主要還是動力裝置機械噪聲、燃燒噪聲、電磁噪聲等通過裝置表面的綜合對外輻射。

4 降噪設計與驗證

4.1 噪聲抑制設計

根據第3.2節獲得的聲源識別與定位結果，結合柴電混合動力裝置改造實施可行性，針對性提出以下3項噪聲抑制措施，并制定驗證方案，如表4所示。

措施①：針對前側面，對電機冷卻風罩表面孔式結構進行改良或有效遮擋；

措施②：針對右側面，對電機側風扇下方空隙空間進行隔音板材遮擋處理；

措施③：針對左側面，對柴油機氣門室罩進行隔音降噪專用材料噴涂處理。

各項降噪措施實施情況見圖12至圖14。其中，降噪措施①為針對電機冷卻風罩加裝遮擋罩殼，罩殼內層材料為鉛板，外層材料為鋁板，以此在不破壞冷卻風罩多孔結構有效散熱的前提下，降低電機電磁噪聲及空氣動力噪聲通過冷卻風罩的直接對外輻射；降噪措施②為使用鉛板對電機側風扇下方空隙空間進行遮擋處理，以此利用鉛板的高密度、強吸聲特性，在不改變動力裝置本體及集成支架結構的前提下，削弱電機電磁噪聲以及空氣動力噪聲通過無遮擋空隙的直接對外輻射；降噪措施③為使用高鈦有機復合涂層對柴油機氣門室罩表面進行噴涂，

該材料具有良好的減振降噪特性及耐溫性能，以此降低柴油機燃燒噪聲、機械噪聲通過氣門室罩表面的直接對外輻射。

4.2 測試驗證分析

對表4中各項噪聲抑制驗證方案逐一進行效果測試，采取的測試方法、測試工況、計算方法與第2.2節相同，結果見表5。

可以看到，前6種方案下，柴電混合動力裝置的表面聲壓級較原狀態均有所下降，但結果仍然大于其噪聲限值97 dB；方案七相較于前6種方案噪聲下降最為顯著，且只有方案七表面聲壓級降至97 dB以下，表明針對該柴電混合動力裝置，須同時落實前述3種降噪措施，才能獲得目標降噪效果。方案七對應的詳細測試數據見表6。

為進一步分析降噪效果，將表5中方案七實施前后柴電動力裝置聲壓級測試結果對應轉化為聲壓、聲功率，對比結果分別見表7和表8。

由表7和表8可見，在方案七實施后，柴電混合動力裝置在14 kW半載工況聲壓下降29%，聲功率下降50%，在28 kW滿載工況時聲壓下降27%，聲功率下降48%。同時，降噪后半載、滿載工況的表面聲壓級均小于97 dB，滿足噪聲技術指標要求。以上結果表明，方案七實施的3項針對性降噪措施較為有效，而依托傳聲器直采和基于聲波波束成形原理的非規則聲陣列測試手段進行的聲源識別以及高貢獻噪聲定位較為準確。

5 結束語

柴電混合動力裝置是地面無人平臺較為合適的動力選擇，其噪聲成分主要包括機械噪聲、燃燒噪聲、空氣動力噪聲以及電磁噪聲等。通過傳聲器直采和基于聲波波束成形原理的非規則聲陣列測試技術的運用，實現了柴電混合動力裝置的噪聲源識別與高貢獻位置定位，并以此為基礎，通過聲源包覆遮擋、降噪涂層噴涂等針對性降噪措施，實現了表面聲壓級下降2.8～3.0 dB、聲壓下降27%～29%、聲功率下降48%～50%的良好效果，對滿足地面無人平臺低目標特征要求、提高生存和作戰能力具有積極的作用。

此外，本研究所列舉的各項降噪措施，為試驗室研究條件下的針對性可實施途徑，后續將結合地面無人平臺實際應用環境，從結構、材料等角度深入研究適用性、通用性更強的降噪措施。

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Noise Source Recognition and Noise Reduction of Diesel-Electric Hybrid Power Unit for Unmanned Ground Platform

KONG Xiangxin，LIU Fengchun，FENG Haibo，HUANG Xu，CAO Siqi，MAO Yuxin

（China North Engine Research Institute（Tianjin），Tianjin 300406，China）

Abstract： For the low noise target feature of diesel-electric hybrid power unit which was used as the power of high mobility ground unmanned platform， the research on noise source recognition and noise reduction was carried out. The noise level of original state and the basic contrast of each radiation plane were acquired by direct sampling test of microphones， and the noise source recognition and high-contribution location of main radiation plane was obtained by irregular acoustic array test based on the principle of beam-forming. The actual effect of surface sound pressure level reduced by 2.8-3.0 dB， the corresponding sound pressure reduced by 27%-29% and sound power reduced by 48%-50% based on the measures such as covering the noise source， spraying the noise source reduction coating and so on. Finally， the effectiveness of noise recognition method and noise reduction measure was verified.

Key words： hybrid power;noise source;noise measurement;noise control

［編輯： 袁曉燕］

作者簡介： 孔祥鑫（1990—），男，高級工程師，碩士，主要研究方向為柴油機試驗技術與測試方法。