柏 林，彭 暢，劉小峰

(重慶大學(xué) 機(jī)械傳動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044)

隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展以及政府對綠色可再生能源的重視和投入，風(fēng)力發(fā)電這種經(jīng)濟(jì)可行的能源技術(shù)正逐步代替?zhèn)鹘y(tǒng)的化學(xué)燃料發(fā)電技術(shù)［1－2］，但是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組(WT)的運(yùn)行噪聲仍然阻礙風(fēng)電發(fā)展，被民眾廣泛關(guān)注且需迫切解決。對WT噪聲的評估，不僅要考慮其噪聲的聲壓級的大小，還要考慮噪聲中可聽音調(diào)對人聽覺系統(tǒng)的影響。包含可聽音調(diào)的噪聲會讓人感覺更加不適，因此，對WT進(jìn)行音調(diào)測試是評估WT品質(zhì)的重要部分，也是必不可少的重要環(huán)節(jié)。

為了實(shí)現(xiàn)WT噪聲音調(diào)的客觀評估，國際研究機(jī)構(gòu)建立了一系列的音調(diào)評估標(biāo)準(zhǔn)，如，ASTM E1014－84，ISO 9613，ISO 1996 － 1971，ANSI S1.4 －1983，ANSI S12.18 －1994 等［3］。但這些標(biāo)準(zhǔn)中的音調(diào)分析法在分析WT低頻噪聲的音調(diào)時(shí)，往往會出現(xiàn)虛假音調(diào)的問題，辨識出的音調(diào)可能是人的聽覺無法感知的，無法準(zhǔn)確評估出WT噪聲對周圍居民居住環(huán)境的實(shí)質(zhì)性影響。隨著技術(shù)的發(fā)展，國際風(fēng)電研究機(jī)構(gòu)為了有效地對WT噪聲進(jìn)行評估，在1998年發(fā)布了(在2003年，2007年分別進(jìn)行了修訂)IEC－61400－11標(biāo)準(zhǔn)對WT噪聲評估方法進(jìn)行了統(tǒng)一規(guī)范。目前該標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)被國際上大部分風(fēng)電研究機(jī)構(gòu)所接受，并得以廣泛應(yīng)用。但是，采用該標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行WT噪聲測試得出的實(shí)際評估報(bào)告顯示，在相同的平均風(fēng)速下，當(dāng)測試環(huán)境或測試時(shí)間不同時(shí)，音調(diào)評估的結(jié)果存在著較大的差異，具有較大的不確定性，特別是在風(fēng)速變化劇烈時(shí)，評估出的音調(diào)頻率差異高達(dá)20 Hz左右。換言之，IEC音調(diào)評估結(jié)果在很大程度上取決于風(fēng)電場的測試環(huán)境，而非風(fēng)電機(jī)本身。

針對上述問題，本文對IEC音調(diào)評估方法進(jìn)行了改進(jìn)。該方法綜合考慮了外部環(huán)境對音調(diào)評估的影響，并對音調(diào)識別算法進(jìn)行了優(yōu)化。首先簡要介紹了IEC標(biāo)準(zhǔn)中WT噪聲音調(diào)評估的關(guān)鍵技術(shù);繼而在此基礎(chǔ)上對IEC音調(diào)判定方法中所存在的問題進(jìn)行了深入剖析;然后針對存在的問題提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法，即首先采用了Gabor階比分量提取技術(shù)對WT產(chǎn)生的噪聲與背景噪聲進(jìn)行了分離;接著采用了基于轉(zhuǎn)速的一分鐘非平穩(wěn)噪聲信號的最優(yōu)分割方法對WT噪聲進(jìn)行了平穩(wěn)化處理;最后利用基于譜平面法的音調(diào)辨識法對WT噪聲進(jìn)行了音調(diào)評估。相關(guān)的評估實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了改進(jìn)的音調(diào)評估方法的可行性和有效性。

1 IEC 音調(diào)評估法［4］

IEC 61400－11標(biāo)準(zhǔn)制定的作用是為WT聲發(fā)射測量、分析以及報(bào)告提供統(tǒng)一的評判標(biāo)準(zhǔn)和指導(dǎo)。在IEC文檔中，每個(gè)整風(fēng)速下音調(diào)判定過程為:

(1)計(jì)算10 s數(shù)據(jù)的A計(jì)權(quán)窄帶譜。在每一個(gè)整風(fēng)速噪聲數(shù)據(jù)中，選取最接近該整風(fēng)速的兩個(gè)一分鐘數(shù)據(jù)，將其均分成12個(gè)10 s數(shù)據(jù)段。對每個(gè)子段數(shù)據(jù)加漢寧窗，計(jì)算得到12組A計(jì)權(quán)窄帶譜。

(2)初步判斷音調(diào)。在每一個(gè)窄帶譜中，找到一個(gè)局部最大值，然后計(jì)算該臨界頻帶內(nèi)的掩蔽噪聲級，即除局部最大值及相鄰左右各一根譜線外臨界頻帶內(nèi)其余譜線的平均能量，如式(1)所示。如果該局部最大值在平均掩蔽噪聲級的6 dB以上，那么它將作為一個(gè)可能的音調(diào)值。

圖1 臨界頻帶內(nèi)的判定標(biāo)準(zhǔn)級和譜線分類Fig.1 Illustration of classifying all spectrum lines within critical band

(3)對臨界頻帶內(nèi)的一些專門譜線進(jìn)行分類，如圖1所示。利用式(1)計(jì)算出臨界頻帶內(nèi)幅值最小的70%根譜線的平均值，得到判據(jù)級L70%。臨界頻帶內(nèi)小于“L70%+6 dB”的譜線稱為“掩蔽噪聲”。利用式(1)計(jì)算平均值，得到掩蔽噪聲級 Lm，avg，j，k(即，在整風(fēng)速k下第j個(gè)掩蔽噪聲級Lm，avg)。臨界頻帶內(nèi)值超過“Lpn，avg+6 dB”的譜線被分為音調(diào)，對其進(jìn)行分貝求和，得到音調(diào)級 Lt，j，k。

(4)背景噪聲修正。為確保分析結(jié)果的有效性，必須確認(rèn)音調(diào)成分并非來自背景噪聲。按照式(2)，使用背景噪聲數(shù)據(jù)中同一整風(fēng)速下相同臨界頻帶內(nèi)所有譜線的分貝和對掩蔽噪聲級 Lm，avg，j，k進(jìn)行背景噪聲修正。修正后的掩蔽噪聲級為:

其中 Lb，avg，j，k為背景噪聲數(shù)據(jù)中同一整風(fēng)速下相同臨界頻帶內(nèi)所有譜線的分貝和的掩蔽噪聲級。這里需要注意的是，同一整風(fēng)速下相同臨界頻帶內(nèi)的背景噪聲級必須低于風(fēng)力發(fā)電機(jī)噪聲級6 dB或以上，否則需要在評估報(bào)告中聲明該組數(shù)據(jù)的掩蔽噪聲受到背景噪聲的干擾過大，不能評判WT噪聲音調(diào)。

(5)音調(diào)級的計(jì)算?？紤]到漢寧窗對掩蔽噪聲的影響，這里需對掩蔽噪聲級作進(jìn)一步修正，如式(3)所示。

其中有效噪聲帶寬取1．5倍的頻率分辨率，即2 Hz×1．5。音調(diào)級 ΔLt，j，k定義如式(4)所示:

如未發(fā)現(xiàn)音調(diào)，則由式(5)替換:

2 IEC音調(diào)判定法問題分析

在以上音調(diào)評估分析步驟中，可以發(fā)現(xiàn)IEC方法主要存在以下幾點(diǎn)不足:

(1)每組音調(diào)計(jì)算都需要兩組噪聲數(shù)據(jù)，即WT運(yùn)行時(shí)的噪聲信號和關(guān)閉狀態(tài)下的背景噪聲信號。為了測量背景噪聲，風(fēng)場中測試風(fēng)機(jī)周圍的風(fēng)機(jī)都需強(qiáng)行關(guān)閉，而且測試需要覆蓋6－10 m/s的所有整風(fēng)速，其測試過程往往需要持續(xù)一周左右，這種強(qiáng)行停機(jī)難免會給風(fēng)機(jī)造成一定的物理損害，而且停機(jī)造成的經(jīng)濟(jì)損失也是巨大的。此外，IEC標(biāo)準(zhǔn)中掩蔽噪聲的修正是在假定風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的背景噪聲和關(guān)閉狀態(tài)完全一致的條件下進(jìn)行的，這就不可避免地降低了WT噪聲音調(diào)評估結(jié)果的可信度。因?yàn)轱L(fēng)場背景噪聲是隨著時(shí)間變化的，例如，WT運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)也許會出現(xiàn)鳥叫聲，汽車鳴笛聲，以及飛機(jī)經(jīng)過時(shí)的轟鳴聲，但在WT關(guān)閉時(shí)這些聲音也許已經(jīng)消失了。因此，IEC方法采用停機(jī)狀態(tài)下的背景噪聲掩蔽噪聲級去修正運(yùn)行狀態(tài)下的風(fēng)機(jī)掩蔽噪聲級，可能會造成音調(diào)評估的不準(zhǔn)確。

