基于相控麥克風(fēng)陣列的民機(jī)主起落架氣動(dòng)噪聲源識(shí)別技術(shù)研究

徐康樂，陳迎春，江 淵，周家檢，孫 剛

(1.中國(guó)商飛上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院，上海 201210; 2:中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院，北京 100074;3:復(fù)旦大學(xué)，上海 200433)

基于相控麥克風(fēng)陣列的民機(jī)主起落架氣動(dòng)噪聲源識(shí)別技術(shù)研究

徐康樂1，*，陳迎春1，江 淵1，周家檢2，孫 剛3

(1.中國(guó)商飛上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院，上海 201210; 2:中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院，北京 100074;3:復(fù)旦大學(xué)，上海 200433)

起落架氣動(dòng)噪聲是民機(jī)機(jī)體噪聲極為重要的組成部分。由于起落架結(jié)構(gòu)外形復(fù)雜，同時(shí)各部件之間干擾嚴(yán)重，使得其噪聲機(jī)制十分復(fù)雜。目前，相控麥克風(fēng)陣列技術(shù)已經(jīng)成為識(shí)別民機(jī)機(jī)體噪聲聲源位置最為常用和可靠的技術(shù)手段。結(jié)合閉口聲學(xué)風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用經(jīng)典的Beamforming算法，分析對(duì)比了民機(jī)主起落架構(gòu)型在不同頻率下聲源位置分布情況，獲得了不同頻率下的最大聲源位置;采用CLEAN-PSF算法剔除主起艙門位置處的聲源，抑制了最大聲源旁瓣對(duì)其他聲源位置遮蓋效應(yīng)。

主起落架;氣動(dòng)噪聲;Beamforming;CLEAN-PSF

0 引言

民機(jī)噪聲輻射水平是飛機(jī)“四性”要求中一項(xiàng)重要的技術(shù)指標(biāo)，國(guó)際民航適航條款中對(duì)民機(jī)噪聲水平有著明確的限制。隨著新一代高涵道比發(fā)動(dòng)機(jī)的發(fā)展，發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲逐漸降低，而機(jī)體噪聲所占的比重日趨增大。起落架氣動(dòng)噪聲是機(jī)體噪聲最重要的組成部分之一。然而起落架的結(jié)構(gòu)外形復(fù)雜，暴露在流場(chǎng)中的部件多為非流線鈍體，如起落架輪軸、扭矩桿、起落架艙門、艙門側(cè)支桿以及裸露在外的管道電纜等等，同時(shí)各部件之間干擾嚴(yán)重，使得其噪聲機(jī)制十分復(fù)雜［1］。由于相控麥克風(fēng)陣列具有強(qiáng)大的聲源識(shí)別能力，麥克風(fēng)陣列測(cè)試技術(shù)已經(jīng)成為近年來(lái)飛行器氣動(dòng)噪聲風(fēng)洞試驗(yàn)研究中最為常用和可靠的測(cè)試技術(shù)［2］。隨著計(jì)算機(jī)硬件水平的迅速發(fā)展及相關(guān)算法的深入研究，相控麥克風(fēng)陣列已經(jīng)發(fā)展到上千通道，可以為大尺寸及全尺寸模型進(jìn)行氣動(dòng)聲源定位識(shí)別研究［3］。本文針對(duì)民機(jī)主起落架構(gòu)型，采用相控麥克風(fēng)陣列技術(shù)開展了閉口聲學(xué)風(fēng)洞試驗(yàn)及聲源識(shí)別技術(shù)等研究工作。

1 麥克風(fēng)陣列數(shù)據(jù)處理方法

1.1 波束成形(Beamforming)算法

波束成形是信號(hào)處理的重要方法。所謂“波束成形”，就是對(duì)各陣元輸出做延時(shí)、加權(quán)求和處理，使得陣列的輸出對(duì)某一指定方向入射的信號(hào)響應(yīng)最大。為了使波束最大值對(duì)準(zhǔn)指定方向，可對(duì)各陣元輸出信號(hào)施加不同的時(shí)延，然后加權(quán)求和［4］。對(duì)于窄帶信號(hào)，時(shí)延可用窄帶相移實(shí)現(xiàn)。當(dāng)波束在空間旋轉(zhuǎn)時(shí)，若在某一旋轉(zhuǎn)角度陣列輸出最大，則認(rèn)為這個(gè)角度方向上存在目標(biāo)信號(hào)源。波束成形系統(tǒng)的功能，一方面是為了獲得足夠大的信噪比，另一方面也是為了得到高精度的目標(biāo)分辨力，一般情況下波束成形的首要目的是定向，而在噪聲識(shí)別領(lǐng)域，不僅關(guān)心噪聲的來(lái)波方向，即聲源的位置，同時(shí)也關(guān)心聲源產(chǎn)生噪聲的大小，如圖1。

