白國軍，李 軍，紀紅剛，袁國剛

（1.廣東省珠海市質量計量監(jiān)督檢測所，廣東 珠海519060；2.上海睿深電子科技有限公司，上海201108）

微型電機及壓力泵越來越被廣泛使用在汽車、醫(yī)療器械、白色家電等領域中，這一領域的客戶對舒適性提出越來越高的需求，因此噪聲問題越發(fā)突出，如何快速診斷噪聲問題，并針對產品進行優(yōu)化整改在工程實際中具有非常重要的意義。聲源定位技術可以有效指導產品的聲學優(yōu)化設計，并實現(xiàn)噪聲的主動控制。傳統(tǒng)的聲源識別方法如近場測量法、表面振速法等存在抗干擾能力差、識別精度差等問題，在強源干擾及多聲源識別中極易出現(xiàn)誤差[1]。目前常用的聲源識別技術主要為聲全息法[2]、聲強法[3]、波束形成法[4]，這些方法均采用聲陣列的形式進行數(shù)據(jù)采集，通過不同的重構理論重構測量表面的聲場并獲取聲源位置。

其中波束形成技術由于其測量速度快、計算效率高、定位結果準確，適于中遠場測量等優(yōu)點，近些年來在車輛、發(fā)動機、航空航天等領域被廣泛應用[5]。由于波束形成技術識別精度與聲源的波長成反比，因此在低頻下的識別效果會變差，微型電機及壓力泵的噪聲能量也會在低頻段出現(xiàn)，但通常的定位實驗中只取中高頻能量進行分析[6-7]。聲全息法與聲強法均可以彌補波束形成技術在低頻下的缺陷，但是為了得到全息面的時域聲壓信號，聲全息技術通常需要測量整個平面上等間距網格點上的信號，導致測量過程非常復雜。另一方面，聲全息技術對于聲源表面形狀的適應性非常差[8]，微型電機/泵的外形特征通常較小，并且聲源表面不規(guī)則，因此結合聲強法對信源的低頻成分進行定位。

本文以某家用電器中的微型壓力水泵為研究對象，將陣列測試技術應用于其降噪優(yōu)化過程中，采用聲強法彌補波束形成技術在低頻下識別效果差的問題，引入清晰化波束形成技術DAMAS 算法提高常規(guī)波束形成技術的分辨率，最終結合機械降噪技術實現(xiàn)了噪聲源位置的優(yōu)化改善，并將整套過程進行了流程化，以便于該測試方法的推廣應用。

1 降噪優(yōu)化方法

噪聲控制的關鍵之一就是聲源定位，因此機械降噪的過程通?？梢苑譃槁曉炊ㄎ患敖翟雰?yōu)化兩部分。聲源定位的精度直接影響到產品降噪成本的效果，誤差大甚至錯誤的結果會造成產品優(yōu)化降噪過程不能對癥下藥，浪費人力物力卻無法取得滿意的效果。因此將基于聲陣列的高分辨率聲源定位方法應用于產品降噪優(yōu)化過程中，首先通過基于聲陣列的聲源識別方法快速地對噪聲源進行定位，判定氣動還是結構噪聲，如果是氣動噪聲考慮使用流場優(yōu)化，風扇等源噪聲控制，如果是結構輻射造成的噪聲，考慮結構模態(tài)貢獻，主要傳遞路徑等問題，然后考慮減低傳遞率和采用有效的隔吸聲方法對噪聲問題進行解決，其具體流程如圖1所示。

