基于總貢獻系數(shù)和的客車噪聲源識別?

謝小平，曹遠龍，王茜影，王晨輝，李 陽

(1.湖南大學，汽車車身先進設計制造國家重點實驗室，長沙 410082； 2.常州湖南大學機械裝備研究院，常州 213000)

基于總貢獻系數(shù)和的客車噪聲源識別?

謝小平1，2，曹遠龍1，王茜影1，王晨輝1，李 陽1

(1.湖南大學，汽車車身先進設計制造國家重點實驗室，長沙 410082； 2.常州湖南大學機械裝備研究院，常州 213000)

針對大中型客車中復雜噪聲源對場點的貢獻量不能完全代表該噪聲源對車內整體噪聲貢獻量的問題，提出了一種衡量多輸入對多輸出貢獻量的方法。首先對某型客車車內噪聲進行頻譜分析，得到車內噪聲信號特征，計算怠速工況下不同噪聲源對不同場點的偏相干函數(shù)。接著通過車內聲學模態(tài)試驗，分析了該客車車內空腔聲學固有頻率。最后，基于偏相干函數(shù)提出了“貢獻系數(shù)和”和“總貢獻系數(shù)和”兩個新的評價參數(shù)，并結合聲學模態(tài)特征，評價進排氣、發(fā)動機和冷風扇等各關鍵噪聲源信號對整車噪聲的貢獻量以及相互之間的影響，確定了主要的噪聲源和需要改進的噪聲頻段，為有效降低車內噪聲提供了指導方向。

客車；噪聲源識別；偏相干分析；聲模態(tài)分析；總貢獻系數(shù)和

前言

車內噪聲是使駕駛員和乘客疲勞、影響乘車舒適性的主要因素之一。對于噪聲源識別問題，當聲源之間存在弱相關時，偏相干函數(shù)是準確識別出噪聲源、處理弱相關多輸入系統(tǒng)的有效方法。它能將信號中與其他信號相干的部分去除，計算殘余信號對輸出的影響，對車內噪聲控制有重要意義。

目前，對系統(tǒng)的偏相干分析，多采用多輸入/單

?國家自然科學基金(11232004)和中國新能源汽車產(chǎn)品檢測工況研究和開發(fā)項目資助。

原稿收到日期為2016年5月31日，修改稿收到日期為2016年8月17日。

本文中針對客車內的大空腔，選取多個特征場點，同時考慮各聲源激勵對車內場點的影響，引入新的參數(shù)“貢獻系數(shù)和”來衡量各噪聲源信號與多響應峰值的相干程度，在此基礎上，系統(tǒng)地提出多場點和新參數(shù)“總貢獻系數(shù)和”與空腔聲學固有頻率共同確定多輸入多輸出系統(tǒng)貢獻量的方法，并以某型客車為例，利用該方法對車內聲場進行分析，依據(jù)試驗得到的車內腔聲學固有頻率和偏相干函數(shù)，達到識別噪聲源的目的。

1 基于總貢獻量的偏相干函數(shù)

1.1 基本相干理論

設多輸入多輸出系統(tǒng)的輸出Y1，Y2，…，Yj由輸入X1，X2，…，Xi和測量干擾N相互作用疊加產(chǎn)生。其中，對于任意的i項，Xigl，2，...i-1表示X1，X2，…，Xi-1條件下的Xi，也就是從Xi中去掉與X1，X2，…，Xi-1相干部分的影響[3-4]。X2，3，...i，X1，3，...i，…，X1，2，...i-1表示非所求輸入與對應所求輸入X1，X2，…，Xi相干部分的影響，以X1，2，...i-1為例，其表示X1，X2，…，Xi-1與Xi相干部分的影響，如圖1所示；以第j個輸出為例，如果在圖1中只考慮與其他輸入不相干的部分的影響，則系統(tǒng)簡化為單輸入單輸出等效系統(tǒng)，如圖2所示。其中，Yjg2，3，..i為輸出Yj扣除X2，…，Xi的影響后剩余的輸出。

圖1 多輸入多輸出系統(tǒng)

圖2 僅保留剩余輸入X1和輸出Yj的等效系統(tǒng)

