工業(yè)平縫機(jī)的噪聲源識(shí)別與運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)研究

張志勇， 劉 鑫， 黃彩霞， 譚 濤

(1. 工程車輛輕量化與可靠性技術(shù)湖南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410114；2. 長(zhǎng)沙理工大學(xué) 汽車與機(jī)械工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410114； 3. 湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410205)

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工業(yè)平縫機(jī)的噪聲源識(shí)別與運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)研究

張志勇1,2， 劉 鑫1， 黃彩霞3， 譚 濤2

(1. 工程車輛輕量化與可靠性技術(shù)湖南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)沙 410114；2. 長(zhǎng)沙理工大學(xué) 汽車與機(jī)械工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410114； 3. 湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院，長(zhǎng)沙 410205)

為了有效控制工業(yè)平縫機(jī)的運(yùn)行噪聲，有必要開(kāi)展噪聲源識(shí)別和運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)研究。首先基于分部運(yùn)行法進(jìn)行平縫機(jī)振動(dòng)與噪聲信號(hào)的測(cè)試實(shí)驗(yàn)，并對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行低通濾波和去趨勢(shì)項(xiàng)處理；然后根據(jù)分部運(yùn)行下的噪聲功率譜密度，確定出主要的噪聲源是刺布挑線機(jī)構(gòu)和旋梭機(jī)構(gòu)；最后分別以主要噪聲源附近的振動(dòng)加速度信號(hào)和運(yùn)行噪聲聲壓為自變量和因變量，基于核偏最小二乘回歸方法建立運(yùn)行噪聲的預(yù)測(cè)模型，開(kāi)展了運(yùn)行噪聲對(duì)振動(dòng)加速度的敏感性分析。噪聲預(yù)測(cè)模型的精度分析表明，振動(dòng)加速度與噪聲聲壓之間的非線性關(guān)系能被準(zhǔn)確建模，運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)模型具有非常高的精度。敏感性分析進(jìn)一步確定，平縫機(jī)運(yùn)行噪聲對(duì)刺布挑線機(jī)構(gòu)Y方向的振動(dòng)最敏感，其次是旋梭機(jī)構(gòu)Z方向的振動(dòng)。

噪聲源識(shí)別；噪聲預(yù)測(cè)；分部運(yùn)行；核偏最小二乘；敏感性分析；工業(yè)平縫機(jī)

工業(yè)平縫機(jī)是制衣廠的主要縫制設(shè)備，隨著平縫機(jī)轉(zhuǎn)速的增加和生產(chǎn)規(guī)模的提高，大量同時(shí)工作的機(jī)器所帶來(lái)的噪聲對(duì)操作員的工作效率和健康帶來(lái)極大的影響[1]，而且噪聲干擾容易導(dǎo)致安全事故的發(fā)生，因此有必要對(duì)平縫機(jī)的噪聲控制問(wèn)題開(kāi)展研究，而準(zhǔn)確識(shí)別噪聲源并對(duì)噪聲進(jìn)行預(yù)測(cè)是有效解決問(wèn)題的關(guān)鍵，也一直是噪聲控制研究人員的研究重點(diǎn)[2-3]。

基于實(shí)驗(yàn)的噪聲源識(shí)別方法主要包括覆蓋法、聲壓測(cè)量法、聲功率測(cè)量法、聲強(qiáng)測(cè)量法和振動(dòng)測(cè)量法等[4-7]。其中覆蓋法是最可靠的方法，但是需要在消聲室中進(jìn)行，且需要確保對(duì)覆蓋部分的噪聲有效阻斷，對(duì)于復(fù)雜、精密的平縫機(jī)顯然是不切實(shí)際。通過(guò)聲壓法測(cè)量機(jī)械系統(tǒng)的噪聲，能夠得到高精度的聲壓量，但是測(cè)量結(jié)果易受環(huán)境的影響而需要進(jìn)行修正[4]。聲功率的測(cè)量也需要在特定的聲學(xué)環(huán)境里直接測(cè)量聲壓，再計(jì)算出聲功率[5]。聲強(qiáng)測(cè)量不受周圍環(huán)境反射的影響，也不受背景噪聲的影響，因此，近年來(lái)該方法已成為噪聲源識(shí)別、聲功率評(píng)定最有效的手段之一，但此方法所需要的軟硬件成本和實(shí)施費(fèi)用較高[6]。振動(dòng)測(cè)量法是根據(jù)表面振動(dòng)速度計(jì)算出表面輻射聲功率，不需要特殊的聲學(xué)環(huán)境，但需要測(cè)量大量的數(shù)據(jù)[7]。