圖1 波束成形示意圖Fig.1 Beamforming map

假設(shè)空間中存在包含有M陣元的麥克風(fēng)陣列，其中第m個(gè)麥克風(fēng)位置為(xm，ym，zm)?？臻g中存在L個(gè)單級(jí)子噪聲源，其中第l個(gè)聲源位置為。為了減小噪聲、隨機(jī)測(cè)量誤差和隨機(jī)干擾等隨機(jī)誤差，可以利用多次測(cè)量獲得陣列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)平均值。通常情況下采用麥克風(fēng)陣列數(shù)據(jù)分塊處理的方法。將每個(gè)麥克風(fēng)在收集時(shí)間Tacq內(nèi)的數(shù)據(jù)按長(zhǎng)度為H分成B塊，每塊數(shù)據(jù)重疊量為v。則:

式中［］表示取整運(yùn)算，fs為數(shù)據(jù)采樣頻率。

在時(shí)間信號(hào)處理中，一般認(rèn)為帶寬小于中心頻率十分之一的信號(hào)是窄帶信號(hào)。若入射信號(hào)是中心頻率為fc的窄帶信號(hào)，則可以利用窄帶信號(hào)的解析形式來(lái)方便地表示基陣輸出。實(shí)窄帶信號(hào)的較小的時(shí)間延遲可以近似地用其解析信號(hào)的一個(gè)相移來(lái)表示，即若實(shí)信號(hào)s(t)的解析信號(hào)為珋(t)，則s(t－τ)解析信號(hào)為珋(t)e－j2πfcτ。此時(shí)，多個(gè)入射信號(hào)的基陣輸出可以表示為如下矩陣形式:

上式中ym(b)為頻率空間內(nèi)第m個(gè)麥克風(fēng)所記錄的第b塊聲壓數(shù)據(jù)，為陣列對(duì)應(yīng)于掃描點(diǎn)l的定向向量。rl，m為掃描點(diǎn)l與麥克風(fēng)m的空間距離。sl(b)為掃描點(diǎn)l的聲源信號(hào)。(b)為背景噪聲信號(hào)，假定其為高斯白噪聲。將上式寫成更加緊湊的形式為:

上式為波束成形器在對(duì)應(yīng)于第l處掃描點(diǎn)的輸出功率，其中ω0為頻譜窗函數(shù)修正因子，G為麥克風(fēng)陣列的互譜矩陣，其定義為:

由式子(6)及(7)可知，互譜矩陣是麥克風(fēng)陣列判定聲源位置信息等最重要的步驟，是基于延遲求和的波束成形方法的核心。由于聲阻抗現(xiàn)象及麥克風(fēng)指向性，陣列中每個(gè)麥克風(fēng)不可能無(wú)延遲響應(yīng)所接受到的聲壓信號(hào)。此外，為實(shí)現(xiàn)波束成形器的波束圖具有良好的空間濾波性，必須對(duì)各個(gè)陣元采用不同的加權(quán)值。

經(jīng)修正后，基于延遲求和所獲得的波束成形方法的陣列響應(yīng)可表示為如下形式:

1.2 CLEAN-PSF算法

經(jīng)過多年發(fā)展，采用反卷積方法是目前波束成形相控麥克風(fēng)陣列技術(shù)進(jìn)行聲源定位的重要研究領(lǐng)域［9-11］。文獻(xiàn)［12］對(duì)比分析了目前主要的反卷積方法。CLEAN算法最早起源于天文學(xué)，其被用來(lái)去除天文望遠(yuǎn)鏡圖像中過于明亮的星體［13］。式子(8)又稱為點(diǎn)源擴(kuò)散函數(shù)(PSF，point spread function)?；赑SF所獲得聲源圖像由于在波束成形過程中主瓣和旁瓣相干性的影響，使得其往往較為粗糙，通常將其稱為“臟圖”(dirty map)。同時(shí)為消除聲圖中最大聲源點(diǎn)對(duì)其他聲源的掩蓋影響，需對(duì)“臟圖”采用CLEAN算法進(jìn)行處理［14-15］，最后所獲得的圖像稱為“干凈圖”(clean map)。CLEAN算法具體處理過程如下:

第一步，獲得基于 PSF的聲源圖像，也即“臟圖”;

第二步，搜索所有聲源掃描點(diǎn)，獲得最大峰值所在位置;