式中：Xlg2，3，...i-1和Yjg2，3，...i-1分別為依次扣除輸入X2，為

式中：為輸入X1和輸出Yj的偏相干函數(shù)，其值表示輸入X1對輸出Yj的貢獻系數(shù)，數(shù)值在0和1之間。

1.2 總貢獻量分析

貢獻系數(shù)和定義為某輸入Xi對l個輸出Y的偏相干函數(shù)中在關鍵頻率下加權的貢獻系數(shù)之和，根據(jù)所取的輸出的重要性給定不同的加權系數(shù)，衡量不同頻率下各輸入對整個系統(tǒng)的影響，該輸入的貢獻系數(shù)和可表示為

式中：Pj為某頻率下輸入Xi對某輸出Yj的偏相干函數(shù)中的峰值；λj為Yj的加權系數(shù)；l為輸出的個數(shù)；H為關鍵頻率的排序數(shù)。

客車車內空間較大，不同位置的聲學特性有較大不同，因此，評價車內聲學特征時，需要多個場點共同衡量整個空腔的聲學特性。運用改進的偏相干分析方法，引入新概念“總貢獻系數(shù)和”，衡量各輸入在全頻段內對車內聲場的總影響。

總貢獻系數(shù)和定義為某輸入Xi對l個輸出Y的貢獻系數(shù)線性疊加，并以關鍵頻率的貢獻系數(shù)和占該關鍵頻率下貢獻系數(shù)總和的比重作為加權系數(shù)，將輸入Xi對整個系統(tǒng)的貢獻量進行加權求和，衡量輸入對整個系統(tǒng)的影響。該輸入對多個輸出的總貢獻系數(shù)和可表示為

式中：wH為第j個輸出Yj的加權系數(shù)；為某輸入Xi對某輸出Yj在頻率下的貢獻系數(shù)和；n表示關鍵頻率的總數(shù)。

2 客車噪聲源識別

2.1 聲腔試驗模態(tài)的計算與分析

由于某型客車內空間大以及受到傳聲器數(shù)量的限制，試驗共分為85組進行，每組4～14個不等，各測點之間的間隔為200～350mm，離內飾約50mm，傳聲器與座椅不接觸。測量環(huán)境選擇空曠、安靜的位置，試驗環(huán)境平均聲壓級為31.5dB。由圖3可見，車內單點噪聲與車外各測點環(huán)境噪聲的相干系數(shù)在1 000Hz以內均低于0.1，認為環(huán)境對聲模態(tài)試驗的影響可以忽略。

圖3 車內單點噪聲與車外各測點環(huán)境噪聲的相干系數(shù)

聲模態(tài)試驗采用單點激勵、多點輸出的方法[8]。測試過程中，不同試驗組采用相同激勵作為單輸入，僅改變傳聲器測點的位置，模擬單激勵下同時采集所有測點數(shù)據(jù)的情況，保持了不同組激勵的強相干性。由LMS系統(tǒng)產(chǎn)生猝發(fā)隨機信號，經(jīng)功率放大器后通過中低頻體積聲源激勵車內空腔，用多個傳聲器測量車內空腔的聲壓，利用LMS系統(tǒng)收集信號并計算輸入信號與測點信號的傳遞函數(shù)，在模態(tài)坐標下對剛度、阻尼等模態(tài)參數(shù)進行擬合，最終獲得聲腔的模態(tài)頻率和振型，聲學模態(tài)試驗過程與相關設備如圖4所示。聲源放在靠近發(fā)動機的位置，貼近實際情況；傳聲器的位置參考GB/T 18697—2002，并以乘客右耳為基準在不同高度間隔下測量各測點信號。圖5為車內聲模態(tài)測試分布示意圖，其上標出了車的方向和車內座椅的位置。

圖4 聲學模態(tài)試驗設備和過程

為確定分析頻率的范圍，首先對怠速工況下車內噪聲在不同頻率下的幅值進行分析。由于駕駛員位置信號具有典型性，本文中以駕駛員右耳處噪聲信號為例進行分析，得到1/3倍頻程功率譜圖。如圖6所示，在頻率小于1 000Hz范圍內，車內噪聲隨頻率的增加而增加，并在頻率上升過程中存在多個突出峰值，突出峰值的帶寬中心頻率分別為25，50，125，250和500Hz；在頻率大于1 000Hz時，噪聲值波動減弱，且整體呈下降趨勢，無明顯峰值。因此，本次客車內聲腔模態(tài)分析以及該車內的噪聲分析集中在1 000Hz以內。

