基于近場聲陣列的旋轉(zhuǎn)機械噪聲源識別

賴少將，李舜酩

基于近場聲陣列的旋轉(zhuǎn)機械噪聲源識別

賴少將，李舜酩

（南京航空航天大學(xué) 能源與動力學(xué)院，南京 210016）

為了有效控制旋轉(zhuǎn)機械噪聲，利用信號處理技術(shù)對整機或部件進行噪聲源識別是十分必要的，噪聲源準確識別可以為故障診斷和結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供依據(jù)。首先論述建立均勻線性近場聲陣列模型以獲得空間聲場數(shù)據(jù)的方法。其次，在傳統(tǒng)波束形成結(jié)果基礎(chǔ)上，利用反卷積法從中提取所需聲場信息以實現(xiàn)對聲源面可視化重構(gòu)。接著，在所搭建轉(zhuǎn)子噪聲試驗臺上，利用近場聲陣列提取各種工況下噪聲信號，并識別出軸承以及盤軸連接處為轉(zhuǎn)子主要噪聲源，驗證了基于聲源成像反卷積法均勻線性近場聲陣列在旋轉(zhuǎn)機械噪聲源識別方面的可行性。

聲學(xué)；噪聲源識別；旋轉(zhuǎn)機械；聲陣列；反卷積法

旋轉(zhuǎn)機械工作時不可避免地會產(chǎn)生振動和噪聲，其所發(fā)出的噪聲與具體的運行狀態(tài)有著密切關(guān)系，例如當高速運轉(zhuǎn)時，主要表現(xiàn)為空氣動力性噪聲，而中、低速運轉(zhuǎn)時以齒輪、軸承產(chǎn)生的機械性噪聲為主［1］。高聲強的噪聲不僅嚴重危害人們的健康，而且還會使自動控制設(shè)備和靈敏的測試儀器因“聲疲勞”失效，而要解決噪聲問題，最重要的是確定主要噪聲源位置［2］。傳統(tǒng)的噪聲源識別方法不能處理復(fù)雜的聲場環(huán)境，且精度較低［3］。隨著信號處理手段快速發(fā)展（聲強測量法、近場聲全息、波束形成等），噪聲源定位技術(shù)取得了很大發(fā)展，而基于聲學(xué)環(huán)境的波束形成技術(shù)是噪聲源識別、定位的先進技術(shù)之一［4］，它通過聲陣列測量空間內(nèi)聲波到達各陣元的信號相位差異，從而獲得聲源的幅值以及估計聲源的位置［5］。與聲強測量方法［6］相比，可以快速識別瞬態(tài)工況或過渡工況下的多點噪聲源信號特性，與近場聲全息［7］相比，可以用較少的傳感器對聲場進行可視化處理。

盡管使用聲陣列可以從測得的信號中提取期望的信號特征信息，同時可以抑制干擾噪聲，但是其在聲學(xué)故障診斷方面依然存在著諸多問題［8］，例如現(xiàn)有波束形成技術(shù)只能對噪聲源方位進行估計，不能精確定位；復(fù)雜環(huán)境中，噪聲源的識別以及特征信息提取難度大等。

本文在傳統(tǒng)波束形成的基礎(chǔ)上利用反卷積法對旋轉(zhuǎn)機械機械性噪聲進行噪聲源識別與定位，即聲源成像反卷積法（Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Sources，DAMAS）。該方法去除了傳統(tǒng)波束形成的波束特性，提高了聲源識別分辨率和準確率。通過轉(zhuǎn)子試驗臺模擬不同工況下的噪聲源信號，采用均勻線性近場聲陣列采集空間聲壓數(shù)據(jù)，利用DAMAS方法對試驗臺主要噪聲源進行識別。試驗結(jié)果表明，基于DAMAS的近場聲陣列方法對識別旋轉(zhuǎn)機械機械性噪聲源具有較高的準確性和可行性。

1　近場聲陣列模型

當信號源到聲壓傳感器的距離滿足經(jīng)驗公式（1）時，需要考慮信號源到聲陣列的陣元幅值衰減，即需要用近場波前模型代替平面波模型來描述聲波的傳播［9］，模型結(jié)構(gòu)［10］如圖1所示。

圖1　均勻線性近場聲陣列模型

式中L為陣列長度，λ為聲波波長。

根據(jù)圖1，運用幾何關(guān)系可以得到

式中r0、rm是所要定位聲源的距離參數(shù)和角度參數(shù)，通過這兩個參數(shù)可以得到聲源位置。

2　聲源識別方法

基于DAMAS的均勻線性近場聲陣列方法［11-12］主要原理分為三步，如圖2所示。其中的①、②、③分別代表的含義是：

圖2　DAMAS流程圖

①對原始信號進行波束形成處理，得到中間聲源；

②通過虛擬聲壓傳感器將最終聲源轉(zhuǎn)化成中間聲源，其中虛擬聲壓傳感器和中間聲源在最終結(jié)果中均不顯示，只是作為中間結(jié)果出現(xiàn)；

