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    基于FFT-OMP-DAMAS波束形成方法的汽車前圍板隔聲薄弱部位識別

    2023-11-13 03:34:04張晉源
    聲學(xué)技術(shù) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:聚焦點(diǎn)進(jìn)氣口隔聲

    張晉源

    (1.重慶工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院車輛工程學(xué)院,重慶 4001120;2.重慶市汽車動(dòng)力系統(tǒng)測試工程技術(shù)研究中心,重慶 4001120)

    0 引 言

    汽車前圍板作為發(fā)動(dòng)機(jī)艙與車廂之間的重要隔離部件,其隔聲性能對車內(nèi)聲舒適性起到關(guān)鍵作用[1]。準(zhǔn)確識別前圍板隔聲薄弱部位是改進(jìn)和提升其隔聲性能的前提。

    消聲室-混響室聲強(qiáng)法[2-3]在前圍板周圍逐點(diǎn)掃描測量聲強(qiáng),可以獲得前圍板的聲學(xué)成像,直觀呈現(xiàn)出隔聲薄弱位置,是汽車前圍板隔聲薄弱部位識別的經(jīng)典方法,但其掃描過程耗時(shí)較長?;诓ㄊ纬傻那皣甯袈暠∪醪课蛔R別方法[4]亦在消聲室-混響室進(jìn)行。與聲強(qiáng)方法不同的是,波束形成通過消聲室中的麥克風(fēng)陣列采集透過前圍板的聲信號,再利用波束形成方法進(jìn)行后處理獲得聲學(xué)成像,實(shí)現(xiàn)前圍板隔聲薄弱部位的識別?;诓ㄊ纬傻那皣甯袈暠∪醪课蛔R別方法僅需一次測量,顯著提升了工作效率,但傳統(tǒng)波束形成方法會在非聲源區(qū)域輸出旁瓣污染、在聲源區(qū)域輸出帶有一定寬度的主瓣,空間分辨能力受限[5]。反卷積波束形成方法[6-10]將傳統(tǒng)波束形成輸出視為點(diǎn)源分布與陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(Point Spread Function, PSF)的卷積,并通過反卷積求解獲得點(diǎn)源分布,以消除陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的影響,進(jìn)而獲得更為清晰的成像結(jié)果。但反卷積方法由于涉及高維矩陣運(yùn)算,耗時(shí)較長,在實(shí)際工程應(yīng)用中受到限制。

    本文結(jié)合快速傅里葉變換(Fast Fourier Transformation, FFT)、正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)[11]和反卷積聲源成像(Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Sources,DAMAS)[12-13]提出了基于FFT-OMP-DAMAS波束形成的汽車前圍板隔聲薄弱部位識別方法。FFT-OMPDAMAS波束形成方法的核心是基于聲源稀疏分布假設(shè)利用正交匹配追蹤[11]的思想求解反卷積問題,并進(jìn)一步結(jié)合傅里葉變換和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)空間轉(zhuǎn)移不變假設(shè)[14-15]降低方法計(jì)算維度,提高計(jì)算效率。

    本文首先介紹了FFT-OMP-DAMAS波束形成方法理論,并對基于延遲求和(Delay and Sum, DAS)方法[5,16-17]、DAMAS方法和建立的基于FFT-OMPDAMAS波束形成的汽車前圍板隔聲薄弱部位識別方法的性能進(jìn)行試驗(yàn)探究和對比分析,驗(yàn)證了本文所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)識別結(jié)果對前圍板進(jìn)行結(jié)構(gòu)改進(jìn),提升了其隔聲性能。另外,對比DAMAS和FFT-OMP-DAMAS,驗(yàn)證了FFT-OMP-DAMAS相較于DAMAS方法成像結(jié)果更清晰,且計(jì)算效率顯著提高。

    1 FFT-OMP-DAMAS波束形成理論

    波束形成方法利用麥克風(fēng)陣列采集聲壓信號,并將目標(biāo)聲源區(qū)域離散化為若干聚焦點(diǎn),基于特定算法處理采集的聲壓信號,使聲源處聚焦點(diǎn)輸出增強(qiáng),非聲源處聚焦點(diǎn)輸出衰減,從而識別聲源[17]。圖1為波束形成聲源識別示意圖,其中代表麥克風(fēng),代表聚焦點(diǎn),以陣列中心為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系,rm為m號麥克風(fēng)坐標(biāo)向量,r為聚焦點(diǎn)坐標(biāo)向量。傳統(tǒng)延遲求和波束形成輸出為