1.1 常規(guī)波束形成算法

常規(guī)波束形成算法(Conventional Beamforming，CBF)是基于若干個麥克風組成的陣列的噪聲源識別方法的一種，其基本原理是通過對各麥克風的輸出進行加權、延遲、求和，使得每個測點對于某一聚焦方向來說，接收的信號相位相同，陣列在該方向上的輸出為各測點輸出的同相相加，得到加強；而在其他方向上，陣列輸出不是各測點輸出的同相相加，得到減弱，理想情況下輸出為零。各測點之和的最大值所在的聚焦方向即為聲源所在方向，簡而言之就是采用“延遲求和”算法對陣列各傳聲器接收的聲壓信號進行“相位對齊”和“求和運算”[9-10]。如圖2所示。假設有兩個平面，聲源平面和測量平面(陣列在這一平面上)，測量面和聲源面之間距離為z；傳感器陣列由N個麥克風組成，則測量面上各個陣元位置為

圖1 降噪優(yōu)化流程

圖2 波束形成原理示意圖

θ為聲源的入射方向，參考陣元r0接收到的的信號為P0(t)，Δm(θ)為聲源信號到達各個陣元相對于參考陣元的時間差；則各個陣元輸出為

α為任意的聚焦方向，將陣列輸出在α方向進行聚焦，則陣列在α方向上的輸出為

其中：αm是對各陣元接收信號的加權系數(shù)。在未加說明的情況下，取加權系數(shù)為1，即αm=1。Δm(α)的取值分為近場和遠場兩種情況。

當聚焦方向α與入射方向θ一致時，Δm(θ)=Δm(α)，也就是說經過時間延遲校正后，各個陣元所接收的信號位于同一個瞬時波前，它們相加時相互加強，陣列輸出取得極大值。

當聚焦方向α與入射方向θ不一致時，Δm(θ)≠Δm(α)，各個陣元所接收的信號是不相干的，它們相加時會相互抵消，理想情況下，陣列輸出為零。這樣就實現(xiàn)了對信號的空間濾波。

對上式兩端做傅里葉變換，將由時域轉換至頻域得

依據(jù)上式就可求得重建區(qū)域上的聲壓等效分布。

1.2 反卷積波束形成算法

常規(guī)波束形成結果受到陣列的有限性和離散性影響，成像結果往往會存在主瓣寬度大、旁瓣數(shù)量多的問題，導致識別結果精度不高[11]。為了有效提高常規(guī)波束形成的識別分辨率，Brooks 等提出了反卷積DAMAS 算法[12]。國內外學者圍繞DAMAS 算法展開了豐富的研究，在汽車、航空航天等領域的應用結果均顯示該算法可以有效衰減旁瓣并提高聲源識別結果的精度[13-14]。

常規(guī)波束形成算法的輸出結果可以看做是陣列點傳播函數(shù)與聲源分布之間的卷積結果，DAMAS算法基于這種關系建立卷積格方程式，并通過高斯—賽德爾迭代方法就行反卷積計算，獲取聲源的真實空間分布位置。

1.3 聲強法

聲強傳聲器陣列基于傳統(tǒng)的聲強測試方法(pp)，通過快速傅里葉變換求解傳聲器之間的互譜Gij，根據(jù)互譜的虛部可以得到測量點的聲強值，其是矢量具備方向性，因此可以剔除由于包絡面外輸入能量的影響，并能夠反映聲級的大小、聲能的流動方向、主聲源的位置、聲輻射面聲強分布規(guī)律等特征。

聲強法的輸出有功聲強的頻率分布I(ω)表達式為

式中：Im 表示取互譜Gij的虛部；ω為圓頻率；ρ0為空氣密度；d為傳聲器之間的距離。

2 微型壓力泵噪聲試驗分析研究

以某微型壓力水泵為例，其結構示意圖如圖3所示。其結構主要包括凸輪、活塞、軸承等，在工作過程中通過機械裝置使水泵內部的活塞做往復式運動，從而壓縮、拉伸泵腔（固定容積）內的空氣，在出水口處形成正壓，在進水口處形成真空，在壓差作用下形成較穩(wěn)定的流量。該壓力水泵樣品的噪聲比較高，迫切需要快速查找噪聲問題的根源并提出明確的降噪措施。