基于數(shù)值分析的噪聲源識(shí)別方法，首先是建立聲振模型，然后通過(guò)分析振動(dòng)與聲音的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)噪聲。聲振模型主要包括物理模型[8]、能量統(tǒng)計(jì)模型[9]和有限元模型[10]等。其中，物理模型利用解析形式的方程式建立振動(dòng)與噪聲的本構(gòu)關(guān)系，但對(duì)于復(fù)雜的結(jié)構(gòu)或系統(tǒng)，建立解析形式的模型較難，甚至根本就不存在解析模型。另一方面，統(tǒng)計(jì)模型和有限元模型一般利用AutoSEA和ANSYS等商業(yè)軟件建立聲振模型，用來(lái)預(yù)測(cè)噪聲聲壓級(jí)或聲場(chǎng)分布，但無(wú)法給出噪聲的解析模型。更重要的是，這些模型很難用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。

本文首先基于分部運(yùn)行法開(kāi)展工業(yè)平縫機(jī)噪聲源識(shí)別，然后利用噪聲源附近的振動(dòng)加速度信號(hào)和運(yùn)行噪聲聲壓，基于核偏最小二乘方法建立平縫機(jī)運(yùn)行噪聲的高精度、解析形式的預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)預(yù)測(cè)模型分析運(yùn)行噪聲對(duì)每個(gè)振動(dòng)的敏感性，進(jìn)一步確定運(yùn)行噪聲對(duì)噪聲源哪個(gè)方向的振動(dòng)最敏感。提出的噪聲預(yù)測(cè)模型完全基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建模，具有建模方法簡(jiǎn)單、模型為解析形式、預(yù)測(cè)精度高等特點(diǎn)。因此，研究的方法和結(jié)論能為機(jī)械系統(tǒng)的振動(dòng)與噪聲控制提供參考。

1 平縫機(jī)噪聲源識(shí)別

1.1 分部運(yùn)行實(shí)驗(yàn)

平縫機(jī)的動(dòng)力傳遞路線可分3條：① 驅(qū)動(dòng)電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)上軸機(jī)構(gòu)，再由上軸機(jī)構(gòu)將動(dòng)力傳動(dòng)給刺布挑線機(jī)構(gòu)；② 豎軸機(jī)構(gòu)通過(guò)兩對(duì)傘齒輪嚙合將動(dòng)力由上軸傳遞到下軸，同時(shí)也把轉(zhuǎn)速增加一倍。另外，豎軸和下軸末端分別安裝了油泵和旋梭機(jī)構(gòu)；③ 抬牙送布機(jī)構(gòu)直接將上軸的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)樾〗嵌鹊耐鶑?fù)擺動(dòng)。分部運(yùn)行的原則是保證拆除機(jī)構(gòu)后不會(huì)對(duì)其他剩下機(jī)構(gòu)的運(yùn)行造成影響，因此方案為：首先在所有機(jī)構(gòu)都未拆除的情況下進(jìn)行整機(jī)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)；然后分別拆除旋梭機(jī)構(gòu)、下軸機(jī)構(gòu)、刺布挑線機(jī)構(gòu)、抬牙送布機(jī)構(gòu)、豎軸機(jī)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)，共進(jìn)行7次振動(dòng)與噪聲測(cè)試實(shí)驗(yàn)。