③令①與②分別得到的中間聲源相等，通過求解等式得到最終聲源。

進行聲源識別的具體步驟如下：

1）將傳統(tǒng)波束形成技術(shù)的輸出結(jié)果作為中間聲源

這一步驟分3個具體過程，如圖3所示。

圖3　傳統(tǒng)波束形成技術(shù)輸出中間聲源過程

①FFT變換

式中ωs為時間窗常數(shù)，如漢寧窗等；T為傅里葉變換的時間長度，KT表示總時間；*號表示復(fù)數(shù)共軛。

由Gmm'組成的互譜矩陣如方程（5）所示

式中m0為傳感器總數(shù)。

②相位修正

為了改變聲壓傳感器記錄信號的相位，從而還原回掃描點，需要一個導(dǎo)向因子式中am為對流折射修正因子；當處于靜態(tài)測量時，am≈1；f為聲源頻率；c為常溫下空氣中聲信號傳播的速度。

由導(dǎo)向因子組成一個向量，如方程（7）所示，它的長度和聲壓傳感器數(shù)量一樣。

③輸出傳統(tǒng)波束形成技術(shù)的結(jié)果

該輸出結(jié)果用中間聲源表示為

2）反卷積計算

反卷積計算的過程分為兩步，如圖4所示。

圖4　反卷積計算過程

①最終聲源點信號轉(zhuǎn)化

通過導(dǎo)向因子，把最終聲源點信號轉(zhuǎn)化為虛擬聲壓傳感器信號

式中pm：n代表虛擬聲壓傳感器信號，m、n分別代表第m個聲壓傳感器和第n個聲源點；Qn代表第n（n=1，2，…，N）個最終聲源點的聲壓的平方。

任意兩個虛擬聲壓傳感器之間對應(yīng)的信號乘積為

因為最終聲源點被全部當作可疑聲源點處理，所以每一個被掃描到的最終聲源點都有可能對中間聲源點產(chǎn)生影響，因此每一個最終聲源點都需要轉(zhuǎn)換成虛擬聲壓傳感器信號，即

②獲得中間聲源點

通過導(dǎo)向因子將虛擬聲壓傳感器信號轉(zhuǎn)換成修正后的中間聲源點

將式（12）代入式（13）得到

式中［］n'

3）迭代計算

3　試驗方案

在存在混響的房間內(nèi)搭建基于近場聲陣列測量的轉(zhuǎn)子噪聲試驗臺如圖4所示。試驗臺包含電機、轉(zhuǎn)軸、軸承和轉(zhuǎn)盤。試驗臺使用直流并勵電動機驅(qū)動，轉(zhuǎn)軸經(jīng)聯(lián)軸器聯(lián)接到電機上，電機可實現(xiàn)0～10 000 r/min范圍的無級調(diào)速。

圖4　轉(zhuǎn)子振動試驗臺

轉(zhuǎn)子噪聲數(shù)據(jù)測試系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，如圖5所示。硬件包括：A：光電傳感器、B：電渦流傳感器、S1-4：聲壓傳感器、C：DH 5922動態(tài)信號測試儀、D：INV 3018 A高精度數(shù)據(jù)采集儀；軟件包括：E：DH 5920動態(tài)信號采集分析軟件、F：DASP軟件。

聲壓陣列由4個聲壓傳感器線性分布組成，傳感器間距為200 mm，距離轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動軸為150 mm。在轉(zhuǎn)子同一截面的支座上安裝相互垂直的電渦流傳感器用于軸心軌跡的測量。

圖5　轉(zhuǎn)子噪聲測量系統(tǒng)

試驗的采樣頻率為5 120 Hz，采樣時間為20 s。試驗采用掃描法，即使用少量的聲壓傳感器按照一定的秩序分多次分別測量，從而獲得空間聲場數(shù)據(jù)。

4　轉(zhuǎn)子聲源識別

通過電機改變轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速，獲得轉(zhuǎn)速為4 500 r/min和6 000 r/min時的近場空間聲壓數(shù)據(jù)，并利用快速傅里葉變化，將其轉(zhuǎn)化為頻域圖，如圖6所示。

