于樹華，時勝國,2，時潔,2，韓闖

?

潛艇艙段模型機械聲源定量識別試驗研究

于樹華1，時勝國1,2，時潔1,2，韓闖3

(1.哈爾濱工程大學水聲工程學院，黑龍江哈爾濱150001；2. 哈爾濱工程大學水聲技術(shù)重點實驗室，黑龍江哈爾濱150001；3. 哈爾濱理工大學測控技術(shù)與通信工程學院，黑龍江哈爾濱150080)

針對潛艇機械聲源的分離量化問題，采用了將偏相干輸出譜分析與層次分析相結(jié)合的層次診斷方法。建立了復(fù)雜噪聲源分離量化的遞階層次結(jié)構(gòu)，并通過兩兩比較構(gòu)造判斷矩陣，通過各層權(quán)重組合處理得到各噪聲源的分離量化結(jié)果；為了驗證該方法在實際工程應(yīng)用中的有效性，開展了潛艇艙段模型機械聲源定量識別水池試驗研究，采用層次診斷分析方法實現(xiàn)了機械聲源貢獻分離，并通過模型偏心電機、激振器單機和組合單機試驗工況考核了機械聲源分離精度。經(jīng)艙段模型試驗驗證，采用層次診斷方法得到的機械聲源貢獻分離偏差小于3 dB(50 Hz～1 kHz)。艙段模型試驗驗證了層次診斷方法在機械聲源定量識別中的可行性，并為該方法的工程實用性提供支撐。

噪聲源識別；層次診斷；偏相干分析；艙段模型試驗

0 引言

從聲學的角度看，潛艇是一個復(fù)雜的噪聲源分布體，其水下噪聲主要包括機械噪聲、螺旋槳噪聲和水動力噪聲。在中低速巡航狀態(tài)下，潛艇的主要噪聲源是機械結(jié)構(gòu)噪聲[1]?？刂撇p小機械噪聲是實現(xiàn)潛艇安靜化的首要環(huán)節(jié)。為了有針對性地開展減振降噪工作，通過測量艇體振動信號及其水下輻射噪聲對各噪聲源貢獻大小進行估計，從而識別出主要噪聲源是一個關(guān)鍵的技術(shù)手段。為了解決這一難題，國內(nèi)外學者進行了大量理論與試驗研究并提出了許多應(yīng)用于噪聲源識別的方法[2-7]。然而，潛艇內(nèi)部機電設(shè)備眾多，且振動傳遞路徑復(fù)雜，主要包括機械設(shè)備-支撐基座、機械設(shè)備-浮筏隔振裝置以及管路傳遞等振動傳遞路徑。上述原因?qū)е铝藵撏?nèi)部機電設(shè)備之間相互耦合嚴重，振動傳遞特性復(fù)雜，使得噪聲源識別問題難以得到合理的解決。

本文將層次分析法[8]與相干輸出譜分析、偏相干輸出譜分析[9]相結(jié)合，采用層次診斷技術(shù)[10]對潛艇艙段模型機械聲源進行定量識別。將潛艇層次診斷過程分為兩個環(huán)節(jié)，分別為從艇內(nèi)設(shè)備到殼體、再從殼體到聲場評價點。在這兩個環(huán)節(jié)中分別采用層次診斷技術(shù)將復(fù)雜的噪聲源定量識別問題表示為有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，采用相干分析、偏相干分析在各特征線譜上或特征頻帶內(nèi)對噪聲源進行排序；并對兩個環(huán)節(jié)的排序結(jié)果進行融合計算，得到艇內(nèi)各機械設(shè)備對水聲場評價點的貢獻大小。

艙段模型試驗是對潛艇機械噪聲定量識別技術(shù)進行試驗驗證的重要途徑。本文以潛艇艙段模型為研究對象，構(gòu)建了艙段模型振動與水下輻射噪聲試驗測試系統(tǒng)，利用振動測量系統(tǒng)測量艙段模型內(nèi)部偏心電機機腳、激振器激勵殼體部位以及殼體結(jié)構(gòu)的振動數(shù)據(jù)，利用近場水下輻射噪聲測量系統(tǒng)以及遠場單點聲壓水聽器，分別測量模型殼體水下輻射噪聲的近場和遠場水下輻射噪聲數(shù)據(jù)，以考核機械聲源貢獻分離測試分析方法的準確度，為實艇碼頭機械噪聲源測試提供技術(shù)支撐。