為了測(cè)量平縫機(jī)分部運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)與噪聲信號(hào)，采用如圖1所示的實(shí)驗(yàn)方案。定義地面向上的方向?yàn)閆方向，操作人員面對(duì)的方向?yàn)閅方向，電機(jī)軸線方向?yàn)閄方向。測(cè)量加速度的傳感器選用美國(guó)PCB生產(chǎn)的333B30型加速度傳感器，其頻率響應(yīng)范圍、相對(duì)靈敏度、質(zhì)量等參數(shù)符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[11]的相關(guān)規(guī)定。通過(guò)平縫機(jī)的動(dòng)力學(xué)分析可知，沖擊力主要在Y方向和Z方向，且產(chǎn)生沖擊力較大的部件為刺布挑線機(jī)構(gòu)和旋梭機(jī)構(gòu)。結(jié)合平縫機(jī)特點(diǎn)和機(jī)架的結(jié)構(gòu)模態(tài)分析結(jié)果，確定振動(dòng)測(cè)試點(diǎn)的布置如下：測(cè)試點(diǎn)1位于平縫機(jī)機(jī)頭靠近針桿處；測(cè)試點(diǎn)2和3分別布置在驅(qū)動(dòng)電機(jī)罩上端和臺(tái)板左側(cè)；測(cè)試點(diǎn)4安裝在針板的安裝孔處；測(cè)試點(diǎn)5和6分別布置在潤(rùn)滑油盤(pán)和機(jī)架橫梁處。其中測(cè)試點(diǎn)4是國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[11]規(guī)定的振動(dòng)測(cè)試點(diǎn)。

測(cè)量噪聲信號(hào)的聲級(jí)計(jì)選用杭州愛(ài)華儀器有限公司生產(chǎn)的AWA6270+AB型聲級(jí)計(jì)。聲級(jí)計(jì)按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[12]要求，其端面軸線對(duì)準(zhǔn)針板孔與針板平面成45°夾角，通過(guò)針桿中心平面且垂直于主軸軸線。噪聲測(cè)試位置是國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[12]規(guī)定的噪聲測(cè)試點(diǎn)。平縫機(jī)運(yùn)行中的噪聲相對(duì)聲壓值由實(shí)時(shí)聲壓信號(hào)輸出接口提供。平縫機(jī)空載運(yùn)行于4 000 r/min，測(cè)量環(huán)境為較大空間的室內(nèi)，環(huán)境噪聲低于最低工作噪聲10 dB以上，符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[11]對(duì)環(huán)境的規(guī)定。為了獲得較高的信號(hào)同步性，振動(dòng)與噪聲信號(hào)采集選用NI的PXI-8105e嵌入式控制器和動(dòng)態(tài)采集卡PXI-4472，采樣頻率為10 kHz。

圖1 平縫機(jī)振動(dòng)與噪聲信號(hào)測(cè)試實(shí)驗(yàn)Fig.1 The vibro-acoustic experiment of sewing machines

1.2 信號(hào)處理

考慮到平縫機(jī)結(jié)構(gòu)振動(dòng)所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)噪聲以中低頻為主，信號(hào)濾波的低通截止濾波頻率為1 000 Hz。另外，在信號(hào)采集過(guò)程中，由于放大器溫漂、傳感器頻率特性不穩(wěn)定性，以及噪聲干擾等因素，采集的信號(hào)數(shù)據(jù)往往會(huì)偏離基線，這種信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)會(huì)影響信號(hào)的正確性。本文采用多項(xiàng)式最小二乘法對(duì)采集的加速度和噪聲信號(hào)進(jìn)行消除趨勢(shì)項(xiàng)處理，其過(guò)程可描述如下：

(1)