(2)在IEC音調(diào)評估方法中，每個(gè)平均風(fēng)速下每兩組一分鐘噪聲數(shù)據(jù)都將被分割成12組10 s數(shù)據(jù)，然后再對每個(gè)10 s數(shù)據(jù)進(jìn)行音調(diào)分析，也就是相同的音調(diào)識別過程被重復(fù)了2×6次，同風(fēng)速下的背景噪聲掩蔽噪聲級同樣要重復(fù)計(jì)算2×6次，該過程復(fù)雜并且計(jì)算量也較大。此外，臨界頻帶內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)譜線的劃分很大程度上都取決經(jīng)驗(yàn)上的主觀判定，例如判據(jù)級L70%、掩蔽噪聲等都沒有唯一確切的計(jì)算依據(jù)?？梢?，音調(diào)的評估在一定程度上存在很大的人為主觀性。

(3)由于風(fēng)機(jī)負(fù)載隨著風(fēng)速、風(fēng)向或者升速、減速過程的變化而改變，WT的葉片轉(zhuǎn)速將隨時(shí)間變化，與風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速相關(guān)的噪聲將表現(xiàn)出不穩(wěn)定性。在對非平穩(wěn)信號進(jìn)行FFT分析時(shí)，會出現(xiàn)FFT固有的頻率模糊現(xiàn)象，這就使得IEC標(biāo)準(zhǔn)中基于FFT的音調(diào)評估方法并不能十分準(zhǔn)確地辨識音調(diào)頻率，即使是在同一標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速下，辨識出的音調(diào)也會隨著測量時(shí)間和環(huán)境的變化而改變。

上述問題可在以下實(shí)例中得到證實(shí)。圖2顯示了在新疆達(dá)坂城2號風(fēng)場，金風(fēng)77/1 500風(fēng)機(jī)在整風(fēng)速6 m/s下第一組十秒鐘噪聲數(shù)據(jù)的FFT窄帶譜。在圖2中，頻譜峰值并不明顯，以譜峰為中心的邊帶譜非常平滑。按照IEC方法中的步驟(1)～(2)得到的頻譜局部最大值與局部平均能量值差值之間的差距小于6 dB。按照IEC判定方法，可認(rèn)為這時(shí)的風(fēng)機(jī)噪聲中并不包含音調(diào)。而在測試現(xiàn)場，能夠很清楚地聽到WT發(fā)出尖銳的音調(diào)噪聲。表1是采用IEC方法對與圖2中噪聲同組的平均風(fēng)速為6 m/s的12個(gè)10 s數(shù)據(jù)進(jìn)行音調(diào)分析的結(jié)果。從表1中可以看到同一整風(fēng)速下12個(gè)10 s噪聲數(shù)據(jù)的音調(diào)頻率之間的最大差異達(dá)到16 Hz。不同氣候或地理?xiàng)l件下，在其他類型的WT噪聲測量中這種差異也是普遍存在，而且頻率模糊現(xiàn)象隨著風(fēng)速與湍流變化而加劇，WT噪聲音調(diào)評估的不穩(wěn)定性與不一致性也會隨之變得更加嚴(yán)重。

圖2 IEC方法得到的6 m/s下第一個(gè)10 s噪聲數(shù)據(jù)A計(jì)權(quán)均方根平均窄帶譜Fig.2 A-weighted narrow spectrum of the second ten-second noise data at 6 m/s obtained using IEC method

表1 風(fēng)速V=6 m/s下12組噪聲數(shù)據(jù)的音調(diào)頻率Tab.1 The tone frequency of 12 ten-second noise data at 6 m/s

3 音調(diào)評估的改進(jìn)

