基于偏相干分析的平地机驾驶室噪声源识别

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摘 要：针对某平地机驾驶室噪声超标问题，建立了该平地机噪声源识别多输入单输出系统模型.计算了各输入、输出信号的自功率和互功率谱函数，然后采用LMS Test.Lab软件多参考后处理模块对系统进行了重相干、偏相干函数计算，确定了影响驾驶员耳旁噪声的主要传播路径，分析的结果为降低驾驶室噪声提供了方向.

关键词：声学；平地机；偏相干分析；噪声源识别

中图分类号：U469.79；TB53 文献标志码：A

0 引言

越来越严格的国内外噪声法规使得工程机械整车制造商努力降低驾驶室噪声.构成工程机械驾驶室噪声的因素多而复杂，按照传播模式的不同主要分为结构固体噪声和空气噪声.结构固体噪声是指振源引发结构振动并传递至驾驶室的噪声，空气噪声是指室外辐射的空气噪声经透射进入驾驶室的噪声[1-3].而噪声源识别是车辆噪声控制的重要前提[4]，如空气噪声是驾驶员耳旁噪声主要贡献者，则通常采取隔声、吸声、消声等方法；驾驶室、车身等结构件振动引发的噪声则需对振动进行控制.

常相干函数主要用于单输入单输出系统的定量分析，它能够有效地识别输入和输出在各频率处的因果关系，进而实现噪声源识别.对于多输入单输出系统，当各个输入完全不相关时，常相干函数可以用于判断输入与输出之间的因果关系.然而在工程实际中，常见的情况是多个输入信号具备一定相关性，这时常相干函数则不能有效进行因果关系的判断.偏相干函数则是为了分析多源系统而产生并发展起来的一种谱分析方法[5].

1 偏相干分析基本理论

噪声源识别问题抽象化就是对于多输入单输出系统，判别哪个输入对系统输出影响最大.图1为q个输入单个输出系统分析模型，式中信号xi（f）为第i个输入，其中i=1，2，3，···，q.他们经q个频率响应函数Hi（f），产生各自单独作用时的理想线性输出Vi（f），n（f）为输出y（f）的测量干扰.在计算偏相干函数前，首先需用多输入单输出的条件模型来表达消除了各个通道间相关影响后的多输入单输出系统.去除各个通道间相关影响后的多输入单输出条件系统如图2，其中各输入信号Xi ·（i-1）！为X1 ，X2 ， … 条件下的Xi，也就是去除了X1到Xi-1的线性影响之后的Xi ，在系统条件模型中各输入之间彼此互不相关.图2中各输入通道的频率响应函数表示为Liy（f），与图1模型中的频率响应函数Hi（f）不同.

偏相干函数计算时需计算各输入信号xi（f）的自功率谱函数、 输出信号y（f）的自功率谱函数、各输入信号xi（f）之间的互功率谱函数以及输入信号xi（f）到输出信号y（f）的互功率谱函数.由式（1）～式（3）循环迭代可求出条件模型下的条件自功率谱函数、条件互功率谱函数及各输入通道与输出信号之间的偏相干函数[6-9].

2 平地机驾驶室噪声源识别

平地机是一种效率高、作业精度高、用途广泛的土方机械，常用于公路、铁路、机场、停车场等作业领域[10].某平地机多输入单输出系统测点位置如图3，测点一为麦克风采集的驾驶员右耳耳旁噪声信号，测点二为麦克风采集的驾驶室外发动机附近的噪声信号，测点三为加速度传感器拾取的驾驶室底部骨架的振动信号.噪声源辨识模型中将驾驶员耳旁噪声看成由室外空气与驾驶室结构振动两个输入源传递产生的系统.定义室外空气噪声为第一顺序噪声源，驾驶室结构振动噪声为第二顺序噪声源.测试时整机定置，发动机维持在最高转速约2 100 r/min，以采样频率4 096 Hz ，记录下3个传感器1 min时间的信号，用LMS.test.lab软件进行数据处理与分析.

驾驶员右耳耳旁噪声频谱如图4所示.可以看出，383 Hz左右频率成分及其二阶倍频最为突出，因此该频率成分噪声为重点降噪对象.驾驶室外发动机附近测点噪声频谱如图5所示.可以看出，420 Hz频率成分为驾驶室外噪声最高峰值，383 Hz频率成分噪声相对并不突出.驾驶室底部骨架的振动频谱如图6所示.383 Hz左右频率成分振动最为强烈.但只从频谱图中难以确定驾驶员耳旁噪声383 Hz频率成分是主要来源于空气传播路径还是结构振动路径，故采用偏相干分析技术，希望能更准确地了解输入信号对输出的贡献程度.

计算各输入、输出信号的自功率谱和互功率譜函数后，采用LMS.test.lab软件中多参考后处理模块对信号进行重相干及偏相干分析，重相干分析主要是用于确定输入信号的完备性，如重相干函数接近或等于1，说明所有的输出信号几乎都是由输入信号导致，如果不接近1，则说明还存在着对输出影响较大的其他输入信号[11].模型重相干函数如图7所示.可以看出，在383 Hz频率成分的重相干函数值为0.99，这说明所建模型较为完备，可以用来进行后续偏相干分析.驾驶室外发动机附近噪声与驾驶室内噪声偏相干函数如图8所示.驾驶室结构振动与室内噪声偏相干函数如图9所示.可以看出，图8中383 Hz频率成分的偏相干函数值为0.99，而图9中的该频率成分偏相干函数值只有0.25，这说明383 Hz频率成分的驾驶室噪声主要是通过空气路径传入，通过隔声、吸声等声学处理可降低该频率成分噪声.考虑到驾驶室外噪声频谱中383 Hz频率成分并非十分突出，由此推断：驾驶室内空气柱可能发生了共鸣，导致室内383 Hz频率成分能量增强.在上述分析的基础上采取封堵驾驶室缝隙及驾驶室内布置吸声材料的措施，取得了良好的降噪效果，验证了上述分析的正确性.

3 结语

采用LMS Test.Lab软件对某平地机驾驶室噪声进行了偏相干计算，分析比较了各输入对驾驶员耳旁噪声的影响，确定了主要频率处各噪声源对室内噪声的贡献程度，基于该分析所采取的降噪措施取得了良好的效果.

参考文献

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Abstract： A multi-input and single-output noise source identification model of grader is established， which aims to solve the cab noise problem. After calculating auto-power （and cross-power） spectral density function of input and output signals， partial coherence and multiple coherence function are obtained by means of multi-reference post processing module of LMS Test.Lab software. The dominant transfer path of noise at diver"s right ear is identified， which gives reference to further noise reduction of the grader.

Key words：acoustics； grader； partial coherence analysis； noise source identification

（學科编辑：黎 娅）

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