式中:k=1,2,…,n為采集信號(hào)的序號(hào)，m為多項(xiàng)式的階次；

(2) 待定系數(shù)aj(j=0,1,…,m)通過(guò)最小二乘法求解下式而獲得：

(2)

(3)

1.3 平縫機(jī)噪聲源識(shí)別

對(duì)采集的噪聲信號(hào)進(jìn)行低通濾波和消除趨勢(shì)項(xiàng)處理后計(jì)算功率譜密度。圖2(a)～圖2(d)分別為整機(jī)、拆除旋梭機(jī)構(gòu)、下軸機(jī)構(gòu)和刺布挑線機(jī)構(gòu)后的噪聲聲壓功率譜密度，峰值降低情況如表1所示。由圖2(a)所示的噪聲功率譜密度可知，兩個(gè)波峰對(duì)應(yīng)的頻率分別為68.4 Hz和131.8 Hz，與上軸旋轉(zhuǎn)頻率66.7 Hz和下軸旋轉(zhuǎn)頻率133.4 Hz很接近，可知噪聲主要為機(jī)構(gòu)撞擊聲和結(jié)構(gòu)噪聲。

圖2 分部運(yùn)行時(shí)的噪聲功率譜密度Fig.2 Power spectral density of sewing machines noise pressure under separated operation

由表1、圖2(a)和圖2(b)可知，拆除旋梭機(jī)構(gòu)后，131.8 Hz處的功率譜密度峰值由24降至17，說(shuō)明旋梭機(jī)構(gòu)是產(chǎn)生131.8 Hz噪聲的主要激勵(lì)源。由表1、圖2(c)和圖2(d)可知，拆除刺布挑線機(jī)構(gòu)能將68.4 Hz處的功率譜密度峰值由24降低到8，同時(shí)將131.8 Hz處的功率譜密度峰值由15降低到一個(gè)很小的值，可見(jiàn)刺布挑線機(jī)構(gòu)是產(chǎn)生68.4 Hz和131.8 Hz噪聲的主要激勵(lì)源。綜上所述，平縫機(jī)最大的噪聲源是刺布挑線機(jī)構(gòu)，其次是旋梭機(jī)構(gòu)。通過(guò)對(duì)刺布挑線機(jī)構(gòu)和旋梭機(jī)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)分析，可知刺布挑線機(jī)構(gòu)通過(guò)曲柄滑塊機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)針桿的上下運(yùn)動(dòng)，由曲柄搖臂機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)挑線桿的挑線運(yùn)動(dòng)。旋梭在結(jié)構(gòu)上相當(dāng)于一個(gè)偏心輪，且旋轉(zhuǎn)速度是上軸的2倍。這些往復(fù)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)和偏心輪的高速旋轉(zhuǎn)是產(chǎn)生振動(dòng)的主要原因。雖然上軸和下軸都安裝了平衡塊進(jìn)行動(dòng)平衡，但安裝的相位角，以及平衡塊的質(zhì)量分布是改善平衡效果的關(guān)鍵，仍值得進(jìn)一步分析。

表1 分部運(yùn)行下的噪聲聲壓功率譜密度峰值

2 核偏最小二乘回歸建模

2.1 核函數(shù)變換

傳統(tǒng)的偏最小二乘回歸方法實(shí)質(zhì)是一種線性建模方法，只有當(dāng)自變量與因變量之間的關(guān)系為線性相關(guān)關(guān)系時(shí)才能獲得較高的建模精度。核偏最小二乘回歸方法首先通過(guò)核函數(shù)將原始空間里的非線性關(guān)系映射到特征空間，實(shí)現(xiàn)非線性關(guān)系到線性關(guān)系的轉(zhuǎn)化。然后，再利用偏最小二乘回歸方法建立線性模型，獲得高精度的回歸模型。該方法在不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[14-15]。

Φ:xi∈Rm→Φ(xi)∈H

(4)