風(fēng)機(jī)運(yùn)行中發(fā)出噪聲的來源可以分為兩類:機(jī)械噪聲與空氣動力學(xué)噪聲［5］。機(jī)械噪聲產(chǎn)生于機(jī)械零部件之間的交互運(yùn)動及其力學(xué)響應(yīng)?？諝鈩恿W(xué)噪聲則產(chǎn)生于葉片上的空氣流動。WT音調(diào)噪聲主要由風(fēng)機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)與轉(zhuǎn)子葉片表面部分相互作用的非空氣動力學(xué)的不穩(wěn)定性引起，因此它與風(fēng)速或葉片轉(zhuǎn)速密切相關(guān)，也就是說，由WT產(chǎn)生與轉(zhuǎn)速有關(guān)的噪聲，表現(xiàn)為趨于同一頻率的音調(diào)［6］。針對此種關(guān)系以及IEC方法存在的問題，本文提出了WT音調(diào)評估的改進(jìn)方法，如圖3所示。該方法可分為三部分實(shí)現(xiàn):WT的噪聲提取，噪聲信號的最優(yōu)分割以及音調(diào)辨識。

3.1 WT音調(diào)噪聲提取

在IEC音調(diào)評估方法中，為了確保音調(diào)不是來自背景噪聲，每組音調(diào)計(jì)算都需要風(fēng)機(jī)運(yùn)行和停機(jī)兩種狀態(tài)下的噪聲數(shù)據(jù)。也就是說，必須用周圍風(fēng)機(jī)關(guān)閉情況下采集的背景噪聲的掩蔽噪聲級來校正WT運(yùn)行時(shí)的掩蔽噪聲級。為了減少風(fēng)電機(jī)停機(jī)時(shí)間并確保識別出的音調(diào)是來自風(fēng)機(jī)自身噪聲而不是背景噪聲，本文采用了Gabor階比分量提取方法，將WT自身產(chǎn)生的噪聲與背景噪聲分離開來。

Gabor階比跟蹤方法常用于分析不滿足FFT穩(wěn)定性要求的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信號，該方法可以跟蹤與旋轉(zhuǎn)機(jī)械轉(zhuǎn)速相關(guān)的非平穩(wěn)信號分量。由于WT音調(diào)成分主要來源于與轉(zhuǎn)子葉片相關(guān)的風(fēng)機(jī)機(jī)械部分的不穩(wěn)定性運(yùn)動，因此WT音調(diào)噪聲與風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化存在明顯的線性函數(shù)關(guān)系。因此，階比跟蹤法可以從分析噪聲中提取由風(fēng)機(jī)自身的噪聲音調(diào)分量，消除背景噪聲信號對WT音調(diào)分析的干擾。具體的WT階比分量提取步驟如圖3所示。

(1)Gabor變換。假設(shè)在風(fēng)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下采集的分析噪聲為s［k］，通過式(6)中的離散Gabor變換得到一系列Gabor展開系數(shù)cm，n:

其中ΔM表示時(shí)間采樣間隔，N和M分別表示頻率和時(shí)間的分析點(diǎn)數(shù)，s［k］表示噪聲信號s［k］的一個(gè)周期延展，h［k］為 Gabor基函數(shù)。

(2)顯示時(shí)頻分布。把Gabor系數(shù)映射為二維的由M×N時(shí)頻格組成的Gabor譜圖。圖像中每一個(gè)格子的強(qiáng)度表示 cm，n在特定時(shí)間 m和頻率 n下的幅值［7］。

(3)掩蔽操作。首先，根據(jù)式(7)在Gabor時(shí)頻圖中確定階比分量li的位置指數(shù)。

其中N是Gabor時(shí)頻圖中頻率項(xiàng)的數(shù)量，fs表示采樣頻率，round表示取整操作。將該指數(shù)對應(yīng)的時(shí)頻格置0，其他的進(jìn)行置1處理，生成一個(gè)由有限二進(jìn)制值1或0組成的掩蔽數(shù)列 wm，n，其數(shù)量和 Gabor系數(shù)數(shù)列 cm，n相同［8］。

(4)使用 wm，n修正Gabor系數(shù)。由式(8)生成一個(gè)修正的Gabor系數(shù)數(shù)列m，n:

對應(yīng)于wm，n=1的系數(shù)構(gòu)成掩蔽區(qū)間，它是由邊界li×RPM/60±Δf/2確定的，其中Δf是一個(gè)可調(diào)整的頻率帶寬。

其中sli［k］表示重構(gòu)的第i個(gè)階比分量的數(shù)列。通過將所有的階比分量相加可以重構(gòu)由WT產(chǎn)生的噪聲信號為:

