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實(shí)現(xiàn)通過噪聲測量和其他應(yīng)用中的噪聲源識別?

MCU開發(fā)加油站 ? 來源:MCU開發(fā)加油站 ? 作者:MCU開發(fā)加油站 ? 2021-03-03 17:09 ? 次閱讀
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如何開發(fā)一款便攜且價格合理的聲學(xué)波束形成形,實(shí)現(xiàn)通過噪聲測量和其他應(yīng)用中的噪聲源識別?巴西圣卡塔琳娜州聯(lián)邦大學(xué)(UFSC)的噪聲和振動實(shí)驗(yàn)室使用 32 個麥克風(fēng)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,從而識別出行駛車輛所產(chǎn)生的信號。

UFSC 將 LabVIEW 和 NI CompactDAQ 應(yīng)?于車輛通過噪聲測試的聲學(xué)波束成形中通過噪聲測試經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化,可將車輛運(yùn)行過程中最大的附帶噪音水平量化。 在許多國家,有關(guān)政府機(jī)構(gòu)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(yàn)證,一輛符合標(biāo)準(zhǔn)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(jī)、排氣裝置、變速器以及輪胎。

標(biāo)準(zhǔn)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(xiàng)能夠可視化呈現(xiàn)聲場的技術(shù),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(xué)相機(jī)” ,其構(gòu)造是一個 32 個麥克風(fēng)組成的螺旋陣列,麥克風(fēng)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(fēng)在標(biāo)準(zhǔn)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(xué)生使用低成本的駐極體盒麥克風(fēng)搭建了陣列麥克風(fēng)。傳統(tǒng)的定向陣列硬件由市場上的電容麥克風(fēng)和前置放大器組成,但對于實(shí)驗(yàn)室的使用來說過于昂貴。

創(chuàng)建完整的陣列麥克風(fēng)可以節(jié)省開支,并為學(xué)生提供有價值的項(xiàng)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(fēng)頻率響應(yīng),適用于定向列陣,其音頻頻譜的幅度和相位響應(yīng)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(shè)計(jì)。

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(jìn)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(fēng)提供電源。模塊的無混疊帶寬高達(dá) 20 kHz。此外,通道的相位匹配對于聲學(xué)波束形成來說相當(dāng)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(yùn)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?jǐn)?shù)倍頻程帶通濾波器)和 IEC61672(電聲和聲級計(jì))聲級測量、加權(quán)濾波器、倍頻程分析的國際標(biāo)準(zhǔn),其測量結(jié)果準(zhǔn)確、重復(fù)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(jìn)行分析。我們對聲音信號進(jìn)行了總結(jié),并描述了從聲源到不同麥克風(fēng)的不同傳播路徑。聲源以高速通過聲學(xué)相機(jī)(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(fēng)陣列的聲源。我們必須校正反多普勒過程的多普勒效應(yīng),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(zhǔn)聲學(xué)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(yùn)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?yàn)樗?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(zhǔn)確對齊。由于車輛的輪胎和車身周圍的湍流運(yùn)動等在移動過程中會產(chǎn)生噪音, 我們將該技術(shù)應(yīng)用到車輛上,對這些噪聲進(jìn)行了精確的評估和識別。介于此, 我們可以很好地以減少風(fēng)洞外的車輛通過噪聲。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:?檢測車輛通過噪聲,介紹一個好工具!

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