具體可描述如下：

(1) 為了處理數(shù)據(jù)間幅值大小不一致，避免大數(shù)淹沒(méi)小數(shù)的問(wèn)題，建模前先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，方法如下：

(5)

(6)

(2) 利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算核矩陣，實(shí)現(xiàn)原變量空間到特征空間的變換，如：

[K]ij=〈Φ(xi),Φ(xj)〉=[k(xi,xj)]

(7)

式中：xi和xj都為建模數(shù)據(jù)；k(·)為核函數(shù)。在此選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，如：

k(x,y)=exp(‖x-y‖2/c)

(8)

式中:c為核函數(shù)寬度，表示為[14]：

c=rpσ2

(9)

式中：r為根據(jù)建模過(guò)程決定的常數(shù)；p為建模數(shù)據(jù)的維數(shù)；σ2為建模數(shù)據(jù)的方差。

(10)

式中：I為n×n維單位矩陣；En為元素全為1的n×n維矩陣；n為樣本數(shù)據(jù)空間大小。

當(dāng)用另一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)回歸模型精度時(shí)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)也同樣先經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后，再計(jì)算核矩陣，方法如下：

[Kt]tj=〈Φ(xt),Φ(xj)〉=[k(xt,xj)]

(11)

式中:xt為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，樣本空間大小為nt。

檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的核矩陣中心化方法為：

(12)

式中:Ent為元素全為1的nt×n維矩陣。

2.2 偏最小二乘回歸建模

在核函數(shù)變換后的特征空間內(nèi)，利用偏最小二乘方法建立回歸模型的過(guò)程表示如下：

(1) 隨機(jī)設(shè)置初始向量u0，可以為因變量的任意一列。

(2) 計(jì)算權(quán)值向量wi，如：

wi=ΦiT/‖ΦiTui‖

(13)

(3) 提取成分ti：

(14)

(4) 更新ui：

ui=Yiqi/(qiTqi)

(15)

式中:qi=Yiti/‖titiT‖2。

重復(fù)步驟(2)～(4)，直至所有成分被提取。提取成分的數(shù)量不僅要確保獲得較高的擬合精度，同時(shí)也要避免過(guò)擬合，因此每次提取一個(gè)新成分時(shí)需要檢查該成分對(duì)提高回歸模型預(yù)測(cè)精度的重要性，當(dāng)成分對(duì)預(yù)測(cè)精度貢獻(xiàn)不大時(shí)便停止成分提取。成分貢獻(xiàn)量計(jì)算方法如下[16]：

λ=PRESSk/SSRk-1

(16)

式中：PRESSk為提取第k個(gè)成分后的回歸模型預(yù)測(cè)誤差平方和；SSRk-1為提取第k個(gè)成分前回歸模型擬合誤差平方和。當(dāng)系數(shù)λ大于0.9是可認(rèn)為第k個(gè)成分對(duì)于預(yù)測(cè)精度的提高無(wú)意義，可停止成分提取。

在提取成分過(guò)程中，K和Y的更新公式為：

(17)

(18)

當(dāng)所有的成分提取后，以建模數(shù)據(jù)為輸入時(shí)，回歸模型的輸出為：

(19)

由于在回歸建模時(shí)對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，回歸模型輸出需要還原為原值，方法為：

(20)

以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)為輸入時(shí)，回歸模型輸出的計(jì)算方法如式(21)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)還原方法如式(20)。

(21)

3 噪聲預(yù)測(cè)與分析

3.1 預(yù)測(cè)精度分析

在分析回歸模型的預(yù)測(cè)精度時(shí)，一般用測(cè)定系數(shù)表示回歸模型輸出對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的擬合精度，如：

R2=1-SSR/SSY

(22)