通過以上步驟，可以提取到不受背景噪聲影響的WT噪聲。

3.2 噪聲信號最優(yōu)分割

經(jīng)過階比分量提取后的WT噪聲信號盡管去除了背景噪聲的影響，但由于風(fēng)速的不穩(wěn)定，1分鐘的噪聲數(shù)據(jù)可能存在較大的不平穩(wěn)。在IEC標(biāo)準(zhǔn)中，兩組一分鐘噪聲數(shù)據(jù)會被分成12組10 s數(shù)據(jù)段，然后加漢寧窗得到12個(gè)FFT窄帶譜。即同樣的音調(diào)計(jì)算過程將被重復(fù)12次。由于一分鐘內(nèi)的風(fēng)速并不是絕對穩(wěn)定的，WT噪聲的頻率將隨著風(fēng)速變化而改變。如果分割出的10 s噪聲信號表現(xiàn)為強(qiáng)非平穩(wěn)性，那么在FFT窄帶譜分析中將出現(xiàn)嚴(yán)重的頻率模糊現(xiàn)象，進(jìn)而造成初始音調(diào)頻率的設(shè)置誤差，無法準(zhǔn)確的定位中心頻帶，得出的音調(diào)評估結(jié)果也無法真實(shí)地反映風(fēng)機(jī)的噪聲特性?？紤]到風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和WT音調(diào)噪聲的線性關(guān)系，可以認(rèn)為當(dāng)轉(zhuǎn)速曲線在相應(yīng)的時(shí)間段內(nèi)變化平緩時(shí)，WT噪聲在這段時(shí)間內(nèi)也是相對穩(wěn)定的。因此，可以根據(jù)轉(zhuǎn)速曲線的變化情況將一分鐘噪聲數(shù)據(jù)劃分為若干子段信號，然后對每個(gè)子段信號進(jìn)行音調(diào)分析，以消除非平穩(wěn)信號FFT分析的頻率模糊現(xiàn)象。

2016年河北省城鎮(zhèn)居民的可支配收入為28 249元，2017年為30 548元；農(nóng)村居民人均可支配收入2016年為11 919元，2017年為12 881元。2016年城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出19 106元，2017年為20 600元；2016年農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出9 798元,2017年為10 536元。由統(tǒng)計(jì)數(shù)字可以看到，城鄉(xiāng)居民年收入雖然增長較快，但是農(nóng)村居民收入增長幅度小于城鎮(zhèn)居民，且不同地域農(nóng)村居民收入差距較大[2]。截至2017年底，河北省依然有39個(gè)國家級貧困縣，195.67萬人享受居民最低生活保障，其中，農(nóng)村居民160.2萬人，占81.87%，反映出城鄉(xiāng)收入差距較大的現(xiàn)實(shí)問題。

為了保證每個(gè)子段信號的穩(wěn)定性，最簡單也是最直接的方法就是，根據(jù)轉(zhuǎn)速曲線的斜率變化確定子段信號的分割點(diǎn)。首先，對于轉(zhuǎn)速曲線 X=〈x1，x2，…，xn〉，計(jì)算點(diǎn)xi處的斜率或微分系數(shù)。如果點(diǎn)xi處的微分系數(shù)變化較大，那么點(diǎn)xi(除曲線終點(diǎn)外)就可被作為分割點(diǎn)。具體的分割點(diǎn)的篩選過程描述如下:

(1)標(biāo)準(zhǔn)化。由于轉(zhuǎn)速的波動，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值存在很大差異。為了便于比較和分析，在分割前，必須將轉(zhuǎn)速序列標(biāo)準(zhǔn)化到區(qū)間［0，1］之間。標(biāo)準(zhǔn)化公式如下:

(2)確定分割點(diǎn)。為了保證劃分出的子段的平穩(wěn)性，子段內(nèi)的相鄰兩點(diǎn)xi和xi±1的變化應(yīng)該是比較穩(wěn)定的，首先指定幅值控制參數(shù)α對分割點(diǎn)進(jìn)行第一次篩選，即分割點(diǎn)處相鄰點(diǎn)之間的幅值差距如果超過α，那么該點(diǎn)可以看作是一個(gè)分割點(diǎn)，表示為:

另一方面，要保證子段信號的平滑性，則子段內(nèi)各數(shù)據(jù)點(diǎn)的斜率不能過大。設(shè)定斜率控制參數(shù)β對分割點(diǎn)進(jìn)行第二次篩選，即如果在數(shù)據(jù)點(diǎn)xi及相鄰點(diǎn)xi±1處的斜率超過β，則該點(diǎn)可以看作分割點(diǎn)，表示為:

此外，要保證子段信號內(nèi)相鄰點(diǎn)之間的平滑過度，還要求子段內(nèi)單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與相鄰兩點(diǎn)之間的斜率變化應(yīng)該是平緩的。因此可根據(jù)相鄰點(diǎn)之間的斜率變化情況對分割點(diǎn)進(jìn)行第三次篩選，

即如果相鄰兩點(diǎn)之間的斜率如果滿足式(14)的要求，則該點(diǎn)可看作分割點(diǎn):

其中γ為控制相鄰兩點(diǎn)之間斜率變化的參數(shù)。經(jīng)過三次篩選后，轉(zhuǎn)速時(shí)間序列中任何一個(gè)滿足條件(12)～條件(14)的轉(zhuǎn)速曲線上的點(diǎn)都可看作是曲線的分割點(diǎn)，其中同時(shí)滿足以上三個(gè)條件的優(yōu)先考慮作為子段分割點(diǎn)。這里要說明的是，如果分割點(diǎn)的個(gè)數(shù)太大，控制參數(shù)α，β和γ就必須調(diào)整，以保證斜率控制參數(shù)和子信號個(gè)數(shù)之間的平衡。使用這種方法，可以找出對應(yīng)于轉(zhuǎn)速序列的分割點(diǎn)的集合，記為:

(3)WT噪聲信號分段。根據(jù)轉(zhuǎn)速和WT噪聲的關(guān)系，在式(10)中的經(jīng)Gabor階比分量提取后的噪聲信號可以表示為:

3.3 音調(diào)辨識

在本文第2節(jié)介紹的IEC方法步驟(2)中提到，必須在計(jì)算局部最大值的基礎(chǔ)上確定臨界頻帶，并進(jìn)行假設(shè)音調(diào)判定。可見fc的選擇對音調(diào)能否精確辨識是至關(guān)重要的。在IEC方法的步驟(3)中，音調(diào)的識別需要對窄帶譜線進(jìn)行綜合分類，其中IEC標(biāo)準(zhǔn)給出的L70%判定級具有很大的主觀經(jīng)驗(yàn)性，沒有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，其它譜線的劃分亦是如此。為了避免音調(diào)判定中的主觀性并簡化識別過程，本文采用譜平面法對臨界子帶內(nèi)的音調(diào)進(jìn)行了判定。

譜平面方法主要用于確定臨界子帶內(nèi)的信號是否為音調(diào)。該方法通過對FFT幅值進(jìn)行分析得到系數(shù)SFM，從而確定每個(gè)臨界子帶內(nèi)信號的掩蔽閾值能量?；谧V平面法的WT噪聲音調(diào)評估方法具體步驟如下:

(1)對平穩(wěn)子段信號加窗及FFT變換。采用加漢寧窗的實(shí)－復(fù)FFT將式(16)中的平穩(wěn)子段信號Sj轉(zhuǎn)換到頻域內(nèi)進(jìn)行臨界頻帶分析。經(jīng)過FFT，可以得到Sj的實(shí)頻 Re(ω)，虛頻 Im(ω)。Sj的功率譜為:

依據(jù)文獻(xiàn)［10］，將上述功率譜分割為臨界帶，然后將每個(gè)臨界頻帶內(nèi)的能量相加如下:

其中bhi，bli分別表示第i個(gè)臨界帶的上下界。

(2)計(jì)算音調(diào)的掩蔽閾值。首先定義音調(diào)系數(shù)［10］α:

其中:

式中:Gm表示功率譜的幾何平均，Am表示功率譜的算術(shù)平均。依次計(jì)算第i個(gè)臨界頻帶內(nèi)的掩蔽能級的補(bǔ)償量 Oi，即:

然后從展開的臨界頻帶譜中減去閾值補(bǔ)償量得到音調(diào)的掩蔽閾值估計(jì)［11］:

其中ci為展開的第i個(gè)臨界頻帶內(nèi)的譜能量，具體算法見文獻(xiàn)［10－11］。

(3)音調(diào)評估。將掩蔽閾值與人耳聽覺的絕對閾值進(jìn)行比較，得到 max［Ti，Tq(i)］，并以此為標(biāo)準(zhǔn)對臨界頻帶內(nèi)的每個(gè)頻率點(diǎn)進(jìn)行檢測，如果某個(gè)頻率點(diǎn)上的聲壓級超過max［Ti，Tq(i)］，則可認(rèn)為在該臨界頻帶內(nèi)的頻率為音調(diào)頻率，并且在音調(diào)頻率處的聲壓級就是音調(diào)級。