    式中:M為麥克風(fēng)數(shù)量,C∈CM×M為陣列麥克風(fēng)采集聲壓信號的互譜,v(r)=[v1(r)v2(r) …vM(r)]T∈CM×1為坐標(biāo)r處聚焦點(diǎn)的轉(zhuǎn)向列向量。C表示復(fù)數(shù)集合,||·||2表示向量的l2范數(shù),上標(biāo)“H”為轉(zhuǎn)置共軛算符,上標(biāo)“T”為轉(zhuǎn)置算符。vm(r)的表達(dá)式為

    式中:k=2πf/c表示波數(shù),f為頻率,c為空氣中的聲速,j= -1為虛數(shù)單位。

    反卷積波束形成方法將傳統(tǒng)DAS波束形成輸出轉(zhuǎn)化為點(diǎn)源分布與陣列點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的卷積,通過反卷積求解獲得點(diǎn)源分布,以消除PSF的影響獲得清晰的聲源成像結(jié)果。DAMAS是經(jīng)典的反卷積波束形成方法,其對q施加非負(fù)性約束并利用高斯-塞德爾迭代法從傳統(tǒng)波束形成輸出b中不斷提取真實(shí)的聲源信息q[12]:

    式中:b∈CG×1為各聚焦點(diǎn)波束形成輸出b(r)形成的列向量,q∈CG×1為各聚焦點(diǎn)處聲源的平均聲壓構(gòu)成的向量,“平均聲壓”指聲源在各麥克風(fēng)處產(chǎn)生聲壓的均值,A∈CG×G為所有聚焦點(diǎn)處聲源的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)構(gòu)成的矩陣,G為聚焦點(diǎn)總數(shù)。A中元素點(diǎn)傳播函數(shù)的表達(dá)式為

    對于等式b=Aq,當(dāng)未知源向量q只包含少量的非零元素,源的分布具有稀疏性時(shí),可以利用正交匹配追蹤方法[11]迭代求解,相應(yīng)也被稱為OMPDAMAS波束形成。其核心是根據(jù)PSF矩陣A的各列與波束形成輸出b(殘差η)間的相關(guān)性J=|ATb|(J=|ATη|),選出相關(guān)性最強(qiáng)的列,其對應(yīng)聚焦點(diǎn)即為識別出的聲源位置,隨后從波束形成輸出b中除去該聲源對應(yīng)輸出,得到新的殘差η,并重復(fù)前述步驟直到找出所有聲源。

    FFT-OMP-DAMAS波束形成的核心則是利用傅里葉變換和PSF函數(shù)空間轉(zhuǎn)移不變假設(shè)[18],將PSF矩陣與殘差向量的相關(guān)性J=|ATb|(J=|ATη|)中的大維度矩陣向量乘積運(yùn)算轉(zhuǎn)換為小維度矩陣運(yùn)算。本文利用計(jì)算平面中心聲源的陣列PSF作為空間轉(zhuǎn)移不變的PSF替代原PSF矩陣A,記為Aconst=[psf(r|rc) |r∈F]∈RNr×Nc,rc為中心聚焦點(diǎn)的位置矢量,F(xiàn)為所有聚焦點(diǎn)位置矢量組成的集合,Nr表示聚焦點(diǎn)集的行數(shù),Nc表示聚焦點(diǎn)集的列數(shù),Nr×Nc=G,R表示實(shí)數(shù)集。此時(shí),點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)矩陣與殘差向量的相關(guān)性可表示為

    式中:N=mat(η)∈CNr×Nc,mat(·) 表示將括號內(nèi)向量矩陣化,AR∈RNr×Nc由Aconst旋轉(zhuǎn)180度得到,vec(·)表示將括號內(nèi)的矩陣向量化,符號“*”表示卷積。再根據(jù)傅里葉變換性質(zhì),式(5)可寫為