第三步，在每個(gè)聲源掃描點(diǎn)，減去所對(duì)應(yīng)的退化的點(diǎn)源擴(kuò)散函數(shù);

第四步，用干凈波束替代原始波束。

上述過程中，第二步至第四步需循環(huán)迭代，直至收斂。

將式(8)簡(jiǎn)寫為如下形式:

將式(11)代入式(12)可得

于是，在每個(gè)掃描點(diǎn)減去所對(duì)應(yīng)的退化的點(diǎn)源擴(kuò)散函數(shù)可以定義為:

于是可以將式子簡(jiǎn)寫為:

在第四步中，需用干凈的波束替代原始的點(diǎn)源擴(kuò)散函數(shù)。在本文中，采用了如下干凈波束形式:

如果經(jīng)過I輪迭代后，滿足‖F(xiàn)(i)‖≥‖F(xiàn)(i－1)‖，則認(rèn)為迭代過程已經(jīng)收斂。此時(shí)，每個(gè)掃描點(diǎn)上聲源輸出為:

2 風(fēng)洞試驗(yàn)及算法應(yīng)用

本次噪聲試驗(yàn)在中國(guó)航天空氣動(dòng)力技術(shù)研究院的FD-09風(fēng)洞進(jìn)行。該風(fēng)洞是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的具備氣動(dòng)噪聲試驗(yàn)?zāi)芰Φ拈]口回流式風(fēng)洞設(shè)施。試驗(yàn)過程中采用麥克風(fēng)陣列測(cè)量了起落架飛越(Flyover)和橫側(cè)(Sideline)兩個(gè)方向噪聲。91個(gè)麥克風(fēng)將呈對(duì)數(shù)螺旋排列，組成一個(gè)直徑1.5 m的麥克風(fēng)陣列。陣列被安裝在風(fēng)洞的上洞壁位置。該陣列由7條旋臂構(gòu)成，每條旋臂上布置了13個(gè)麥克風(fēng)。通過優(yōu)化布置麥克風(fēng)陣列位置，使得陣列旁瓣抑制水平在50 kHz頻率仍保持有12 dB，陣列分辨率在10 kHz能達(dá)到7.7 cm。圖2及圖3分別給出了陣列布置以及陣列分辨率隨頻率的變化曲線。麥克風(fēng)相陣列測(cè)量系統(tǒng)采用的麥克風(fēng)為PCB 1/4英寸高頻響麥克風(fēng)。數(shù)據(jù)采集器采用東華測(cè)試DH-5927高速并行采集器，單通道最高采集率為200 kHz。每個(gè)通道數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行無(wú)重疊分塊，每塊包含8192個(gè)采樣點(diǎn)。文中給出的數(shù)據(jù)處理結(jié)果均為窄帶信號(hào)分析結(jié)果。

主起落架模型如圖4所示，該模型采用1∶7.6比例，基本保留了迎風(fēng)面和外露部件細(xì)節(jié)，可以比較真實(shí)地反映主起落架主噪聲源分布情況。在全機(jī)模型中前起落架和主起落架是通過底座以嵌入方式分別與機(jī)身、機(jī)翼連接，而在本次試驗(yàn)中起落架將通過轉(zhuǎn)接結(jié)構(gòu)與風(fēng)洞的支撐裝置連接。模型飛越方向及橫側(cè)方向聲源探測(cè)時(shí)在風(fēng)洞中支撐方式如圖5所示。

圖2 陣列布置Fig.2 Microphone array

圖3 分辨率曲線Fig.3 Resolution curve

圖4 主起落架模型Fig.4 Landing gear model

圖5 模型在風(fēng)洞安裝位置Fig.5 Model positions in wind tunnel

2.1 單麥克風(fēng)信號(hào)頻譜

為有效分析風(fēng)洞背景噪聲頻譜特征及加裝起落架后噪聲信號(hào)的信噪比，需對(duì)陣列中單個(gè)麥克風(fēng)信號(hào)進(jìn)行頻譜特性分析。下圖6給出了單個(gè)麥克風(fēng)信號(hào)在不同風(fēng)速條件下空風(fēng)洞的背景噪聲以及加裝起落架后的噪聲頻譜特性。從圖6可以看出隨風(fēng)速增加，風(fēng)洞背景噪聲增大，信噪比增強(qiáng)。風(fēng)洞背景噪聲主要集中在2000 Hz以下的低頻段。40 m/s風(fēng)速條件下，信噪比較低，可用頻率段較窄。原因在于所用起落架模型比例較小，聲源區(qū)能量較弱，使得其在大部分頻段范圍內(nèi)被風(fēng)洞背景噪聲所掩蓋。

