|
作者：Samir N.. Gerges - Federal University of Santa Catarina (UFSC) 挑戰(zhàn)：開發(fā)一款便攜且價格合理的聲學波束形成形，實現(xiàn)通過噪聲測量和其他應用中的噪聲源識別 。 方案：使用32個麥克風組成的螺旋陣列、NI LabVIEW軟件、NI聲音和振動測量套件，以及32通道的NI CompactDAQ系統(tǒng)，搭配8個NI 9234 4通道動態(tài)信號采集（DSA） 模塊來獲取噪聲源的可視化圖像，從而識別行駛車輛所產(chǎn)生的信號。 巴西圣卡塔琳娜州聯(lián)邦大學（UFSC）的噪聲和振動實驗室從事多種項目研究，并參與汽車行業(yè)的研發(fā)，使產(chǎn)品能夠符合噪音和振動標準。 除了支持本地行業(yè)的發(fā)展之外，我校還大力推動本科生/研究生教學和研究的學術發(fā)展。 通過噪聲測試經(jīng)過標準化，可將車輛運行過程中最大的附帶噪音水平量化。 在許多國家，有關政府機構對聲音測試都有限制規(guī)定，通常為ISO362------測量道路車輛加速所產(chǎn)生的噪聲。 這些規(guī)定旨在記錄車輛在城市交通中正常行駛所產(chǎn)生的主要噪聲源水平，通常時速限制為50或70公里/小時。車輛通過噪聲測試可以驗證，一輛符合標準的汽車，其產(chǎn)生的交通噪音不得超過所規(guī)定的限值。 汽車上的很多部件都會產(chǎn)生噪聲，包括電機、排氣裝置、變速器以及輪胎。 標準的通過噪聲測試無法識別會造成測試失敗的源噪聲，因此我們需要一項能夠可視化呈現(xiàn)聲場的技術，以分辨不同的聲源。 在該測試中，我們采用了波束成形,可以看到哪些聲源會顯著增大整體噪音，并對車輛通過噪聲產(chǎn)生影響。 波束成形 我們搭建了波束成形器，或稱為“聲學相機” ，其構造是一個32個麥克風組成的螺旋陣列，麥克風間的最大直徑距離為1米，可用來捕捉噪聲源的視覺成像，我們還組建了一個1.1*1米的金屬網(wǎng)格。陣列的定位與單個麥克風在標準測試中的位置相同，距通道中心線的距離為7.5米，其中心距地面距離為1.3m，從而確保通過測試中所有的測量條件相同。 我校學生使用低成本的駐極體盒麥克風搭建了陣列麥克風。 傳統(tǒng)的定向陣列硬件由市場上的電容麥克風和前置放大器組成，但對于實驗室的使用來說過于昂貴。 創(chuàng)建完整的陣列麥克風可以節(jié)省開支，并為學生提供有價值的項目。 美國航空航天局蘭利研究中心研究發(fā)現(xiàn)，所使用的駐極體盒產(chǎn)生的麥克風頻率響應，適用于定向列陣，其音頻頻譜的幅度和相位響應變化最小，高頻變化適中。我們正是基于以上研究完成了該設計。 數(shù)據(jù)采集 我們采用 NI USB-9162高速C系列USB外盒，搭配8個 NI 9234 DSA模塊進行數(shù)據(jù)采集。 我們選擇了緊湊且直流供電的NI硬件，它能為陣列中的麥克風提供電源。 模塊的無混疊帶寬高達20 kHz。 此外，通道的相位匹配對于聲學波束形成來說相當重要，且系統(tǒng)規(guī)定任意兩個通道間的相位不匹配度不能超過一度。 由于系統(tǒng)是直流供電，所以使用電池操作很方便。 在筆記本電腦上運行LabVIEW 軟件和聲音與振動測量套件，可輕松地將電壓值轉(zhuǎn)換為噪聲測量中使用的工程單位。 此外，聲音和振動測量套件符合IEC61260（電聲、倍頻程和分數(shù)倍頻程帶通濾波器）和IEC61672（電聲和聲級計）聲級測量、加權濾波器、倍頻程分析的國際標準，其測量結(jié)果準確、重復性佳。 分析 數(shù)據(jù)采集完成后，我們采用了傳統(tǒng)的延遲相加波束成形算法對其進行分析。 我們對聲音信號進行了總結(jié)，并描述了從聲源到不同麥克風的不同傳播路徑。 聲源以高速通過聲學相機（與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的采樣速度相比，現(xiàn)代汽車的速度仍舊緩慢），可使光束集中并追蹤通過麥克風陣列的聲源。 我們必須校正反多普勒過程的多普勒效應，其中包括幅度和頻率校正，從而獲取連貫的信號總和。 為了校準聲學測量數(shù)據(jù)和正在測試的車輛照片、疊加噪聲幅度，我們啟動了蜂鳴器（主件約為2.2千赫下的90分貝）和以50公里每小時勻速運行的車輛，讓其像常規(guī)通過測試一樣通過陣列。 我們采用這種方法替代了穩(wěn)定測量，正是因為它采集速度快、質(zhì)量高。 它同時還呈現(xiàn)了通過測量中的同類錄音。 蜂鳴器的位置可允許照片和數(shù)據(jù)準確對齊。 由于車輛的輪胎和車身周圍的湍流運動等在移動過程中會產(chǎn)生噪音， 我們將該技術應用到車輛上，對這些噪聲進行了精確的評估和識別。 介于此，我們可以很好地以減少風洞外的車輛通過噪聲。 
聲學圖像識別50公里時速、1,904.3 Hz下的輪胎和排氣噪聲
聲學圖像識別70公里時速、1,250 Hz下的輪胎噪聲
32通道麥克風陣列
測試系統(tǒng)布局 Author Information: SamirN.. Gerges Federal University of Santa Catarina (UFSC) Federal University of Santa Catarina (UFSC) Cx.P. 476 - Florian.polis Brazil Tel: 55) 48-2344074/3319227/3317095 Fax: (55) 48-3319677 samir@emc.ufsc.br |
