车内噪声源识别技术的研究

刘 冰，张 梅

（中北大学机械工程与自动化学院，山西 太原 030051）

0 引 言

随着生活质量的提升，人们对汽车的需求也逐渐增高，车内噪声作为衡量汽车舒适性的重要指标，对它的控制也逐渐成为汽车生产商所必须重视的内容之一。

在很多国家也颁布了相关的汽车行业法规，并且成立了噪声控制的专业性机构，例如美国汽车工程师协会[1]提出了大型旅游客车内腔噪声不得超过75 dB(A)，小型客车不得超过80 dB(A)；我国也在相应法规内规定客车车内噪声不得超过82 dB(A)，大型客车车内噪声不得超过78 dB(A)。要进行噪声控制，首先要找到产生噪声的源头，可见噪声源识别技术的发展对噪声控制具有举足轻重的作用。

1 汽车车内噪声源分析

汽车噪声主要是由车体表面振动以及空气动力性噪声组成。汽车的噪声不是单一某个部件的噪声引起的，而是由各个部件的综合噪声所引起的；车内噪声不仅仅由来自车内部的进排气、冷却风扇、发动机噪声所引起，还有来自于车外的声辐射，这种声波作用于车身壁板，激发壁板振动，所以车内噪声实际上是混响的结果。

2 汽车噪声源识别方法

2.1 传统声源识别方法

2.1.1 主观评价法

通过人的听觉对不同的声音进行判断，此方法需要识别者有充足的实践经验以及要对噪声源有足够的了解，才能对噪声源进行有效的识别。然而，主观评测法存在很大的主观因素，它没有对噪声源的贡献大小进行定量分析，并且在噪声源很多的时候此方法不能精确地找出噪声源。

2.1.2 近场测量法

此方法较简单，利用声级计测量车体可能会产生噪声部位的声压级，然后通过比较声压级的大小来找到噪声源贡献量最大的地方。此方法虽然能够定量，但在实际测量过程中，车体内存在大量的混响，使得此方法效果很不理想。

2.1.3 选择运行法

在测量过程中，首先对车的整体进行噪声声压级的测量，然后逐次停止正在运行的某些部件，通过计算得到各个部件对整车的噪声贡献量[2]。此方法操作简单，不要求先进的设备与技术，然而整个车体是相互联系的，若将某部分停止工作，必将会影响到与之关联的部分，使测得的数据会造成很大的误差，而且此方法的测量时间过长。

2.1.4 选择覆盖法

利用隔声材料将机器各部分密封起来，若要测量某处，则将遮蔽物移开，测量完毕后再将遮蔽物予以覆盖；测量另一个部分则进行相同的操作。此方法能够在很大程度上减小内部混响，并且在密封条件好的情况下，会得到较高的精度。然而在实际测量过程中，不可能密封的很严，这样就会影响到测量结果，并且隔绝低频噪声比较困难，所以对于低频噪声效果不是很理想。

2.1.5 表面振速测量法

产生噪声的主要原因往往是由于结构表面振动的结果，所以根据振动的强弱程度就能够得到结构辐射噪声的大小。此方法中利用加速度传感器得到车体各振动表面的加速度值，然后就可以通过比较表面法向振动速度来确定振动的强弱。

2.2 基于信号处理的声源识别方法

2.2.1 时域法

1）时域平均。时域平均法对振动或噪声信号以一定周期为间隔进行截取并迭加平均，这样就消除了信号中非周期成分或随机干扰，使其能够反映噪声源特性的周期成分得以保留。然而，由于非周期成分噪声的剔除，会造成此方法不能完整并且有效地识别噪声源

2）相关分析。相关分析是随机信号在时域相关性上的统计分析，其处理的信号一般为平稳性随机信号。在识别过程中，对车内某噪声源信号与整车车内噪声信号进行相关分析，根据相关程度的定量分析来确定某噪声源对整车噪声的影响，从而找到贡献量最大的噪声源。丁渭平[3]对某型国产轿车为研究对象，利用相关分析法对车顶与驾驶员右耳的噪声进行对比，找到了噪声源，从而针对此处进行降噪获得了良好的效果。

2.2.2 频域法

1）频谱分析。对于频谱分析法是将时域信号经过Fourier变换后得到的频域信号进行分析的。Forier变换后的频域信号具有比时域信号更加丰富的信息，方便工作者对信号的分析和处理。在车内噪声源识别过程中，频谱分析法常常被人们所利用。

频谱分析中包含自功率谱和互功率谱分析。噪声信号的自谱描述了该信号的平局功率在各个频率上的分布。通过频谱分析能够得到信号的频率特性，而频谱图上的峰值与贡献最大的噪声源紧密相关，所以通过分析总噪声频谱图与其组成声源的频谱图的峰值就可以判断出主要噪声源。噪声信号的互谱描述了两个信号的在频域上互相依赖的程度，它可以用来计算系统的频响函数，进行传递路径的分析与识别，所以在噪声源识别方面存在优势，并且得到了应用。

