噪声测量：噪声源识别与定位的方法简析
来源：来源：节选自《声学测量》
作者：陈克安 曾向阳 李海英
噪声测量的一项重要内容就是估计和寻找产生噪声的声源。确定噪声源位置是实施控制噪声措施的先决条件。从声源上控制噪声可以大大减轻噪声治理的工作量，而且对促进生产低噪声产品研制，提高产品质量和寿命有直接效果，同时噪声源识别技术是声学测量技术的综合运用，具有很强的技术性。因此，噪声源识别有很大的现实意义。
噪声源识别的本质在于正确地判断作为主要噪声源的具体发声零部件，主要辐射部分。有时还要求对噪声源的特点及其变化规律有所了解。噪声源识别的要求有以下两个主要方面：
确定噪声源的特性，包括声源类别，频率特性，变化规律和传播通道等。在复杂的机械中，用一种测量方法要明确区分声源的主次及其特性实际上往往是比较困难的。因此经常需要综合应用多种测量方法和信号处理技术，以便最终达到明确识别的目的。
确定噪声产生的部位、主要的发声部件等以及各噪声源在总声级中的比重。对多声源噪声，控制噪声的主要方法之一是找到发声部件中占噪声总声级中比重最大的声源噪声，采取措施进行降噪，可达到事半功倍的效果。
噪声源识别方法很多，从复杂程度、精度高低以及费用大小等方面均有不少的差别，实际使用时可根据研究对象的具体要求，结合人力物力的可能条件综合考虑后予以确定。具体说来，噪声源识别方法大体上可分为二类：
第一类是常规的声学测量与分析方法，包括分别运行法、分别覆盖法、近场测量法、表面速度测量法等。
第二类是声信号处理方法，它是基于近代信号分析理论而发展起来的，象声强法、表面强度法、谱分析、倒频谱分析、互相关与互谱分析、相干分析等都属于这一类方法。
在不同研究阶段可以根据声源的复杂程度与研究工作的要求，选用不同的识别方法或将几种方法配合使用。
声学测量法
人的听觉系统具有比最复杂的噪声测量系统更精确的区分不同声音的能力，经过长期实践锻炼的人，有可能主观判断噪声声源的频率和位置。有经验的操作、检验人员在生产现场就能从机器运转的噪声中判断是否正常，并能判定造成异常的原因。这种主观评价法在生产实际中往往是很有用的。为了避免其他干扰因素，还可以借助医用听诊器等。然而，主观判断法并非是人人能达到判断效果的，因为其带有主观因素，同样的机器噪声，不同的人鉴别的结果往往不一致。此外，主观评价法也无法对噪声源作定量的评价。因此，人们常常采用声学测量和信号分析等方法。
声压法
1. 近场测量法
这种方法简便易行，通常用于寻找机器的主要噪声源。具体做法是用声级计在紧靠机器的表面扫描，并从声级计的指示值大小来确定噪声源的部位。
根据声学原理，近场测量法的正确性是有条件的。传声器测得的声级主要应是靠近的某个噪声源引起的，而其他噪声源对测量值没有影响或影响很小。但是某一点的声场总会受到附近其他声源的混杂，尤其是在车间现场。所以近场测量法不能提供精确的测量值。因此这种方法通常用于机器噪声源的粗略定位。
2. 选择运行法
选择运行法就是设法将机器中的运转零部件按测量要求逐级连接或逐级分离进行运行，分别测得部分零件的声级及其在机器整体运行时总声级中所占的份额，从而确定主要噪声源的方法。这种方法对复杂的机器，尤其是多级齿轮传动机器的噪声源识别相当有用。当然这种方法只有当机器的各部分可以分别脱开运行的情况下才能使用。
例如，要估计风机的电机和风扇产生的噪声，可以断开风扇，只开动电机，测量电机的噪声。由电机的噪声级和频谱与风机总噪声级和频谱，根据声级叠加原理可估计出风扇噪声的声级和频谱。在测量电机的噪声时，应该保持电机的负荷不变。风机噪声与电机噪声的差别越大，风扇噪声的估计准确度越高。
3. 选择覆盖法
对于不能改变运行状态的情况，通常采用选择覆盖法识别噪声源。这种方法用隔声材料（铅板）把机器各部分分别覆盖起来以测定未覆盖部分的噪声以确定噪声源。覆盖层（隔声罩）要专门设计以保证覆盖后的噪声比覆盖前小10dB。测某一部位的噪声时要将其他部位覆盖起来，这样就相当于分别测取了各个独立的噪声源。将各部位测得的噪声大小进行比较即可找出主要噪声源。
隔声罩可用1～1.5mrn厚的铅板罩住机器的某部分，罩内填矿棉或玻璃纤维。这种覆盖技术大约可以降低噪声10～15dBA，故易与未覆盖的振动面区分开。不过，这种方法适用于识别中频和高频噪声，因为隔声罩的低频隔声能力很差。也可以根据噪声特性来区分。例如，测量发动机的机械噪声和排气噪声时可以把排气管引到墙外，并对缝隙密封。在室内可以测得发动机的机械噪声，在墙外可以测量排气噪声。
声强法
在三维流体声场中，声强矢量等于有效声强矢量与声强偏差的矢量和。声强偏差表征声场中局部区域内声能流，其矢量流线为环状。窄频域中声强偏差通常是非零有旋矢量，因此，窄频带中声强矢量不一定是沿径向背离声源的。各频率点声强矢量流线通常是曲线形状，特别是在近场或反射波较强的区域，声强流线的曲率半径较小，有些频率点声强矢量甚至指向声源，这说明由声场中几点处单一频率声强矢量不能推断出声源所在方位。随着频率带宽的增加，声强偏差的影响减少。当声强偏差值可以忽略时，声强矢量等于有效声强矢量。声强矢量流线代表声场中实际功率流线，即由声源出发到无限远区域或功率吸收点终止。在这种情况下根据不在一个平面上的几点声强矢量可以判断声源所在方位。用于声源定位的分析频率带宽一般不应窄于1/3倍频程带宽；根据经验，最好选用包含几个倍频程带宽的频带为分析频率带宽。某点处声强矢量由该点处3个正交方向上声强测量值估算。例如，在笛卡尔坐标空间中，若在3个正交轴向上声强测量值为Ix、Iy和Iz，则声强矢量幅值为：