圖6 不同風(fēng)速下空風(fēng)洞及起落架噪聲單麥克風(fēng)頻譜響應(yīng)Fig.6 Spectrum curves for background and landing gears noise

此外，從圖6可以看到，在50 m/s風(fēng)速以后起落架噪聲比較明顯，在2～10 kHz頻率范圍內(nèi)大約有5 dB的信噪比。低頻下(低于2 kHz)風(fēng)洞背景噪聲較大，信噪比差;而高頻下(高于15 kHz)起落架噪聲較小，信噪比也較差;在3 500 Hz左右存在一個(gè)顯著的單音噪聲，而且峰值頻率與風(fēng)速無(wú)關(guān)，在50 m/s和60 m/s風(fēng)速下還出現(xiàn)了該單音噪聲的一個(gè)倍頻。

結(jié)合后續(xù)聲源分布圖發(fā)現(xiàn)，在3466 Hz下出現(xiàn)的單音噪聲是由起落架散熱孔引起。為此，試驗(yàn)過程中重新做了一副新的機(jī)輪。較于舊機(jī)輪，新機(jī)輪沒有散熱孔，同時(shí)優(yōu)化了機(jī)輪和起落架間連接方式和機(jī)輪內(nèi)腔結(jié)構(gòu)。圖7給出了60 m/s風(fēng)速下不同機(jī)輪的單麥克風(fēng)頻譜對(duì)比，圖中Background表示空風(fēng)洞背景噪聲，Old表示舊機(jī)輪，New表示新機(jī)輪，而Old_taped表示將舊機(jī)輪的散熱孔堵上后的噪聲。從圖7中可以看到，舊機(jī)輪堵上散熱孔之后，3.5 kHz左右的單音噪聲及其倍頻噪聲消失，可見該單音噪聲是由散熱孔引起的。新機(jī)輪與堵上散熱孔的舊機(jī)輪相似，沒有3.5 Hz的單音噪聲。新機(jī)輪的內(nèi)腔沒有引起明顯的噪聲。

圖7 60 m/s風(fēng)速下空風(fēng)洞及不同起落架噪聲單麥克風(fēng)頻譜響應(yīng)Fig.7 Spectrum curves for different wheels noise at 60 m/s

2.2 基于Beamforming的聲源“臟圖”結(jié)果

圖8 帶新舊機(jī)輪起落架2 197 Hz下聲源分布Fig.8 Noise source location at 2 197 Hz

圖8-圖10分別給出了60 m/s風(fēng)速下起落架加裝新、舊機(jī)輪后在不同頻率下，采用Beamforming算法處理后的聲源分布結(jié)果。結(jié)合圖7，在2 197 Hz條件下，起落架加裝新、舊機(jī)輪后其噪聲的單麥克風(fēng)頻譜響應(yīng)基本重合，反映到該頻率下聲源分布時(shí)，加裝不同機(jī)輪的起落架聲源分布相同，最大聲源區(qū)集中在起落架小艙門位置附近，如圖8所示。在3 466 Hz條件下，舊機(jī)輪由于存在散熱孔使得單麥克風(fēng)頻譜響應(yīng)曲線在該頻率下存在一個(gè)很強(qiáng)的單音噪聲。從圖9可以看出，該單音噪聲強(qiáng)度很高，使得加裝新、舊機(jī)輪后的起落架最大聲源區(qū)發(fā)生了改變。帶舊機(jī)輪起落架的最大聲源區(qū)在機(jī)輪位置，如圖9(a)，而帶新機(jī)輪起落架的最大聲源區(qū)依舊保持在主起小艙門位置附近，如圖9(b)。當(dāng)頻率達(dá)到4296 Hz時(shí)，單麥克風(fēng)頻譜曲線重合，加裝不同機(jī)輪的起落架主聲源分布重新回到艙門附近。此外，從上述結(jié)果分析可以得出，在主起落架小艙門附近存在一個(gè)很強(qiáng)的聲源區(qū)，且該噪聲為寬頻噪聲，使得該區(qū)域在很寬的頻譜范圍內(nèi)成為主起落架的主聲源區(qū)。為研究起落架其它子聲源區(qū)分布結(jié)果，需消去主聲源區(qū)對(duì)子聲源區(qū)的覆蓋效應(yīng)。下一節(jié)在此聲壓圖分布結(jié)果的基礎(chǔ)上，采用CLEAN算法，剔除小艙門聲源區(qū)，研究了不同頻率下的聲源分布。