    式中:符號“F(·)”和“F-1(·)”分別表示對括號內(nèi)矩陣作傅里葉正變換和傅里葉逆變換,“°”表示哈德瑪(Hadamard)積運(yùn)算。

    FFT-OMP-DAMAS波束形成方法:首先初始化q(0)=0,索引集合I(0)=?,N(0)=mat(b)。由第γ-1次迭代計(jì)算結(jié)果q(γ-1)到第γ次迭代計(jì)算結(jié)果q(γ)的執(zhí)行過程如下:

    (1) 確定第γ次迭代的索引

    (2) 更新索引集

    (3) 計(jì)算投影矩陣c(γ)

    (4) 更新殘差

    返回步驟(1),直到γ=K(K為估計(jì)聲源個(gè)數(shù)),停止迭代。最終的未知源向量為

    2 汽車前圍板隔聲薄弱部位識別

    為了驗(yàn)證FFT-OMP-DAMAS波束形成方法對汽車前圍板薄弱部分識別效果,在混響室-消聲室套組內(nèi)進(jìn)行了識別試驗(yàn)。圖2(a)和2(b)分別展示了試驗(yàn)時(shí)混響室和消聲室中的布局?;祉懯抑蟹胖肂rüel&Kj?r公司的4292型全向聲源,消聲室中放置Brüel&Kj?r公司的、直徑為0.65 m的36通道9172型麥克風(fēng)陣列,前圍板安裝在混響室和消聲室之間。試驗(yàn)時(shí),利用混響室中的全向聲源發(fā)出2 000~6 000 Hz的寬帶隨機(jī)噪聲信號,經(jīng)前圍板傳播至消聲室時(shí),在各隔聲薄弱部位形成聲源,利用消聲室中的麥克風(fēng)陣列采集聲信號,再利用DAS、DAMAS以及所提出的FFT-OMP-DAMAS波束形成方法識別聲源,以實(shí)現(xiàn)汽車前圍板隔聲薄弱部位識別。試驗(yàn)中,麥克風(fēng)陣列與窗口之間的距離約為1.2 m,識別聲源時(shí)的成像平面的面積為1.6 m×0.6 m、被離散化為65×25個(gè)聚焦點(diǎn)。

    圖2 在混響室-消聲室內(nèi)測試的布設(shè)圖Fig.2 Test layout pictures in the reverberation chamberanechoic chamber

    2.1 前圍板上零件未安裝時(shí)隔聲薄弱區(qū)域識別

    為了檢驗(yàn)測試系統(tǒng)的有效性,第一組試驗(yàn)未安裝前圍板上的零件,此時(shí),在前圍板上存在空調(diào)進(jìn)氣口、蒸發(fā)器總成等安裝孔洞。圖3為零件未安裝時(shí)傳統(tǒng)DAS波束形成方法、DAMAS方法和FFTOMP-DAMAS波束形成方法在中心頻率分別為2 000,3 150和5 000 Hz的1/3倍頻帶的成像結(jié)果。為便于比較,對各聲學(xué)圖像以各圖中波束形成輸出的最大值進(jìn)行歸一化,成像顯示動(dòng)態(tài)范圍為10 dB。由圖3(a)可知,在中心頻率fc=2 000 Hz時(shí),DAS的識別結(jié)果顯示在空調(diào)進(jìn)氣口安裝孔附近形成了一個(gè)明顯的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),說明該部位存在聲泄漏,但由于DAS空間分辨率不高,具體位置指示不夠清晰;圖3(b)中DAMAS和圖3(c)中FFT-OMPDAMAS的識別結(jié)果顯示在空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)安裝孔與蒸發(fā)器總成安裝孔分別存在明顯的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),并且本文提出的FFT-OMP-DAMAS成像結(jié)果更清晰,由此可以判斷空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)安裝孔與蒸發(fā)器總成安裝孔是真正的主要聲泄漏位置。由圖3(d)~3(i)可知,隨著頻率提高,DAS的空間分辨率有所提高,能夠逐漸分離前圍板聲泄漏位置對應(yīng)的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),但聲泄漏位置的定位依舊不夠精準(zhǔn);DAMAS和FFT-OMP-DAMAS在各頻帶均能準(zhǔn)確定位聲泄漏位置,但FFT-OMP-DAMAS的主瓣更窄,成像結(jié)果更加清晰。此外,DAMAS在各頻帶下的耗時(shí)分別為29.86、47.53和79.44 s;FFTOMP-DAMAS的耗時(shí)分別為0.31、0.88和1.13 s,表明所提出的FFT-OMP-DAMAS在計(jì)算效率上具有明顯優(yōu)勢。