從以上分析可知，基于譜平面法的音調(diào)辨識方法完全摒除了IEC方法中譜線劃分的復(fù)雜計(jì)算，該方法借助音頻編碼中的噪聲掩蔽閾值方法，能夠直接對噪聲中可聽音調(diào)進(jìn)行辨識與計(jì)算，大大簡化了計(jì)算過程。

4 應(yīng)用

為驗(yàn)證上述方法的可行性，以新疆達(dá)坂城金風(fēng)2號77/1 500 WT產(chǎn)生的噪聲作為分析信號，依據(jù)本文提出的方法對該信號進(jìn)行了音調(diào)評估，并將分析結(jié)果同使用IEC方法所得到的結(jié)果進(jìn)行了對比。這里需要指出的是，轉(zhuǎn)速計(jì)是風(fēng)電機(jī)系統(tǒng)必備的輔助設(shè)備之一，WT轉(zhuǎn)速、風(fēng)向、風(fēng)速、氣壓、溫度等參數(shù)都是從測風(fēng)塔上的傳感器中獲得并傳輸至風(fēng)電機(jī)電控箱，具體的系統(tǒng)設(shè)置見文獻(xiàn)［12］。為保證轉(zhuǎn)速信號與噪聲信號的對應(yīng)關(guān)系，在進(jìn)行噪聲采集的同時(shí)，同步讀取電控箱中的轉(zhuǎn)速曲線。圖4顯示了首個(gè)一分鐘內(nèi)在整風(fēng)速6 m/s下的轉(zhuǎn)速曲線。

圖4 首個(gè)一分鐘內(nèi)整風(fēng)速6 m/s下的轉(zhuǎn)速曲線Fig.4 The rotating speed curve at 6 m/s in the first one-minute noise

對應(yīng)于噪聲信號的Gabor時(shí)頻譜如圖5所示。圖5中的階次分量隨時(shí)間的變化趨勢幾乎與圖4中的轉(zhuǎn)速曲線一致。因?yàn)閳D4中的轉(zhuǎn)速曲線相對穩(wěn)定，所以使用第3.1節(jié)中描述的改進(jìn)方法所得到的子分割段的個(gè)數(shù)是3個(gè)，然后采用譜平面法直接對每個(gè)子段信號進(jìn)行音調(diào)辨識，得到的音調(diào)頻率均為156 Hz。而使用IEC 方法得到的結(jié)果分別為156，156，148，154，154，156 Hz。在一定程度上兩者之間并沒有很大的差異，這是因?yàn)檗D(zhuǎn)速很穩(wěn)定。但是比較兩組數(shù)據(jù)可知，使用本文提出的改進(jìn)法所得到的音調(diào)頻率更加一致，而且只得到三個(gè)平滑子段，因此重復(fù)計(jì)算也只有三次，計(jì)算效率得到了提高。

圖5 在整風(fēng)速6 m/s下的首個(gè)一分鐘噪聲數(shù)據(jù)的Gabor譜Fig.5 The Gabor time-frequency spectrum of the first one-minute notse data at 6 m/s

為了進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)方法的有效性，下面給出了另一個(gè)實(shí)例的分析結(jié)果。圖6顯示了第二個(gè)一分鐘內(nèi)在整風(fēng)速6 m/s下的轉(zhuǎn)速，從圖6中可以看到在一分鐘內(nèi)轉(zhuǎn)速隨時(shí)間變化較強(qiáng)烈。圖7中的深黑色信號為對應(yīng)的一分鐘內(nèi)的WT噪聲數(shù)據(jù)。

圖6 第二個(gè)一分鐘內(nèi)整風(fēng)速6 m/s下的轉(zhuǎn)速曲線Fig.6 The rotating speed curve at 6 m/s in the second one-minute noise

圖7 在整風(fēng)速6 m/s下的第二個(gè)一分鐘噪聲數(shù)據(jù)經(jīng)過重構(gòu)的階次分量Fig.7 The reconstructed order components of the one-minute noise at 6 m/s

使用IEC方法對圖7中的原始噪聲信號進(jìn)行音調(diào)分析，計(jì)算得到的音調(diào)頻率為 168，162，152，154，156，164 Hz，對應(yīng)的音調(diào)級分別為 － 4.89，－ 1.33，7.25，6.46，4.43，7.09 dB，從中可知計(jì)算出的每個(gè) 10 s噪聲的音調(diào)存在很大差異。第一個(gè)10 s噪聲的音調(diào)頻率與第三個(gè)的音調(diào)頻率相差16 Hz，此外同組數(shù)據(jù)之間的音調(diào)級差距達(dá)到12.14?？梢姰?dāng)轉(zhuǎn)速變化很大時(shí)，相同風(fēng)速下使用IEC方法評估出來的音調(diào)存在很大的不確定性，這種情況并不利于對WT噪聲品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的評估。