圖6 駕駛員耳旁的1/3倍頻程圖

圖5 車內聲模態(tài)測試分布示意圖

聲腔模態(tài)試驗結果基于LMS Test.lab 9A模態(tài)分析軟件，應用最小二乘復頻域法(LSCF)進行試驗模態(tài)分析。在穩(wěn)態(tài)圖7中，所有測點的FRF的SUM函數(shù)能顯示所有模態(tài)峰值，有利于全面認識機構的模態(tài)，但是SUM函數(shù)不能總是有效地分辨清楚空間上的密集模態(tài)。另一個指示工具是多變量的模態(tài)指示函數(shù)，它能有效地識別空間上的密集模態(tài)，與SUM函數(shù)共同選擇在給定精度內當假定計算模態(tài)數(shù)增加時頻率響應函數(shù)頻率、阻尼比、模態(tài)參與因子都保持穩(wěn)定狀態(tài)的點[9]，穩(wěn)態(tài)程度最高的頻率處標記“S”，其次標記“V”，根據(jù)標記的集中程度選擇計算的聲腔模態(tài)參數(shù)，具體的模態(tài)參數(shù)和振型描述如表1所示，X向為橫向，Y向為縱向，Z向為垂向。圖8為車內空腔部分聲模態(tài)振型。

圖8 車內空腔部分聲模態(tài)振型

圖7 車內聲腔模態(tài)分析穩(wěn)態(tài)圖

通過車內空腔聲模態(tài)試驗，獲取車內空腔的聲模態(tài)頻率，如表1所示，可指導偏相干函數(shù)的相干系數(shù)，即貢獻系數(shù)的計算。當外界激勵頻率接近聲模態(tài)頻率時會產(chǎn)生共振噪聲，嚴重影響乘客在車內的舒適性。計算試驗聲學模態(tài)可用于改善外界激勵和聲腔頻率，避免與車身聲腔固有頻率產(chǎn)生耦合從而降低車內噪聲，對改善車內聲學特性有積極意義。

2.2 客車噪聲源的偏相干分析

由于怠速工況下各點噪聲數(shù)據(jù)基本上是穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，符合以上偏相關分析的要求。以某型中型客車怠速工況下的測量數(shù)據(jù)為例進行分析?？蛙嚬?排座位，考慮聲腔節(jié)點在乘客區(qū)5排附近，因此選擇駕駛員右耳、乘客區(qū)1，3，7排乘客右耳處的4個噪聲信號作為輸出，代表車內整體噪聲，選擇進排氣系統(tǒng)[10]、發(fā)動機上側[11]、冷風扇的4個噪聲信號作為輸入，其排列順序并不影響偏相干函數(shù)的結果，建立四輸入四輸出模型，如圖9和圖10所示。測量過程中，采用NI動態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲得由多個MPA傳聲器采集的輸入輸出噪聲信號，并對噪聲信號進行濾波、加權等預處理和存儲，然后對數(shù)據(jù)計算得到偏相干函數(shù)。待車輛穩(wěn)定運行后采樣，采樣率為50kHz，采樣時間為5s。

表1 聲腔模態(tài)頻率、阻尼比和模態(tài)振型

圖9 四輸入四輸出模型

為分析單一頻率下噪聲源和全頻段下噪聲源對車內噪聲的影響，根據(jù)給出的偏相干分析公式(式(1)～式(6))，以駕駛員右耳處噪聲信號為例進行分析，計算不同激勵源對駕駛員右耳處的偏向干函數(shù)，結果如圖11所示?？紤]到倍頻程分析，對偏相干分析的頻率范圍進行截斷，限制在1 000Hz以內。