圖3～圖4為核偏最小二乘回歸模型輸出的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與建模數(shù)據(jù)的對(duì)比。其中圖3的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)分別為建模數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，兩者誤差越小就越接近對(duì)角線。由圖可看出，所有點(diǎn)都集聚在對(duì)角線周圍，說(shuō)明預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與建模數(shù)據(jù)的誤差比較小。圖4為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和建模數(shù)據(jù)在時(shí)域中的對(duì)比，同樣可看出兩者誤差也非常小。通過(guò)式(22)計(jì)算回歸模型的測(cè)定系數(shù)為0.99，說(shuō)明回歸模型的擬合精度非常高。

圖3 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.3 Comparison of predictive data and modeling data

圖4 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在時(shí)域中的對(duì)比Fig.4 Comparison of predictive data and modeling data in time domain

用建模數(shù)據(jù)檢驗(yàn)回歸模型的精度時(shí)，只能說(shuō)明回歸模型對(duì)建模數(shù)據(jù)的擬合精度。因?yàn)榻?shù)據(jù)參與了回歸系數(shù)的優(yōu)化，所以對(duì)模型是否具備穩(wěn)健性沒(méi)有說(shuō)服力。為了檢驗(yàn)回歸模型的穩(wěn)健性，一般還要以未參與建模的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)為模型輸入進(jìn)行擬合精度分析。圖5～圖6為回歸模型的穩(wěn)健性分析。由這2個(gè)圖可知，回歸模型對(duì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合精度比對(duì)建模數(shù)據(jù)的擬合精度略低。用式(22)計(jì)算回歸模型的測(cè)定系數(shù)為0.98，說(shuō)明回歸模型具有非常強(qiáng)的穩(wěn)健性。需要說(shuō)明的是，建立的噪聲預(yù)測(cè)模型只能表示當(dāng)前測(cè)試點(diǎn)的聲振關(guān)系，對(duì)于不同的測(cè)試點(diǎn)有不同的噪聲預(yù)測(cè)模型。

圖5 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.5 Comparison of predictive data and testing data

圖6 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)在時(shí)域中的對(duì)比Fig.6 Comparison of predictive data and testing data in time domain

3.2 敏感性分析

雖然通過(guò)分析平縫機(jī)分部運(yùn)行實(shí)驗(yàn)下的噪聲功率譜密度，識(shí)別出主要的噪聲源為刺布挑線機(jī)構(gòu)和旋梭機(jī)構(gòu)，但仍未知這些機(jī)構(gòu)哪些方向上的振動(dòng)對(duì)噪聲影響較大，而確定出需要控制的振動(dòng)方向是結(jié)構(gòu)或機(jī)構(gòu)低噪聲優(yōu)化設(shè)計(jì)的重要前提條件。為此，有必要基于建立的高精度運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)模型，開(kāi)展運(yùn)行噪聲對(duì)振動(dòng)加速度的敏感性分析，確定出對(duì)運(yùn)行噪聲最敏感的振動(dòng)，為平縫機(jī)結(jié)構(gòu)低噪聲設(shè)計(jì)提供參考。

假設(shè)不同機(jī)構(gòu)的不同方向的振動(dòng)不具有耦合性，或只具有低耦合性，可采取如下的敏感性分析方法：首先人為地每次降低一個(gè)機(jī)構(gòu)某一方向的振動(dòng)加速度幅值，并作為噪聲預(yù)測(cè)模型的輸入；然后計(jì)算預(yù)測(cè)模式輸出噪聲聲壓的有效值；重復(fù)以上過(guò)程，分別對(duì)2個(gè)噪聲源2個(gè)方向的振動(dòng)加速度，按降低0%，20%，40%，60%進(jìn)行運(yùn)行噪聲的敏感性分析，如圖7所示。容易知道，可根據(jù)曲線的斜率判斷敏感性的大小，如斜率越大則敏感性越大。由圖可知，平縫機(jī)運(yùn)行噪聲對(duì)刺布挑線機(jī)構(gòu)Y方向的振動(dòng)最敏感，其次是旋梭機(jī)構(gòu)Z方向的振動(dòng)。降低這2個(gè)部件在這2個(gè)方向上的振動(dòng)，對(duì)降低平縫機(jī)運(yùn)行噪聲最有效。