圖3 微型壓力水泵結構示意圖

泵的噪聲源主要由以下幾個方面造成的，電機轉動、軸承油隙、葉片摩擦、泵體流道光潔度、排氣口結構、電磁噪聲等，明確其主導聲源是進行噪聲優(yōu)化的首要工作。

2.1 微型壓力泵噪聲基準測試分析

為了對微型泵進行降噪優(yōu)化分析，首先對某型號的微型泵進行摸底測試。根據(jù)JB/T 8098-1999《泵的噪聲測量與評價方法》，選擇平行六面體測量表面方法，測量距離選擇1m，共布置5 個測點進行測試如圖3所示。

各測點之間的大小關系如圖4，測試數(shù)值顯示：#3、#5＞#1＞#2、#4，可以發(fā)現(xiàn)兩側的噪聲明顯高于泵頂部和末端。頂部是泵體的壓縮部件，底部是電機的連接端蓋，發(fā)聲面積小，聲能輻射能力有限，側面是圓柱形包含了部分塑料件和金屬，因此可能的聲輻射能力更強。

由圖5可以發(fā)現(xiàn)主要的噪聲貢獻頻率在500 Hz～800 Hz 倍頻段，1 250 Hz 倍頻段和3 150 Hz 倍頻段。其中以500 Hz～800 Hz 最為明顯，其次為3 150 Hz頻段，水平兩側的噪聲明顯高出其他測點，因此聲源可能在泵的兩側(即3號點和5號點位置)，有比較好的對稱特征，但是具體位置需要進一步分析。

圖3 聲壓級測量實際測點布置圖

圖4 各個噪聲測點聲壓級比較

圖5 各點測試聲壓級頻率分量大小

微型泵頂部是一個泵頭，下部套筒底部安裝有驅動電機。套筒上安裝有電機的定子，電機轉子通過軸與頂蓋、底蓋連接，頂蓋、底蓋再與套筒連接，轉子與套筒不直接接觸。由于電機轉子是的轉速較高頻率已知，是中高頻噪聲，但直達聲場會被金屬套筒衰減很多，噪聲來自于結構的二次發(fā)聲的可能性更大?？紤]到泵頭為塑料件，噪聲源可能是從泵頭或者金屬套筒發(fā)出。從噪聲摸底測試結果可知，微型泵頂部的噪聲值不大，因此泵頭發(fā)聲的可能性不大。

2.2 微型泵噪聲源識別分析

為了進一步驗證主要聲源位置，對于基準測試所發(fā)現(xiàn)的主要聲源段，采用聲學陣列進行識別從而對聲源位置進行進一步的確認。

試驗裝置采用德國CAE 公司的112 個測點的0.6 m的麥克風陣列進行遠程波束成形識別，其外形如圖6左圖。其特點是可以采用近似均勻分布的螺旋陣列設計，兼顧了遠場的波束成形方法和近場聲全息方法，采用集成度極高的數(shù)字式麥克風大大降低了系統(tǒng)的復雜程度，在確保測量精度的同時，使工程應用更為簡單，同時考慮到低頻成分的識別，也采用了同樣基于數(shù)字式麥克風的聲強陣列，如圖6右圖所示。

圖6 112通道的螺旋形陣列和20通道棋盤形聲強陣列

對于400 Hz～900 Hz的頻帶，由于其頻帶較低，使用的0.6 m 遠場陣列無法在這一頻帶下有明顯的聲源分離能力，陣列的低頻識別能力取決于其陣列的直徑大小，通常遵循如下準則

其中：R為空間分辨率，為識別頻率的波長，Z為測量面和陣列面的間距，D為陣列的直徑。因此0.6 m的陣列通常較在1 000 Hz以上有好的識別能力。因此對于中低頻特征采用聲強陣列進行掃描，其識別能力取決于兩個麥克風之間的間距，通常的識別能力在40 Hz～4 000 Hz范圍內。