圖10 部分輸出和輸入及測試設備

參照文獻[12]的分析方式，對四輸入一輸出系統(tǒng)的噪聲測試數(shù)據(jù)進行分析，得到圖11，進氣與駕駛員右耳噪聲偏相干函數(shù)在277Hz的相干系數(shù)最大，達到0.979，其他頻率處的相干系數(shù)低于0.6，說明進氣對駕駛員處噪聲的貢獻量主要集中在277Hz附近；發(fā)動機上部與駕駛員右耳噪聲在311Hz的相干系數(shù)最大，為0.852，其次是頻率為390和266Hz處，說明發(fā)動機上部對駕駛員處噪聲的貢獻量主要集中在266，311，390Hz左右；冷風扇與駕駛員右耳噪聲在275Hz處的相干系數(shù)最大，為0.8；排氣與駕駛員右耳噪聲在0～350Hz和570～750Hz范圍內有較大的相干系數(shù)，其中在280Hz處的相干系數(shù)最大，為0.82。

假設車內4個不同響應測點具有同等的重要性，則式(7)中加權系數(shù)均取為1，參考聲模態(tài)頻率，確定各關鍵頻率的偏相干函數(shù)峰值；根據(jù)式(8)計算關鍵頻率下各場點對應的加權系數(shù)。通過式(7)和式(8)計算得到各輸入對輸出的貢獻系數(shù)和與總貢獻系數(shù)和。值得注意的是，在計算過程中，由于存在聲模態(tài)試驗測量誤差、噪聲試驗測量誤差和測量干擾，部分偏相干函數(shù)峰值頻率與聲模態(tài)頻率存在一定的誤差，所以選取的貢獻系數(shù)在聲模態(tài)頻率的±5Hz之內，且聲模態(tài)頻率下選值涵蓋了大部分偏相干函數(shù)峰值，誤差并不影響貢獻系數(shù)和結果的計算，因此認為該方法可行。

表2為各輸入在不同頻率下的貢獻系數(shù)和。由表2可見，在頻率277Hz附近，進氣對車內噪聲特性的相干程度最高，達到3.17，可認為在277Hz下的車內噪聲峰值主要由進氣噪聲貢獻，且與其他值相比，進氣噪聲在數(shù)值上比其他輸入噪聲突出很多，后續(xù)優(yōu)化中進氣系統(tǒng)在該頻率下須優(yōu)先處理，以降低進氣噪聲對車內噪聲的影響。

圖11 各輸入與駕駛員右耳噪聲的偏相干系數(shù)

表3為各輸入對輸出的總貢獻系數(shù)和。由表3可見，排氣噪聲對整車車內噪聲的總貢獻系數(shù)和最大，加權后達到6.56；排氣在低頻對車內噪聲的貢獻系數(shù)大一些，在駕駛員處的貢獻系數(shù)大于其他位置，貢獻系數(shù)達到2.16。可見在后續(xù)整車車內噪聲控制的主要處理對象是排氣噪聲，且主要優(yōu)化排氣系統(tǒng)的低頻部分；其次對車內噪聲貢獻量較大的為發(fā)動機上部噪聲和冷風扇噪聲，最小的是進氣噪聲。

表2 各輸入在不同頻率下的貢獻系數(shù)和

表3 各輸入對輸出的總貢獻系數(shù)和

3 結論

針對大空間客車采用多輸入多輸出的系統(tǒng)進行描述，結合試驗聲模態(tài)和偏相干理論得到以下結論。

(1)基于多輸入多輸出系統(tǒng)的偏相干分析方法對客車車內噪聲源的識別有效可行。

(2)通過計算整車車內空腔聲學模態(tài)，結合多輸入多輸出系統(tǒng)計算的偏相干函數(shù)，引入新的概念“貢獻系數(shù)和”和“總貢獻系數(shù)和”衡量各輸入對系統(tǒng)的貢獻量，實現(xiàn)了對主要噪聲源的識別。在頻率277Hz下，進氣系統(tǒng)對車內噪聲的貢獻量最大；但對整個頻率段而言，排氣噪聲對車內的貢獻量最大；在后續(xù)優(yōu)化中，主要針對277Hz附近的進氣噪聲和頻段在100～350Hz和570～750Hz內的排氣噪聲。

[1] 練宏俊，盧耀祖，陳衛(wèi)，等.基于偏相干分析法的裝載機司機室噪聲源識別[J].同濟大學學報(自然科學版)，2001，29(11)：1313-1316.