1 基于層次診斷的噪聲源識別方法

1.1 層次診斷基本原理

根據(jù)噪聲源特點和層次診斷理論可建立具有四個層次的噪聲源識別遞階層次結(jié)構(gòu)，分別為：目標層、準則層、頻率層和聲源層。目標層是噪聲源的主次順序，用A表示；準則層為噪聲源診斷信號處理方法(包括相干分析和偏相干分析)，用B表示；頻率層用F表示；聲源層用C表示。噪聲源層次診斷結(jié)構(gòu)模型圖如圖1所示。

圖1 噪聲源層次診斷結(jié)構(gòu)模型圖

首先確定殼體結(jié)構(gòu)強輻射部位，并選擇殼體結(jié)構(gòu)強輻射部位臨近的若干殼體振動測點(層次診斷系統(tǒng)中間傳遞節(jié)點)作為層次診斷的內(nèi)部振動源識別子系統(tǒng)的輸出，同時也是層次診斷的外部機械聲源識別子系統(tǒng)的輸入。因此，殼體振動測點、偏心電機機腳和激振器激勵點的振動測點(層次診斷系統(tǒng)的輸入)、遠場單點聲壓水聽器(層次診斷系統(tǒng)輸出)構(gòu)成一個完整的層次診斷系統(tǒng)。

艙段模型機械聲源貢獻分離層次診斷方法信號處理流程示意圖如圖2所示。

圖2 噪聲源層次診斷流程圖

具體的貢獻分離診斷步驟如下：

第一步，確定主要噪聲源。將結(jié)構(gòu)振動測量系統(tǒng)測得的振動數(shù)據(jù)與艙段模型內(nèi)部機械設(shè)備布放信息進行綜合分析，可以確定作為聲源層元素的艇內(nèi)機械設(shè)備和殼體強輻射部位；

第二步，選取分析準則。根據(jù)艙段模型機械聲源定量識別的具體問題確定準則層的元素，包括特征線譜分析、特征頻帶能量分布分析和相干輸出譜分析、偏相干輸出譜分析；

第三步，選取分析頻率或頻帶。對評價點處的信號在頻域上進行分析，基于其頻率結(jié)構(gòu)完成對作為頻率層元素的特征線譜和特征頻帶的提?。?/p>

第四步，構(gòu)建判斷矩陣。對機械結(jié)構(gòu)振動信號在頻域上進行分析處理，根據(jù)所分析信號的能量大小，以上一層次中某元素為準則建立表示與其相關(guān)的本層次中各元素之間相對重要程度的判斷矩陣；

第五步，對判斷矩陣一致性進行檢驗，并計算單一準則下各層元素權(quán)重；

第六步，把第五步中的各層權(quán)重計算結(jié)果進行組合處理，從而完成機械聲源的定量識別。并進行總的判斷一致性檢驗。

1.2 判斷矩陣構(gòu)建方法的改進[10]

層次診斷借助于合理的標度建立具有滿意一致性的判斷矩陣。在潛艇機械聲源定量識別過程中，計算的是各機械聲源對聲場評價點的能量貢獻比例，對測度對象采用信號處理手段得到的結(jié)果具有清晰的物理意義。為了使傳統(tǒng)層次分析法中的標度可以應(yīng)用于具有特定物理意義的問題，需要對其進行改進，從而可以反映被測對象具有的物理屬性。

表1 層次診斷中標度系統(tǒng)的改進

2 艙段模型試驗概況

為了驗證層次診斷技術(shù)在水下大型結(jié)構(gòu)機械聲源定量識別中應(yīng)用的可行性，在混響水池開展了潛艇艙段模型機械系統(tǒng)振動與水下輻射噪聲測試試驗研究。

考慮到實艇碼頭系泊的測試環(huán)境以及水池測試條件、艙段模型試驗的可操作性，艙段模型全潛水下，布放深度為1.8 m；另外，考慮艙段模型內(nèi)偏心電機布置在底部，因而將近場輻射噪聲測量系統(tǒng)布放深度選取較深一些，布放深度為4.6 m，兩者水平相距4 m；遠場單點聲壓水聽器布放深度也為4.6 m，與艙段模型水平相距8.5 m。艙段模型、組合陣列和單點聲壓水聽器布放示意圖如圖3所示。

圖 3 水池試驗布放示意圖

2.1 試驗對象

試驗對象是具有雙層殼體結(jié)構(gòu)的艙段模型，試驗艙總長為2.87 m，主體雙層殼艙段長為2.3 m，外徑2 m，耐壓殼直徑為1.6 m，艙段模型實物如圖4所示。艙段模型內(nèi)部設(shè)置有位于船舯的小型浮筏基座及筏架(模擬小型輔機浮筏)和舷側(cè)設(shè)置的舷側(cè)浮筏基座(模擬大型整艙浮筏)。