圖7 振動(dòng)加速度敏感性分析Fig.7 Sensitivity analysis of vibration accelerations

4 結(jié) 論

開(kāi)展了工業(yè)平縫機(jī)噪聲源識(shí)別和運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)研究，得到如下結(jié)論：

(1) 基于分部運(yùn)行下的噪聲功率譜密度分析，確定平縫機(jī)的最大的噪聲源為刺布挑線機(jī)構(gòu)，其次是旋梭機(jī)構(gòu)。

(2) 以噪聲源附近的振動(dòng)加速度為自變量，平縫機(jī)運(yùn)行噪聲為因變量，基于核偏最小二乘回歸方法建立運(yùn)行噪聲預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)精度分析證明，噪聲預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度非常高，同時(shí)具有非常強(qiáng)的穩(wěn)健性。

(3) 利用噪聲預(yù)測(cè)模型開(kāi)展運(yùn)行噪聲對(duì)振動(dòng)加速度的敏感性分析，確定平縫機(jī)運(yùn)行噪聲對(duì)刺布挑選機(jī)構(gòu)Y方向的振動(dòng)最敏感，其次是旋梭機(jī)構(gòu)Z方向的振動(dòng)。低噪聲結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)考慮如何降低這2個(gè)機(jī)構(gòu)在這2個(gè)方向的振動(dòng)。

[1] ZAJACZKOWSKI J. Vibrations of a crank-shaft in a sewing machine induced by a zigzag mechanism[J]. International Journal of Clothing Science and Technology, 1999, 11(1): 53-59.

[2] 褚志剛, 楊洋. 基于非負(fù)最小二乘反卷積波束形成的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲源識(shí)別[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2013, 32(23): 75-81.

CHU Zhigang, YANG Yang. Noise source identification for an engine based on FFT-non-negative least square (NNLS) deconvolution beamforming [J]. Journal of Vibration and Shock, 2013, 32(23): 75-81.

[3] 郝鵬, 鄭四發(fā), 連小珉. 運(yùn)動(dòng)噪聲源的時(shí)域傳遞路徑模型及貢獻(xiàn)率分析[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2012, 48(8): 104-109.

HAO Peng, ZHENG Sifa, LIAN Xiaomin. Time-domain transfer path modal and contribution analysis of moving noise sources[J]. Journal of Mechanical Engineering,2012, 48(8): 104-109.

[4] 袁旻忞, SHEN Anne, 魯帆, 等. 高速列車運(yùn)行工況下噪聲傳遞路徑及聲源貢獻(xiàn)量分析[J].振動(dòng)與沖擊, 2013, 32(21): 189-196.

YUAN Minmin, SHEN Anne, LU Fan, et al. Operational transfer path analysis and noise sources contribution for China railway high-speed (CHR)[J]. Journal of Vibration and Shock,2013, 32(21): 189-196.

[5] 馮仁華, 劉敬平, 付建勤, 等. 一種高效的發(fā)動(dòng)機(jī)輻射噪聲計(jì)算方法研究[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2014, 33(18): 198-203.

FENG Renhua, LIU Jingping, FU Jianqin, et al. A fast and effective calculation method for engine radiated noise [J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(18): 198-203.

[6] FAN R P, SU Z Q, MENG M, et al. Application of sound intensity and partial coherence to identify interior noise sources on the high speed train[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2014, 46(2):481-493.

[7] 岳東鵬, 郝志勇, 劉月輝, 等. 柴油機(jī)表面輻射噪聲源識(shí)別的研究[J]. 汽車工程, 2004, 26(5): 613-615.