    由于這些安裝孔均是明確的聲泄漏位置,因此該組試驗(yàn)驗(yàn)證了測試系統(tǒng)的有效性,也初步展示了FFT-OMP-DAMAS波束形成方法對汽車前圍板隔聲薄弱部位識別的優(yōu)異性能。

    2.2 前圍板上零件安裝后隔聲薄弱區(qū)域識別

    測試系統(tǒng)的有效性得到驗(yàn)證后,將汽車前圍板上的零件安裝完畢,進(jìn)行了第二組前圍板隔聲薄弱部位識別試驗(yàn)。圖4展示了零件安裝后傳統(tǒng)DAS波束形成方法、DAMAS方法和FFT-OMP-DAMAS波束形成方法在中心頻率分別為2 000、3 150和5 000 Hz的1/3倍頻帶的成像結(jié)果,動(dòng)態(tài)顯示范圍為10 dB。圖4(a)中DAS的成像結(jié)果顯示了前圍板上空調(diào)進(jìn)氣口附近仍然存在明顯的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),但具體的聲泄漏位置指示不夠精準(zhǔn)。對比圖3和圖4可知,零件安裝后前圍板上DAS獲得的聲源識別結(jié)果中各頻帶對應(yīng)的主瓣最大峰值分別為45.56、44.49和36.03 dB,相較于零件未安裝時(shí)的55.50、56.30和48.66 dB有明顯下降,表明聲泄漏隨著安裝零件后前圍板上結(jié)構(gòu)孔洞減少而減小。結(jié)合圖4(b)中DAMAS和圖4(c)中FFT-OMP-DAMAS的識別結(jié)果可以看出,fc=2 000 Hz時(shí)前圍板上零件安裝完全后,空調(diào)進(jìn)氣口位置仍為一個(gè)聲泄漏位置。當(dāng)fc=3 150 Hz和fc=5 000 Hz時(shí),空調(diào)進(jìn)氣口附近的聲泄漏位置主要集中在空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)安裝孔。此外,在空調(diào)進(jìn)氣口右側(cè)以外的區(qū)域形成了新的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),并且新形成的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn)隨著頻率升高逐漸向空調(diào)進(jìn)氣口右側(cè)以外區(qū)域轉(zhuǎn)移。

    圖4 零件安裝后汽車前圍板隔音薄弱區(qū)域不同波束形成方法的識別結(jié)果Fig.4 Identification results of weak acoustic insulation areas of the car's dash panel by different beamforming methods when the parts are installed

    圖4中DAMAS方法相較于DAS方法主瓣更窄,在一定程度上使聲源識別結(jié)果更清晰,但采用DAMAS方法定位聲源,其成像結(jié)果存在較多高水平旁瓣且在高頻時(shí)更加嚴(yán)重,不能準(zhǔn)確定位空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)的聲源;而FFT-OMP-DAMAS旁瓣較少,主瓣清晰明確,更有利于準(zhǔn)確定位聲源。此外,本次識別中FFT-OMP-DAMAS的計(jì)算耗時(shí)分別為0.31、0.67和1.04 s,遠(yuǎn)低于DAMAS的31.29、48.08和80.12 s,計(jì)算效率更高。

    2.3 前圍板零件已安裝且改進(jìn)后隔聲薄弱區(qū)域識別

    根據(jù)第二組試驗(yàn)中的識別結(jié)果,我們推測空調(diào)進(jìn)氣口處仍存在聲學(xué)圖像的亮點(diǎn)的原因是空調(diào)系統(tǒng)的內(nèi)外循環(huán)切換閥和進(jìn)氣閥口在該位置處密封性較差。為驗(yàn)證猜想,將前圍板上空調(diào)進(jìn)氣孔附近小孔洞充分封堵后,進(jìn)行了第三組隔聲薄弱部位識別試驗(yàn),其識別結(jié)果如圖5所示。圖5(a)、5(d)和5(g)中,DAS的成像圖顯示,在各頻帶下前圍板左右邊界存在明顯的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn)。但是由于主瓣較寬,不能確認(rèn)空調(diào)進(jìn)氣口處是否還存在聲泄漏。DAMAS和FFT-OMP-DAMAS的成像結(jié)果顯示,在頻率fc=2 000 Hz和fc=3 150 Hz處,空調(diào)進(jìn)氣口處的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn)明顯減小,且FFT-OMPDAMAS的成像結(jié)果更清晰,進(jìn)一步顯示了在fc=5 000 Hz的頻帶下空調(diào)進(jìn)氣口已不存在聲學(xué)圖像的亮點(diǎn),而在空調(diào)進(jìn)氣口右側(cè)以外區(qū)域的聲學(xué)圖像的亮點(diǎn)更加明顯。