圖4 艙段模型

激勵設(shè)備包括2臺偏心電機和1臺激振器。如圖5所示，2臺偏心電機安裝在船舯小型浮筏基座及筏架上，激勵浮筏基座引起艙段模型殼體結(jié)構(gòu)振動并向外部輻射噪聲。如圖6所示，在舷側(cè)浮筏基座上安裝有1臺激振器，激勵殼體振動并向外輻射噪聲。

圖5 偏心電機

圖6 激振器

2.2 測試系統(tǒng)

艙段模型試驗測試系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)包括激勵設(shè)備機腳、艙段模型結(jié)構(gòu)振動測量系統(tǒng)，近場水下聲輻射測量系統(tǒng)以及遠場單點聲壓水聽器。其中，結(jié)構(gòu)振動測量系統(tǒng)主要用于偏心電機和激振器的激勵振動特性以及殼體被激振動的空間分布特性測試，掌握激勵設(shè)備的振動特性以及殼體主要聲輻射部位；近場輻射噪聲測量系統(tǒng)和遠場單點噪聲測量系統(tǒng)可以作為機械聲源定量識別過程的聲場評價點。結(jié)構(gòu)振動測量系統(tǒng)包括54只振動加速度計，其中，偏心電機機腳4個振動測點，激振器機腳2個振動測點，殼體48個振動測點(4環(huán)×12個/環(huán))；近場輻射噪聲測量系統(tǒng)由8只B&K8103型聲壓水聽器和3只自行研制的三維矢量水聽器組成；遠場單點噪聲測量系統(tǒng)為B&K8106型聲壓水聽器。艙段模型機械聲源定位與貢獻分離綜合試驗測試系統(tǒng)共有75路聲與振動測量信號。試驗測試系統(tǒng)還包括振動信號調(diào)理器、程控濾波放大器、測量放大器、PULSE采集器和計算機。艙段模型一端設(shè)置兩個船艙水密接插件，主要用于連接水密電纜，根據(jù)實驗需要可分別傳輸振動測試信號和激振信號、動力電等。

按照艙段模型內(nèi)安裝設(shè)備對激勵設(shè)備振動測點進行編號，偏心電機1為A(靠近水密門端)，偏心電機2為B(遠離水密門端)；激振器為C。激勵設(shè)備振動噪聲測點布置及編號見表2。

艙段模型殼體的振動測點布置如圖7所示，在殼體上共有48個振動測點。按照順時針(從水密門端向艙內(nèi)看)、從水密門端順序?qū)んw振動測點進行編號，用字母E、F、G、H表示殼體不同截面的上振動測點；用數(shù)字1～12表示同一截面上的不同測點。

表2 激勵設(shè)備振動測點

圖7 殼體振動測點

2.3 試驗工況

依托艙段模型分別開展激勵設(shè)備單機和多機組合激勵測試，具體試驗工況如表3所示。開展電機1、電機2和激振器單機測試，獲取電機1、電機2和激振器單獨激勵模型殼體時的水下輻射噪聲數(shù)據(jù)，為后續(xù)采用分部運轉(zhuǎn)法對機械聲源定量識別進行正確性檢驗提供基準數(shù)據(jù)。多機組合激勵測試包括電機1和激振器同時開啟以及電機1、電機2和激振器同時開啟兩種方式，驗證機械聲源定量識別方法的有效性。

表3 試驗工況

3 試驗數(shù)據(jù)分析

基于艙段模型水下噪聲測試平臺的激勵設(shè)備單機和多機組合測試結(jié)果，利用單機測試具有的頻譜特征與機械聲源對應(yīng)關(guān)系明確，多機組合測試具有機械聲源數(shù)目與布放位置已知、振動傳遞特性與水下殼體聲輻射特性明確的特點，將水聲場中不同空間位置作為水聲場評價點，考察分離量化算法對不同空間位置的聲場評價點的聲源貢獻分離性能。設(shè)備機腳測點、殼體測點分別作為內(nèi)部振動源識別子系統(tǒng)、外部機械聲源識別子系統(tǒng)的輸入信息，其選擇通過重相干函數(shù)計算驗證了層次診斷系統(tǒng)輸入信息是完備的。

在表3中工況4的條件下，將近場輻射噪聲測量系統(tǒng)中心測點作為聲場評價點進行層次診斷。對聲場評價點處聲信號進行功率譜分析和1/3倍頻程能量分布分析，結(jié)果如圖8所示。