[2] 吳旭東，左曙光，蘆勇.偏相干分析在燃料電池轎車噪聲源識別中的應用[J].噪聲與振動控制，2008，28(3)：81-84.

[3] 王建鋒，張維峰，李平.基于偏相干分析的大型客車振動源識別試驗研究[J].汽車技術，2014(2)：36-39.

[4] 趙海瀾，汪鴻振.偏相干分析識別噪聲源的計算[J].噪聲與振動控制，2005，25(5)：31-33.

[5] FAN R，SU Z，MENGG，etal.Application of sound intensity and partial coherence to identify interior noise sourceson the high speed train[J].Mechanical Systems＆Signal Processing，2014，46(2)：481-493.

[6] 余桐奎.基于多輸入/輸出模型的噪聲源分離方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2009：5-14.

[7] 韓旭，余海東，郭永進，等.基于壁板聲學貢獻分析的轎車乘員室聲場降噪研究[J].上海交通大學學報，2008，42(8)：1254-1258.

[8] 周鋐，侯維玲，吳孟喬.車內空腔聲學模態(tài)試驗與仿真分析[J].中國工程機械學報，2012(4)：463-467.

[9] 謝小平，姜彪，雷飛.實驗模態(tài)分析快速計算方法與應用研究[J].振動與沖擊，2015，34(24)：46-52.

[10] 胡成太，高云凱，劉爽，等.基于頻譜和相干分析的挖掘機噪聲識別與控制[J].振動、測試與診斷，2013，33(6)：1032-1038.

[11] FOULADIM H，NOR M JM，ARIFFIN A K.Spectral analysis methods for vehicle interior vibro-acoustics identification[J].Mechanical Systems＆Signal Processing，2009，23(2)：489-500.

[12] 陳茉莉，李舜酩.信號源識別的相干函數(shù)法[J].中國機械工程，2007，18(1)：95-100.

Identification of Bus Noise Source Based on Total Contribution Coefficient Sum

Xie Xiaoping1，2，Cao Yuanlong1，W ang Xiying1，W ang Chenhui1＆Li Yang1
1.Hunan University，State Key Laboratory ofAdvanced Design and Manufacturing for Vehicle Body，Changsha 410082；2.CZ-HNU Institute ofMachinery Equipment，Changzhou 213000

In view of that the contribution of complex noise source to the noise of field points can not completely represent the contribution of that noise source to thewhole interior noise of a large ormedium bus，amethology formeasuring contributions ofmulti-input tomulti-output is put forward.Firstly through spectrum analysis，the signal features of interior noise of a bus are obtained，and the partial coherence functions of differentnoise sources to different field points under idling condition are calculated.Then the natural frequency of interior cavity is analyzed by acousticmodal test.Finally，“contribution coefficient sum”and“total contribution coefficient sum”，as two new evaluation parameters based on partial coherence function are introduced，by which and combined with acousticmodal features，the contributions of noise sources such as air induction，exhaust，engine and cooling fan to the overall interior noise of bus，aswell as the influences of each other are evaluated，and themain noise sources and corresponding frequency bands needed tomodify are determined，providing a gaidance for the effective attenuation of inteior noise of bus.

bus；noise source identification；partial coherence analysis；acoustic modal analysis；total contribution coefficient sum

曹遠龍，博士，E-mail：yuanlong0311＠163.com。輸出的分析方式。文獻[1]中推導了多輸入系統(tǒng)中各輸入對單輸出貢獻的計算公式，應用偏相干分析方法進行了裝載機駕駛室噪聲源識別的研究；文獻[2]中針對燃料電池車本身的結構特點，利用偏相干方法實現(xiàn)了對多個噪聲信號獨立貢獻量的計算分析；文獻[3]中對在實際運行和怠速工況下振動較大的問題，通過對6個輸入的偏相干分析，找出了主要振源，為實際降振提供了理論依據(jù)。但對于車內空間較大的車輛，單個場點往往無法代表整個空間的響應情況，同時不同激勵與不同場點的相干程度不同，關鍵峰值頻率下噪聲源貢獻量不能完全代表該噪聲源對車內整體噪聲特性的貢獻量。

10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.05.014