    圖5 零件已安裝時(shí)且改進(jìn)后汽車前圍板隔音薄弱區(qū)域不同波束形成方法的識別結(jié)果Fig.5 Identification results of weak acoustic insulation areas of the car's dash panel by different beamforming methods when the parts are installed and improved

    此外,對比圖4、5可知,改進(jìn)后各頻帶下DAS的最大主瓣的峰值分別為42.03、44.00和35.51 dB,相較于改進(jìn)前的最大主瓣峰值45.56、44.49和36.03 dB,分別降低了3.53、0.49和0.52 dB,證明改進(jìn)有效,且在低頻時(shí)效果更顯著。這也驗(yàn)證了前圍板上空調(diào)進(jìn)氣口處的外循環(huán)轉(zhuǎn)換閥與閥口貼合不緊密是該前圍板隔聲性能不足的主要原因。另外,在計(jì)算時(shí)間方面,DAMAS的計(jì)算耗時(shí)分別為29.74、50.83和74.54 s,遠(yuǎn)高于FFT-OMP-DAMAS的0.29、0.67和0.91 s,F(xiàn)FT-OMP-DAMAS計(jì)算效率更高。

    綜上可知,由于FFT-OMP-DAMAS波束形成方法空間分辨率高、旁瓣抑制能力強(qiáng),在進(jìn)行汽車前圍板隔聲薄弱部位識別時(shí),準(zhǔn)確識別出了位于空調(diào)進(jìn)氣口附近的聲泄漏位置。隨后對該部位進(jìn)行的改進(jìn)有效緩解了空調(diào)進(jìn)氣口位置的聲泄漏,降低了噪聲源水平,提高了前圍板的隔聲性能。

    3 結(jié) 論

    本文提出了基于FFT-OMP-DAMAS波束形成的汽車前圍板隔聲薄弱部位識別方法。在混響室-消聲室內(nèi),分別利用DAS、DAMAS和FFT-OMPDAMAS波束形成方法對某汽車前圍板隔聲薄弱區(qū)域進(jìn)行了識別試驗(yàn),探討所提出方法的有效性及識別性能,得到的主要結(jié)論如下:

    (1) 基于FFT-OMP-DAMAS波束形成的汽車前圍板隔聲薄弱部位識別結(jié)果顯示,該汽車前圍板的主要聲泄漏位置集中在空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)安裝孔處,空調(diào)進(jìn)氣口處的外循環(huán)轉(zhuǎn)換閥與閥口貼合不緊密是該前圍板隔聲性能不足的主要原因。

    (2) 對比DAS、DAMAS和FFT-OMP-DAMAS方法前圍板零件安裝后隔聲薄弱區(qū)域識別結(jié)果顯示:DAS方法僅能識別出該前圍板空調(diào)進(jìn)氣口附近存在聲泄漏,但無法準(zhǔn)確定位;DAMAS能獲得比DAS更為清晰的成像結(jié)果,但存在較多高水平的旁瓣,且在高頻時(shí)更加嚴(yán)重;本文提出的FFT-OMP-DAMAS方法則精準(zhǔn)地識別出聲泄漏位置集中在空調(diào)進(jìn)氣口左側(cè)安裝孔處。這主要是因?yàn)镕FT-OMP-DAMAS波束形成方法能夠有效抑制DAS波束形成產(chǎn)生的旁瓣和偽源,并且相較于傳統(tǒng)的DAMAS方法,能獲得更清晰的成像結(jié)果,計(jì)算效率有了明顯提升。

    (3) 此外,F(xiàn)FT-OMP-DAMAS波束形成方法還可應(yīng)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)、高速列車、航天飛機(jī)等領(lǐng)域的噪聲源識別,應(yīng)用前景廣闊。

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