圖6　聲陣列頻譜特性

在圖6中可以看到轉(zhuǎn)子激起的頻率范圍較廣，主要分布在400 Hz～1 000 Hz，屬于中頻噪聲，而軸承噪聲的分布頻率為400 Hz～2 000 Hz，故考慮噪聲可能是由于軸承振動引起的機械性噪聲。

通過DAMAS方法對各測點聲壓傳感器采集的信號進行處理，得到最終聲源的空間聲壓分布圖和等聲壓線圖，如圖7和圖8所示，其中空間聲壓分布圖使用迭代計算得到的結(jié)果作為分布值，等聲壓線圖使用聲壓級SPL作為分布值。

圖7　n=4 500 r/min

圖8　n=6 000 r/min

從圖7和圖8中可以看到，轉(zhuǎn)子試驗臺存在明顯的四個主要噪聲源，將圖7和圖8中的噪聲源位置與實際幾何位置對比，見表1，可以看出，噪聲源在X方向的分布分別指向電機、軸承1、盤軸連接處和軸承2，其中指向電機、軸承1和盤軸連接處的噪聲源均位于電機、軸承1和盤軸連接處所在的實際幾何位置區(qū)間內(nèi)，指向軸承2的噪聲源與實際幾何位置有一點距離，4 500 r/min時偏離稍大，但是僅僅偏離不到6 mm。而噪聲源在Y方向上基本分布在離轉(zhuǎn)軸25 mm～30 mm的位置上。對比4 500 r/min和6 000 r/min時的噪聲源位置，其中有兩個噪聲源位置重合，兩個位置非常接近，即同一個轉(zhuǎn)子試驗臺產(chǎn)生噪聲源的位置一致，表明基于DAMAS的均勻線性近場聲壓陣列方法在識別不同工況下的旋轉(zhuǎn)機械機械性噪聲源位置方面具有較高的可行性和準確性。

表1　實際試件位置和基于DAMAS方法的噪聲源位置

通過對軸承拆解分析，如圖9所示，可以看到轉(zhuǎn)軸在兩軸承處出現(xiàn)了較嚴重的劃痕，表明在軸承處存在故障，即存在噪聲，驗證了基于DAMAS的均勻線性近場聲陣列方法對識別旋轉(zhuǎn)機械機械性噪聲源位置具有較高的準確性。

圖9　軸承處轉(zhuǎn)軸拆解圖

5　結(jié)語

（1）考慮信號的幅值衰減，用近場波前模型代替平面波模型假設(shè)，提高了聲源識別的精度。

（2）利用反卷積法對聲陣列采集的信號進行修正，去除了傳統(tǒng)波束形成的波束特性，排除了房間反射干擾和通道自噪聲等信號干擾，提高了聲源識別的精度。

（3）通過轉(zhuǎn)子振動試驗臺提取噪聲信號，驗證了基于DAMAS的近場聲陣列方法可以較準確地識別聲源平面內(nèi)單個或者多個機械性噪聲源。

（4）通過對轉(zhuǎn)子噪聲源的識別，進而可以檢測出振動位置，說明該方法在旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)的故障診斷和健康監(jiān)測等領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用價值。

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Noise Source Identification of Rotating Machinery Based on Near-fieldAcoustic PressureArrays

LAI Shao-jiang，LI Shun-ming
（College of Energy and Power Engineering，Nanjing University ofAeronautics andAstronautics，Nanjing 210016，China）

In order to control the noise of the rotating machinery effectively，the signal processing techniques are usually used to identify the noise sources of the whole machine or component parts for fault diagnosis and structural optimization.In this paper，a model of uniform linear near-field acoustic pressure array is constructed to obtain the sound field data.Then，the method of Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Sources（DAMAS）is employed to extract the information of the sound field from the results of traditional beam-forming analysis to realize the visual reconstruction of the sound source surface.Finally，the rotor vibration test rig based on the near-filed acoustic pressure array measuring is built to obtain the experimental vibration signals under different conditions.The bearings and connection between the turntable and the shaft are found to be the positions of noise sources.Therefore，the feasibility of the proposed method is verified.

acoustics；noise source identification；rotating machinery；acoustic pressure array；DAMAS

TB52.9

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.03.025

1006-1355（2016）03-0122-05

2015-11-23

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目；機械結(jié)構(gòu)強度與振動國家重點實驗室開放課題資助項目（SV2015-KF-01）；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃資助項目（SJLX15_0107）

賴少將（1991-），男，浙江寧波人，碩士生，主要從事旋轉(zhuǎn)機械結(jié)構(gòu)動態(tài)特性分析。E-mail：laisj@nuaa.edu.cn

李舜酩，男，博士生導(dǎo)師。E-mail：smli@nuaa.edu.cn