(a) 聲場評價點處聲信號功率譜

(b) 聲場評價點處聲信號1/3倍頻程能量分布分析

圖8 聲場評價點處聲信號頻譜分析

Fig.8 Frequency spectrum analysis of acoustic signal

選取水下輻射噪聲的特征頻帶作為頻率層元素，分別是以400、500、630、800 Hz和1 000 Hz為中心頻率的1/3倍頻程頻帶，建立水下輻射噪聲層次診斷模型如圖9所示。

采用層次診斷可得各殼體測點對聲場評價點貢獻的排序權(quán)重為

圖9 機械聲源定量識別層次診斷模型

Fig.9 Hierarchy diagnosis model of mechanical noise identification

(a)A1測點與E1測點之間偏相干函數(shù)

(b)C1測點與E1測點之間偏相干函數(shù)

(c)A1測點與E2測點之間偏相干函數(shù)

(d)C1測點與E2測點之間偏相干函數(shù)

圖10 A1測點、C1測點與殼體測點之間偏相干函數(shù)

Fig.10 Partial coherence function between A1, C1and E2

表4 設(shè)備測點對殼體測點貢獻比例計算

采用加權(quán)平均法對兩個環(huán)節(jié)的計算結(jié)果進行融合得到的計算結(jié)果如表5中的第一組試驗結(jié)果所示。其它的試驗數(shù)據(jù)處理過程與此類似，不再贅述，艙段模型機械聲源分離量化結(jié)果如表5所示。

表5 噪聲源分離量化結(jié)果

在表5中，第一組和第二組試驗結(jié)果是在工況4條件下，分別以近場輻射噪聲測量系統(tǒng)中心測點和遠場單點輻射噪聲測量水聽器作為聲場評價點得到的。采用分部運轉(zhuǎn)法對工況1和工況3進行分析可知，激振器單開時的水下輻射噪聲能量比電機1高2~3 dB。在兩種工況下得到的分離量化結(jié)果均可以正確識別出激振器是主要噪聲源，這與分部運轉(zhuǎn)法得到的結(jié)論是一致的，且兩臺設(shè)備的分離量化誤差均低于1 dB。

表5中的第三組和第四組試驗結(jié)果是在工況5條件下，分別以近場輻射噪聲測量系統(tǒng)中心測點和遠場單點輻射噪聲測量水聽器作為聲場評價點得到的測試結(jié)果。對分部運轉(zhuǎn)工況進行處理可知，電機1和激振器的水下輻射噪聲能量比較接近，且激振器強于電機1，兩者均高于電機2大約20 dB。在這兩種工況下，采用層次診斷技術(shù)得到的噪聲源分離量化結(jié)果均可以對噪聲源進行正確排序，電機1和激振器的分離量化誤差不大于2 dB，而電機2的分離量化誤差大于10 dB。由聲場能量疊加原理可知，若兩聲源輻射聲能量相差大于10 dB，則較小聲源對總聲場的貢獻可以忽略；那么在噪聲源分離量化過程中，即使強噪聲源有較小的分離量化誤差，都將會導致弱噪聲源有較大的分離量化誤差，所以電機2的分離量化誤差較大也是合理的，但這并不影響后續(xù)減振降噪工作開展及其實施效果。

4 結(jié)論

通過艙段模型機械聲源定量識別試驗，獲得艙段模型的機械設(shè)備機腳以及殼體表面振動能量的分布情況及其近場、遠場輻射噪聲數(shù)據(jù)，基于遞階層次結(jié)構(gòu)分析模型，采用偏相干輸出譜分析與層次分析相結(jié)合的層次診斷方法，實現(xiàn)了艙段模型機械聲源分離量化，確定各機械噪聲源對輻射聲場評價點的貢獻大小。得到主要結(jié)論如下：

(1) 對艙段模型激勵設(shè)備單機和組合單機激勵測試工況進行處理，利用基于偏相干分析的層次診斷技術(shù)對測試數(shù)據(jù)進行了分析處理，并對處理結(jié)果采用分部運轉(zhuǎn)法進行了準確性檢驗，從而驗證了層次診斷技術(shù)在耦合條件下機械聲源定量識別中的有效性。

(2) 試驗研究為水下航行體機械噪聲源測試分析提供了有效的測試分析手段，對潛艇減振降噪措施效果的評定、機械設(shè)備減振降噪性能的評估以及聲學設(shè)計均具有重要的指導意義和一定的工程應(yīng)用價值。

[1] 俞孟薩, 黃國榮, 伏同先. 潛艇機械噪聲控制技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展概述[J]. 船舶力學, 2003, 7(4): 110-120.YU Mengsa, HUANG Guorong, FU Tongxian. Development review on mechanical-noise control for submarine[J]. Journal of Ship Mechanics, 2003, 7(4): 110-120.