2）相干分析。相干分析与相关分析相似，相关分析是在时域上进行分析而相干分析是在频域上。利用相干分析法分析噪声功率谱上的峰值频率和各噪声源频率的相关度，来确定贡献量最大的噪声源。在实际测量过程中，存在复杂的多输入多输出的情况，所以还要求出各个输入输出的常相干函数和偏相干函数，这就增加了求解的难度和计算量。宋晶，刘晓玲[4]则对整车利用相干分析法确定出整车噪声的主要噪声源，进而能更好地对其进行噪声控制。

3）倒频谱分析。倒频谱分析技术是近代信号处理领域中的非常重要的组成部分，其在复杂频谱的分析能力上有很大的优势。它是对功率谱取对数后进行Fourier逆变换，其表达式为：

式中：q为倒频谱率；Gx(f)为信号的功率谱；Cp(q)为信号的功率倒频谱。

时域信号经过一次Fourier变换后再经历一次Fourier变换，根据Fourier变换的线性性质，在倒频谱中保留了相加关系，所以在复杂频谱的情况下，可以利用倒频谱分析技术将噪声源信号分离出来。

2.2.3 时频域法

以上介绍的频域分析方法虽然在噪声源识别上取得了良好的效果，但Fourier的局限性仅仅作用于稳态信号，但在实际工况下，所测得的噪声信号往往是非平稳的信号的频率随时会发生变化，甚至具有瞬态性。在此情况下传统的频谱分析却无能为力，因此在此基础上，后人利用时频分析技术解决上述困难。

小波分析法是一种时间窗和频率窗都可以随时域或频域成分的不同而改变的分析方法，从而在时域与频域都有足够的分辨率，并克服了Fourier变换不能在时域和频域上局域化的缺点，它的很多优点在噪声信号分析中得到了广泛的应用。

冯国胜[5]等人利用小波分析的方法对客车进行振动测试和噪声测试，并通过对比传统Fourier变换的方法证明小波分析方法也可以计算出贡献量最大的噪声源；易小刚[6]等人通过对某工程机械驾驶室内部进行测试，分别利用Fourier变换分析小波变换分析法，发现了小波分析法对噪声信号的分析更加有效和精准。

2.3 基于阵列技术噪声源识别

2.3.1 近场声全息技术

近场声全息技术是20世纪后期发展起来的声学前沿技术，它在噪声源识别定位、可视化以及声场计算方面具有明显的优势。近场声全息是在紧靠被测声源物体表面的测量面上，然后记录全息数据（声源面与采样平面之间距离远小于波长），再经过变换重建三维空间声压场、振速场和声强矢量场，并能预报远场指向性。

邓江华[7]等人进行了基于近场声全息技术对车内进行噪声源识别、声场预测以及声学贡献分析的试验。在应用传统技术的基础上，张永斌[8]等人大胆创新，采用了基于等效源法的近场声全息技术进行了车内噪声源识别的研究，并取得了良好的效果。

2.3.2 声强测量技术

声强描述了声能流动的具有大小和方向的声学量，被定义为声传播过程中，空间单位面积上传输的声功率。

声强测量技术近几年在声学和信号处理方面迅猛发展，声强测量受背景噪声影响小，测量精度高，并且测量周期小，此方法已成为汽车车内噪声源识别的主要方法之一。利用声强测量技术识别噪声源有三种方法：峰值扫描法、声功率排序法、等声强线和三维声强图。

重庆交通学院[9]利用声强测试技术，对江苏亚星客车集团生产的JS6761型客车进行了车内噪声源识别的实验，找到了该车车内主要噪声源，并根据测试结果，提出了响应的降噪控制措施，取得了良好的效果。

3 结束语

在众多的噪声源分析方法中，每个方法具有各自的特点，在不同的实际情况下会有不同的效果，所以在测量过程中，要在考虑实际的工作环境的前提下选择合适的方法，这样才能更加有效地得到最精确的结果。

近年来随着阵列技术在噪声源识别领域的长足发展，其应用也逐渐增多，由于噪声源的可视化技术能够对噪声源进行定位、量化以及显示噪声的传递路径，它的优势是非常明显的，所以，阵列技术是未来车内噪声源识别发展的重要方向。

[1] 靳晓雄,张立军.汽车噪声的预测与控制[M].上海:同济大学出版社,2003:1-229.

[2] 周涌麟，李树珉.汽车噪声原理检测与控制[M].北京：中国环境科学出版社，1992：141-147.

[3] 丁渭平.一种用于车内结构声源辨识的方法[J].汽车工程，2002，2(24)：154-148.

[4] 宋晶，刘晓玲.噪声源识别的相干分析研究[J].轻型汽车技术，2005（11）:10-13.

[5] 冯国胜，李劲松，刘鹏.基小波变换的客车车内振动噪声源识别[J].振动、测试与诊断,2006,3(26):196-199.

[6] 易小刚，邓习树.工程机械驾驶室内部噪声源识别的小波分析方法[J].中国工程机械学报，2009,3(7)：265-269.

[7] 邓江华,刘献栋,单颖春.基于近场声全息的车内噪声贡献量[J].吉林大学学报(工学版)，2010,3(40)：666-671.

[8] 张永斌，毕传兴，陈心昭.基于近场声全息技术的车内声源识别实验研究[G]//第十届全国振动理论及应用学术会议论文集.北京：中国汽车协会学术委员会，2011：33.

[9] 王文兴.大客车车内噪声源识别及噪声控制[D].重庆：重庆交通大学，2001：78-82.