圖9 帶新舊機(jī)輪起落架3 466 Hz下聲源分布Fig.9 Noise source location at 3 466 Hz

圖10 帶新舊機(jī)輪起落架4 296 Hz下聲源分布Fig.10 Noise source location at 4 296 Hz

2.3 最大聲源剔除后的聲源分布結(jié)果

從傳統(tǒng)的Beamforming算法處理結(jié)果可以看出，在較寬的頻譜范圍內(nèi)，主起小艙門是起落架的主要噪聲源，原因在于其與起落架主支桿間存在流動(dòng)縫道，使得前方來(lái)流通過該縫道后產(chǎn)生很強(qiáng)的類似噴流噪聲，并且該噪聲源的強(qiáng)度較于其他聲源區(qū)要高出5個(gè)分貝左右。為辨識(shí)其他聲源區(qū)，可采用CLEAN算法剔除某一主聲源區(qū)，圖 11及圖 12顯示了采用CLEAN算法將小艙門主聲源剔除后的聲源分布結(jié)果，為上述圖中可以看出聲壓圖動(dòng)態(tài)范圍縮小了5個(gè)分貝，并且顯示出其他聲源區(qū)分布結(jié)果。圖11及圖12避免起落架模型對(duì)聲源云圖的遮蓋，模型均往右移了10 cm。

圖11 帶新機(jī)輪起落架聲源分布(2 001 Hz)Fig.11 Noise source locations for“dirty”and CLEAN maps(2 001 Hz)

圖12 帶新機(jī)輪起落架聲源分布(2 539 Hz)Fig.12 Noise source locations for“dirty”and CLEAN maps(2 539 Hz)

3 結(jié)論

本文針對(duì)民機(jī)主起落架模型，開展了主起落架聲學(xué)風(fēng)洞試驗(yàn)。采用傳統(tǒng)Beamforming算法及CLEANPSF算法分析對(duì)比了不同頻率下主起聲源位置分布。研究結(jié)果表明:

(1)主起落架機(jī)輪散熱孔在中、低頻某一頻率上存在很強(qiáng)的單音噪聲，使得在該頻率上機(jī)輪散熱孔成為起落架最大聲源，且較于其他聲源，其聲壓級(jí)至少高出5個(gè)分貝;

(2)主起落架小艙門與大艙門、主支桿間形成的縫隙所產(chǎn)生的噪聲為一寬頻噪聲，且在較寬的頻域范圍內(nèi)，該噪聲源為主起落架主噪聲源;

(3)所采用的傳統(tǒng)Beamforming算法可以較好分辨出主起落架在不同頻率下的聲源分布;所采用的CLEAN-PSF算法可以有效剔除最大聲源對(duì)其他聲源區(qū)的覆蓋效應(yīng)，能夠有效抑制主聲源位置波束子瓣的干擾，給出更加細(xì)致的聲源分布結(jié)果。

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Aerodynamic noise source detection for main landing gear based on phased microphone array technique

Xu Kangle1，*，Chen Yingchun1，Jiang Yuan1，Zhou Jiajian2，Sun Gang3
(1.Shanghai Aircraft Design Institute of COMAC，Shanghai201210; 2.China Academy of Aerospace Aerodynamics，Beijing 100074;3.Fudan university，Shanghai200433)

Landing gear noise is one of the most important parts of the aircraft’s airframe noise.Due to the geometry complexity of the landing gear devices，as well as the interference effects on the flows surrounding the parts of the landing gear，the noise mechanism of the landing gear is extremely complicated.Currently，the phased microphone array is one of the most popular methods to detect the location of the acoustic source of the airframe noise.After acquiring the noise source data in a closed wind tunnel，the Beamforming are adopted to localize the exact noise source locations at different frequencies.In order to avoid the cover effect of side-lobes of the maximum noise source location，CLEAN-PSF algorithm is employed to cut out the noise source location at the main door.

main landing gear;aerodynamic noise;Beamforming;CLEAN-PSF

V211.3

Adoi:10.7638/kqdlxxb-2013.0112

0258-1825(2015)04-0523-07

2013-12-20;

2014-05-06

徐康樂*(1985-)，男，博士，主要從事氣動(dòng)設(shè)計(jì)及氣動(dòng)噪聲研究.E-mail:xukangle@comac.cc

徐康樂，陳迎春，江淵，等.基于相控麥克風(fēng)陣列的民機(jī)主起落架氣動(dòng)噪聲源識(shí)別技術(shù)研究［J］.空氣動(dòng)力學(xué)學(xué)報(bào)，2015，33(4): 523-529.

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