[2] 黃其柏, 王雪川, 盧文祥, 等. 分布噪聲源診斷的偏相干理論與方法[J]. 聲學技術(shù), 1995, 14(3): 97-101. HUANG Qibai, WANG Xuechuan, LU Wenxiang, et al. The theory and method of partial coherence analysis of distribution noise source diagnosis[J]. Technical Acoustics, 1995, 14(3): 97-101.

[3] 汪慶年, 李紅艷, 史風娟, 等. 基于頻譜分析的電機噪聲源的識別[J]. 聲學技術(shù), 2009, 28(4): 528-531. WANG Qingnian, LI Hongyan, SHI Fengjuan, et al. Motor noise identification based on spectrum analysis[J]. Technical Acoustics, 2009, 28(4): 528-531.

[4] Ian Davis, Gareth J. Bennett. Experimental investigation of coherence based noise source identification techniques for turbomachinery applications–classic and novel techniques[C]//Portland, Oregon: 17th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference (32nd AIAA Aeroacoustics Conference), 2011.

[5] 吳海平, 樓京俊, 劉文武. 相干噪聲源貢獻量排序分析方法[J]. 四川兵工學報, 2012, 33(11): 89-92. WU Haiping, LOU Jingjun, LIU Wenwu. The order analysis method for the contribution of coherent noise sources[J]. Journal of Sichuan Ordnance, 2012, 33(11): 89-92.

[6] 余桐奎. 改進的復(fù)雜噪聲源識別方法[J]. 振動與沖擊, 2012, 31(14): 152-156. YU Tongkui. Improved method for noise identification[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012, 31(14): 152-156.

[7] 楊德森, 韓闖, 時勝國, 等. 基于倒譜和偏相干分析的噪聲源分離方法[J]. 哈爾濱工程大學學報, 2014, 35(1): 16-24.YANG Desen, HAN Chuang, SHI Shengguo, et al. Separation of noise sources based on the cepstrum and partial coherence theory[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2014, 35(1): 16- 24.

[8] 孫宏才, 田平, 王蓮芬. 網(wǎng)絡(luò)層次分析法與決策科學[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2011. SUN Hongcai, TIAN Ping, WANG Lianfen. Analytic network process and decision making science[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2011.

[9] 貝達特J S, 皮爾索A G. 相關(guān)分析和譜分析的工程應(yīng)用[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 1983. Bendat J S, Piersol A G. Engineering application of correlation and spectral analysis[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 1983.

[10] 時勝國, 于樹華, 韓闖, 等. 基于層次診斷的水下結(jié)構(gòu)振動噪聲源分離量化[J]. 振動與沖擊, 2014, 33(9): 33-39. SHI Shengguo, YU Shuhua, HAN Chuang, et al. Separation and quantification of underwater structural vibration and noise sources based on hierarchy diagnosis[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(9): 33-39.

The experimental research on identification and quantification of mechanical noise in submarine cabin model

YU Shu-hua1, SHI Sheng-guo1,2, SHI Jie1,2, HAN Chuang3

(1. College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, Heilongjiang,China;2. Acoustic Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, Heilongjiang, China;3. School of Measurement and Communication, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, Heilongjiang, China)

To identify the dominant noise source accurately is the premise of controlling mechanical noise of submarine effectively. To solve the separation and quantification problem of mechanical noise source for submarine, hierarchy diagnosis is proposed which combines the partial coherence output power spectrum analysis and analytic hierarchy process. Hierarchical structure is established for the separation and quantification of complex noise source, judgment matrix is constructed through pairwise comparison, the separation and quantification result of noise source can be calculated. To validate the effectiveness of hierarchical diagnosis in engineering application, the tank experimental research on quantification and identification of the mechanical noise source in submarine cabin model is carried on, the contribution rate of mechanical noise sources is separated by hierarchy diagnosis, and separation accuracy of mechanical noise sources is checked by the experiment.

noise source identification; hierarchy diagnosis; partial coherence analysis; cabin model experiment

TB53

A

1000-3630(2017)-03-0217-07

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.03.004

2016-12-18;

2017-03-15

長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃(IRT_16R17)、國家自然科學基金資助項目(61601149)

于樹華(1986－), 男, 遼寧大連市人, 博士研究生, 研究方向為噪聲源定位識別。

時勝國, E-mail: shishengguo@hrbeu.edu.cn