圖8 在整風(fēng)速6 m/s下的第二個(gè)一分鐘噪聲數(shù)據(jù)的Gabor時(shí)頻譜Fig.8 The Gabor time-frequency spectrum of the second one-minute noise data at 6 m/s

使用本文提出的改進(jìn)方法分析同樣的噪聲信號，其Gabor時(shí)頻分布如圖8所示，提取出兩個(gè)階比分量，重構(gòu)后的信號如圖7所示，從圖7中可以看到WT所產(chǎn)生的噪聲已從背景噪聲中分離出來了，其幅值和頻率都隨時(shí)間的變化而變化。然后根據(jù)圖6中的轉(zhuǎn)速曲線對其進(jìn)行最優(yōu)分割，圖9是第二個(gè)分割段的功率譜。與圖2相比較，圖9中子段二的局部最大值(152 Hz處的譜峰)非常突出，且比周圍譜線高出許多，而且其分貝數(shù)明顯高于對應(yīng)臨界頻帶內(nèi)的掩蔽噪聲級6 dB以上，因此將該譜峰處對應(yīng)的頻率設(shè)置為初始音調(diào)頻率確定無疑。由于圖9的頻譜是對去除背景噪聲后的WT噪聲進(jìn)行的譜分析，因此無需再進(jìn)行掩蔽噪聲級的修正，也能判定該局部最大值即為音調(diào)頻率。采用同樣的方法對同一分鐘數(shù)據(jù)中其他子段信號進(jìn)行處理，并使用譜平面法計(jì)算出各組的音調(diào)頻率分別為154，152，152，152，152 Hz，對應(yīng)的音調(diào)級分別為 7.49，7.62，7.23，7.32 ，7.42，7.45 dB。從中可在相同整風(fēng)速下6個(gè)子分割段信號的音調(diào)頻率已被統(tǒng)一到幾乎同一頻率點(diǎn)上，計(jì)算出的音調(diào)級也相差不大，因此音調(diào)判定的不確定性在很大程度上得到了抑制。

圖9 在整風(fēng)速6 m/s下的第二個(gè)分割段WT噪聲數(shù)據(jù)的頻譜Fig.9 The frequency spectrum of the second segment noise at 6 m/s

5 結(jié)論

本文針對IEC風(fēng)電機(jī)音調(diào)評估方法中的不足，提出了以下三點(diǎn)改進(jìn):

(1)將基于Gabor變換的階比分量提取方法引入到WT背景噪聲分離中，使得WT音調(diào)評估結(jié)果不受背景噪聲的影響。

(2)使用基于轉(zhuǎn)速曲線的最優(yōu)分割方法代替一分鐘噪聲信號被平均劃分的方法，在一定程度上抑制了FFT所引起的頻率模糊現(xiàn)象，增加了音調(diào)辨識的準(zhǔn)確性，所提方法也可被擴(kuò)展用于分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械信號。由于最優(yōu)分割可以減少子分割段的個(gè)數(shù)，因此計(jì)算時(shí)間也縮短了，這有助于增強(qiáng)WT噪聲評估的實(shí)時(shí)性。

(3)基于譜平面法的音調(diào)識別既可避免對譜線進(jìn)行復(fù)雜的分類，又可避免IEC方法中對音調(diào)頻率進(jìn)行預(yù)選擇的主觀性。因此，音調(diào)識別的整個(gè)過程得以簡化并且分析結(jié)果更加統(tǒng)一。需要指出的是，該方法是將WT噪聲等同于音頻信號進(jìn)行處理的，關(guān)于這兩者之間的差異是否會導(dǎo)致不同的音調(diào)評估結(jié)果，還需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果證實(shí)了本文提出的改進(jìn)的WT音調(diào)評估方法能保證WT音調(diào)分析的一致性和準(zhǔn)確性?？傊疚奶岢隽艘环N新的WT噪聲音調(diào)評估分析方法，克服了IEC方法的不足，提高了WT噪聲音調(diào)評估的有效性和準(zhǔn)確性，具有很好的應(yīng)用前景。

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