圖7 400 Hz～900 Hz聲源定位

通過近場的聲強掃描，返現(xiàn)中低頻聲源位置在套筒的側邊接近底部，如圖7所示。

對于中高頻段3 000 Hz～3 400 Hz，采用反卷積優(yōu)化(DAMAS)的波束成形和常規(guī)波束成形方法進行遠場識別，結果如圖8及圖9所示，可以清晰地發(fā)現(xiàn)中低頻和高頻的聲源位置都在金屬套筒靠近泵頭的位置，并且發(fā)現(xiàn)DAMAS 算法結果在聚焦精度上有了明顯提高。結果表明，聲源位于微型泵中部。通過這樣快速的聲學成像方法給降噪問題的解決提供了方向。

圖8 3 000 Hz～3 400 Hz聲源定位(CBF)

圖9 3 000 Hz～3 400 Hz聲源定位(DAMAS)

3 結構優(yōu)化設計與降噪效果

為了進一步驗證是套筒結構振動發(fā)聲，下面分別從流場和結構方面去驗證噪聲源。

3.1 流動噪聲分析及優(yōu)化

流動噪聲一般與直接的壓水機構泵頭有重要關系，為此，更換流場優(yōu)化后的泵頭來確認它們對流動噪聲的影響，這里對于流場優(yōu)化的細節(jié)就不做贅述。結果如表1所示。

表1 流場改進效果

流動優(yōu)化后的降噪效果一般，變化量僅為0.8 dB左右。因此，可以認為現(xiàn)有條件下流動噪聲對整體噪聲的影響比較小，優(yōu)化空間有限，或者可以認為流動噪聲對總體噪聲的貢獻非常低。

3.2 結構振動噪聲分析及優(yōu)化

微型泵由3 個部件構成：電機、泵頭和套筒組成，相比電機和泵頭，金屬套筒和底座這種薄壁結構振動更容易引起噪聲。前面的聲壓級測試和聲源識別基本確定是薄壁結構套筒和安裝底座發(fā)聲，套筒振動是由泵頭撞擊和電機旋轉振動傳遞而來，這里再次對此驗證。采用加速度傳感器采集泵體的振動信號，測點布置如圖10所示。

圖10 振動測點布置圖

在明確了噪聲產生的位置后，通過減小結構振動即可抑制表面輻射噪聲，通常有兩種方式：降低振動傳遞、增大結構阻抗或阻尼，微型泵振動是400 Hz～900 Hz 為主，而阻尼或吸聲材料在此頻率隔聲或吸聲效果較低，因此，考慮其他降噪途徑。增大結構的阻抗特性具體措施有：加厚殼體/安裝底座、加強筋或改變材料。

表2 各測點振動加速度量級

減小對外殼的振動激勵就要對殼體的振動傳遞路徑進行分析，由表2可知，振動大小關系是：泵底蓋＞泵頂蓋≥套筒中部，振動傳遞過程中是逐漸衰減的。因此，振動傳遞能量是主傳遞路徑是：電機→軸→底蓋→套筒，次傳遞路徑是：電機→軸→頂蓋→套筒。對各點的頻率成分進行分析，發(fā)現(xiàn)微型泵泵頭及頂部，頻率曲線較為平坦。其他點400 Hz～900 Hz、3 100 Hz頻率成分較為明顯，與噪聲峰值頻率吻合，近一步說明了振動主要是通過底部傳遞到外殼結構上，圖11所示為泵體不同位置處振速的1/3 倍頻圖，可以發(fā)現(xiàn)安裝底座的位置上400 Hz～900 Hz的振速能量相對較大，而在高頻即噪聲明顯的3 100 Hz 處，套筒中部的振動明顯較高，這和前一節(jié)聲源識別出來的效果完全吻合。