声强矢量与x、y、z轴向的夹角分别为
通常情况下，用声强技术定位声源是非常耗费时间的，除非声强仪能同时测量声强矢量的三个正交轴向分量，否则每点处要进行三次测量才能确定其声强矢量。声源定位精度主要与流体声场特性有关，对于阻性声场，声源定位精度通常较高。
应用少数几点处声强矢量定位声源时，定位精度与测点位置选择有关。测点位置最好均匀地分布在声源周围，一旦声源位置初步确定后，与声源相距较远的测点处的声强矢量应当抛弃。如果声场中声强矢量空间分布已测定，则声源和功率吸收点的位置就能容易地确定。声强技术还能非常有效地用于寻找隔墙或封闭空间的漏声位置，检查隔声室、消声室和隔声罩等封闭空间的隔声质量。在隔声实验以前，声强技术可以用于检查测试构件的密封情况。当声场是几个声源辐射场的迭加时，声强技术可以用于寻找主要辐射声源；按辐射声功率大小顺序排列声源。对于复杂机器的声辐射，可以应用扫描式测量方法测量机器的各部分（表面）声辐射功率，找出主要声辐射区域或部件。
我们知道，在点声源或其组合声源辐射近场中，瞬态声强无功分量远大于其有功分量。但反过来就不一定成立，即当某物体表面附近有很强的瞬态声强无功分量时，并不意味着该物体是声源。例如，在封闭室内混响声场中。此外，近场中瞬态声强无功分量的大小不能反映声源辐射效率的强弱。因此，瞬态声强无功分量（复数声强的虚部）只能是声源定位的一种辅助手段，用于初步分析。
阵列法
传声器阵列是由许多传声器按一定方式排列组成的阵列，具有强指向性，可用来测定声源的空间分布，即求出声源的位置和强度，因而可识别机车行进时的噪声源。将数字技术应用于声望远镜，可以实现声望远镜的空间自动扫描。因此，可以对高速运动的声源（例如火车、飞机）进行分析，并对接收的声信号进行频谱分析，从而得出不同频段内声源的空间分布。目前使用最广泛的方法是把传声器排列在直线上，此系统称为线列阵指向性系统。
线列阵利用许多拾声点上接收信号的干涉效应而产生的指向性。但这种等间距、等强度的线列阵的旁瓣比较大，如果各传声器的信号按一定规则修正，则可以抑制旁瓣。常用传声器阵按照契比雪夫级数的系数修正。这样可使主瓣变宽但旁瓣下降30dB。
传声器阵可用模拟电路来完成，但目前一般采用数字方法处理。将传声器输出信号采样，经模数转换送入计算机，通过计算机自动更换聚焦点位置，在xy线上扫描，得出xy线上声源强度的分布，同时用快速傅里叶变换计算出各点的频谱。
用线列阵传声器每次只能测定分布在一条线上的声源，如果要同时分析几个方向的声源的分布情况，则必须使用几个传声器阵列或方阵。
传声器阵望远镜的另一原理是：首先对声望远镜中两个传声器输出信号做互相关，然后利用时延做快速傅里叶变换求出频谱。频谱与两个传声器的距离有关,用两个传声器距离做快速傅里叶变换即可得到从不同方向传来的不同频带声波的强度关系。
信号分析法
时域分析法
根据各声源或声源各部分时间特性的差别来识别，它对有离散谱的信号更为合适。如果机器产生脉冲噪声，可记录噪声的时间历程。在双线性示波器上显示，另用一路显示标记脉冲，由机器某运动部分触发以使噪声和机械动作相联系。一旦噪声信号与机械振动联系起来就可确定噪声来自振动部分。
平均技术是时域分析法的发展。有时在噪声和振动时间历程中，由于背景噪声太高，难以区分离散重复事件。把背景噪声按机器工作一周分段，用许多周的信号求平均，无周期性部分信号多次平均后增长较慢，而周期信号增长较快，因此可检出周期信号。通常取10～100工作周期信号平均，以明显区别出重复事件。平均过程利用计算机来完成
频域分析法
如果噪声源的噪声在不同频率区域，可以采用窄带频谱分析法。用加速度计测量噪声源的振动，用传声器测量某点的声压，求出它们的频谱进行分析。某噪声源的振动信号频谱的主要部分和声信号频谱的主要部分位于相同频率区域，或在某些频率都有峰值，即可认为这一噪声源是主要噪声源。
如果几部机器或一部机器各部分发声的频谱不同并且已知时，测量总噪声谱可以分析出各部分对总噪声的贡献。
相关分析法
如果同时存在许多噪声源，用相关分析法测量声源处和观察点之间声信号与某波形或滤波包络的互相关函数，就可识别噪声源并判断该噪声源对观察点的总噪声有多大贡献。较强的互相关性所对应的机器为主要噪声源。
相干分析法
在声源识别中，用时域的互相关函数方法得到的信息，也可用频率域的相干函数得到。相干函数的值越大，说明该声源对测量点声音的影响越大。分别求出各个声源与测量点信号之间的相干函数，通过比较便可确定主要噪声源。求相干函数可用快速傅里叶变换算法。