YUE Dongpeng, HAO Zhiyong, LIU Yuehui, et al. A study on surface noise sources identification for diesel engine[J]. Automotive Engineering, 2004, 26(5): 613-615.

[8] CHANDRA N, RAJA S, NAGENDRA GOPAL K V. Vibro-acoustic response and sound transmission loss analysis of functionally graded plates[J]. Journal of Sound and Vibration, 2014, 333(22): 5786-5802.

[9] GUASCH O, ARAGONS, JANER M. A graph cut strategy for transmission path problems in statistical energy analysis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2012, 30(1): 343-355.

[10] DHANDOLE S, MODAK S V. A constrained optimization based method for acoustic finite element model updating of cavities using pressure response[J]. Applied Mathematical Modelling, 2012: 36(1): 399-413.

[11] 工業(yè)縫紉機(jī)振動(dòng)的測(cè)試方法:QB/T 1178—2006[S]. 中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì), 2006.

[12] 工業(yè)縫紉機(jī)噪聲級(jí)的測(cè)試方法:QB/T 1177—2007[S]. 中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì), 2007.

[13] 王濟(jì), 胡曉. MATLAB在振動(dòng)信號(hào)處理中的應(yīng)用[M]. 北京: 中國(guó)水利水電出版社, 2006.

[14] KIM K, LEE J M, LEE I B. A novel multivariate regression approach based on kernel partial least squares with orthogonal signal correction[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2005, 79(1/2): 22-30.

[15] 張曦, 陳世和, 陳銳民, 等. 基于核偏最小二乘的電廠熱力參數(shù)預(yù)測(cè)與估計(jì)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2011, 31(增刊1): 193-199.

ZHANG Xi, CHEN Shihe, CHEN Ruimin, et al. Parameter prediction and estimation of turbine generator based on kernel partial least squares[J]. Proceedings of the CSEE, 2011, 31(Sup1): 193-199.

[16] WOLD S, SJ?STR?M M, ERIKSSON L. PLS-regression: a basic tool of chemometrics[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2001, 58(2): 109-130.

Noise source identification and operating noise prediction of the industrial sewing machines

ZHANG Zhiyong1, LIU Xin1, HUANG Caixia3, TAN Tao2

(1. Key Laboratory of Safety Design and Reliability Technology for Engineering Vehicle, Hunan Province，Changsha 410114, China;2. College of Automobile and Mechanical Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China;3. College of Mechanical Engineering, Hunan International Economics University, Changsha 410205, China)

In order to effectively control the operating noise of industrial sewing machines, the noise source identification and operating noise prediction are very necessary. An experiment for acquiring the signals of vibration and noise of sewing machines was implemented based on the method of separated operation. The vibration signals were processed by low pass filtering and anti-trend processing. The main noise sources were identified by the power spectral density of operating noise under separated operation, which are the part of piercing cloth and pick-up thread and the rotary shuttle part. The vibration accelerations and the noise pressures nearby the main noise sources were treated as the independent variables and the dependent variable, respectively, with which an operating noise predictive model was established based on the kernel partial least squares method. The accuracy analysis of the predictive model shows that the nonlinear relationship between the vibration accelerations and noise sound pressure can be accurately modeled and the model has a very high accuracy. The sensitivity analysis further determines that the operating noise is the most sensitive to the vibration accelerations in theYdirection of the part of piercing cloth and pick-up thread, followed by the vibration accelerations of the rotating shuttle part in theZdirection.

noise source identification; noise prediction; separated operation; kernel partial least squares; sensitivity analysis; industrial sewing machine

湖南省自然科學(xué)基金(2015JJ2002) ；湖南省教育廳資助科研項(xiàng)目(15B008)；國(guó)家自然科學(xué)基金(51305047)

2015-08-25 修改稿收到日期：2015-12-18

張志勇 男，博士，副教授，1976年4月生

TS941.56

A

10.13465/j.cnki.jvs.2016.20.035