圖11 振速的1/3倍頻圖

3.3 改進驗證

確認明顯的聲源之后，降噪方法分為2個方面：

1)降低傳遞率

頂蓋、底蓋與套筒的連接是通過螺栓，嘗試在頂蓋與套筒的連接處加軟密封墊圈，測試改變狀態(tài)后的聲壓級改變不大，主要是因為之間通過螺栓連接，中間的墊圈處于壓緊狀態(tài)，另外螺栓本身也會傳遞振動，這種改進的效果不明顯；

通過降低電機軸和頂蓋的連接剛度，在導向軸和頂蓋連接位置增加彈性橡膠，可以發(fā)現(xiàn)噪聲得到明顯的降低，降低約1.5 dB。

2）增大結構阻抗

通過增大套筒和安裝底座的厚度，來降低其在400 Hz～900 Hz 的聲輻射能力，試驗發(fā)現(xiàn)通過增厚約10%的厚度，噪聲降低了約1.5 dB，通過錘擊法發(fā)現(xiàn)，其在殼壁上的傳遞函數(shù)的確有2 dB 左右的降低，如圖12所示。

圖12 外殼傳函頻響函數(shù)曲線對比

經測原始狀態(tài)、彈性連接增大壁厚的平均總聲壓級分別為44.73 dB、43.24 dB、41.71 dB，由此可見，這兩種減振方式能有效減小微型泵噪聲，如圖13所示。

3.4 降噪效果總結

(1)微型泵聲源是400 Hz～900 Hz 為主是由泵頭往復運動激勵套筒產生，3 150 Hz 左右也有部分頻率成分存在主要是電機噪聲。微型泵的頭尾兩端噪聲最小，上下2 個側面噪聲其次，水平2 個側面噪聲最大，微型泵主要聲源位于水平2個側面的中部；

圖13 不同套筒厚度聲壓級對比

(2)流動噪聲對微型泵噪聲總體量級貢獻不大，主要噪聲是由電機振動傳遞到套筒所引起的，振動傳遞能量是主傳遞路徑是：電機→軸→底蓋→套筒，次傳遞路徑是：電機→軸→頂蓋→套筒。由于套筒水平側面方向上有定子的裝配間隙，因此噪聲源位于此處；

(3)增大殼體的阻抗特性和通過弱化電機與頂蓋和底蓋的軸向連接剛度的方式來減小微型泵噪聲的方法是有效的。對于400 Hz～900 Hz 段噪聲，后續(xù)可考慮的減振降噪優(yōu)化方式有：加厚套筒或加強筋或改變套筒材料、電機軸兩端用軟墊片、頂蓋或底蓋用塑料；對于3 150 Hz 頻率噪聲可以在微型泵側面粘貼吸聲材料。

4 結語

將基于聲陣列的測試方法應用于微型泵的降噪優(yōu)化過程中，并對其聲源識別、測試診斷和降噪方法過程進行了詳細梳理，結果反映該流程可以有效快速地實現(xiàn)微型泵的降噪優(yōu)化，并且該流程對于大多數(shù)的機械噪聲問題有一定的通用性指導意義，可以遵循這樣的方法流程來開展具體的試驗方法進行減震降噪的工作。針對本次研究所使用的聲學陣列的試驗方法發(fā)現(xiàn)，在聲源定位過程中，聲強法可以彌補波束形成技術在低頻段分辨率差的問題，結合波束形成技術可以實現(xiàn)機械噪聲的全頻段聲源定位，高分辨率反卷積波束形成算法（DAMAS）可以非常明顯的提高聲源識別的精度，在微型機械聲源定位中優(yōu)勢明顯。使用基于聲陣列的聲源識別技術對于定位聲源位置具有直觀和快速的優(yōu)點，從而指導技術人員更加高效地對進行降噪方案的確定，但是必須意識到聲源識別結果僅僅是表面的聲場分布對于聲源的傳遞路徑和真實源頭還需要結合更多的試驗數(shù)據(jù)進行分析。