仲　典，蔣偉康

工況傳遞路徑分析用于辨識車內(nèi)噪聲源

仲典1，2，蔣偉康1，2

（1.上海交通大學 振動、沖擊、噪聲實驗室，上海 200240；2.上海交通大學 機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室，上海 200240）

為了在不拆除耦合部件情況下，實現(xiàn)車內(nèi)噪聲輻射源和振動激勵源快速辨識，應(yīng)用工況傳遞路徑分析方法建立車內(nèi)噪聲傳遞多輸入、單輸出模型。進行偏奇異值分析辨識出車內(nèi)噪聲主要輻射源和振動激勵源，計算各條傳遞路徑對車內(nèi)噪聲貢獻量，并且將目標點合成噪聲與實測噪聲進行對比。在定置怠速工況下通過拆除某路徑后預(yù)測噪聲與實測噪聲對比，驗證模型正確性。該方法不限具體車型，可以廣泛地應(yīng)用于車內(nèi)噪聲傳遞路徑分析。

聲學；噪聲輻射源；工況傳遞路徑分析；偏奇異值分析

車內(nèi)噪聲的控制是整個汽車開發(fā)過程中的一個重要環(huán)節(jié)［1］。NVH性能越來越關(guān)乎車型的口碑和銷量，尤其對于國產(chǎn)汽車而言，振動噪聲控制上普遍與國外廠商存在較大差距，迫切地需要一種可靠實用的技術(shù)指導改進NVH性能。

抑制車內(nèi)噪聲最直接有效的方法是聲源和路徑控制［2］。傳遞路徑分析（TPA）技術(shù)是識別和量化源及傳遞路徑對目標貢獻量的有效工具，能夠?qū)④噧?nèi)人員感知的噪聲信號分解為貢獻源和傳遞路徑［3-4］。目前市售的振動噪聲分析系統(tǒng)也具備諸如傳遞路徑分析等功能，但是用于工程實際仍存在諸多問題和不便。本文擬采用一種簡便易行的方法辨識聲源和傳遞路徑，在保證辨識效果的前提下大大提高工作效率。

車內(nèi)噪聲的貢獻來自多個噪聲源，例如動力總成、輪胎、風和排氣系統(tǒng)。這些噪聲源所輻射的噪聲按傳遞路徑可分為空氣聲和結(jié)構(gòu)聲兩大類［5-6］?？諝饴曋饕怯陕曉赐高^車身壁板、空隙和縫隙進入車內(nèi)。結(jié)構(gòu)聲是由于車身壁板在路面、發(fā)動機、噪聲源等激勵作用下振動向車內(nèi)輻射噪聲。所以，車內(nèi)噪聲傳遞是由兩個環(huán)節(jié)組成，即振動激勵源-車內(nèi)輻射源（中間激勵）-人耳。那么，按照車內(nèi)噪聲的產(chǎn)生機理，噪聲溯源的過程應(yīng)該反過來，即先找車內(nèi)輻射源，再到振動源。

車內(nèi)聲場是很復(fù)雜的非自由聲場［7］，不同位置的噪聲之間存在較強的相干性，需要先利用奇異值分解確定車內(nèi)非相干聲源的個數(shù)［8］，進而應(yīng)用偏奇異值分析找出這些非相干聲源所處的位置［9］，再進行振動-噪聲傳遞路徑的辨識。

本文應(yīng)用的工況傳遞路徑分析方法（OTPA）是一種有效獲得振動傳遞路徑的在線測量方法，相比于傳統(tǒng)傳遞路徑分析（TPA），不需要測量激勵力和力到響應(yīng)的傳遞函數(shù)［10-11］。這樣既大大簡化了試驗過程，又減小了由于邊界條件發(fā)生變化而造成的誤差［12］。

1　OTPA方法用于車內(nèi)噪聲源辨識

如圖1所示，假設(shè)所研究的系統(tǒng)是線性時不變的，系統(tǒng)的輸出是由系統(tǒng)的輸入沿各自的傳遞路徑傳播到輸入位置的疊加。

圖1　多輸入/單輸出模型

對照OTPA模型，可將振-聲傳遞模型簡化成兩級多輸入單輸出系統(tǒng)。如圖2所示，先將車底盤部件振動信號作為系統(tǒng)輸入，將車內(nèi)各塊壁板的輻射噪聲分別作為輸出信號；再將輻射聲作為輸入，人耳處噪聲作為輸出信號。當然，溯源的過程正好相反，為目標點—輻射源（中間激勵）—激勵源。

圖2　振-聲傳遞路徑模型

1.1相干性分析

相干性分析是分析輸出信號的頻率與各輸入信號特征頻率之間的關(guān)系，即確定各輻射聲源對目標點噪聲的影響。對于這樣一個多輸入單輸出系統(tǒng)，主要進行重相干分析，判別輸入輸出信號的內(nèi)在關(guān)系，確定有無重要輻射源的遺漏。

重相干函數(shù)定義為

其中Hi（f）是頻響函數(shù)，Syi（f）是輸入輸出信號的互功率譜，Syy（f）是輸出信號的自功率譜。通常根據(jù)重相干函數(shù)是否大于0.9來判斷輸入信號是否足夠表征系統(tǒng)的輸入狀況［4］。

然而在實際工程應(yīng)用中，很難保證重相干函數(shù)在整個分析頻段上都達到0.9以上，同時注意到只有噪聲較大的頻率才要求重相干函數(shù)足夠高，所以本文提出參照頻譜的概念。

1.2奇異值分析

利用奇異值分解確定獨立聲源的個數(shù)。奇異值矩陣Σ中非零對角元素的個數(shù)，即非零奇異值的個數(shù)，可以認為與非相干聲源的數(shù)量相等［8］。對多個噪聲源輸入通道的頻域信號進行奇異值分解［12］

U、V是矩陣X的奇異向量矩陣，均為酉矩陣。

σi代表Sxx的第i個奇異值，且滿足σ1≥σ2≥…≥σn≥0。在存在干擾和測試誤差的情況下，可根據(jù)截斷誤差確定獨立聲源的個數(shù)p。本文采用奇異值衰減率來確定非零奇異值的個數(shù)。從最大的奇異值σ1往下數(shù)，直到某個奇異值σp比σ1小20 dB為止，即認為這p個奇異值表征了輸入信號的全部獨立成分，也就確定了獨立聲源的個數(shù)。

可利用偏奇異值分析來確定獨立聲源的位置，如果全部輸入信號的前幾階奇異值與其中某組輸入的奇異值相似，就表明該組輸入包括了系統(tǒng)最主要的聲源［7-9］。

1.3貢獻量分析

將σp后面的奇異值全部置零，處理之后的奇異值矩陣記為，則路徑的傳遞率矩陣為

利用所建立的OTPA模型計算的輸出信號為

輸入xi對輸出y的路徑貢獻為

對于振動激勵源，只需將所測試的振動信號作為系統(tǒng)的輸入，某個輻射源作為輸出，即可依照上面所述的理論來建立各振動信號到輻射源聲信號的傳遞，進而計算出各條路徑的貢獻。

2　工程應(yīng)用

為了辨識主要噪聲源，在可能成為主要噪聲源的結(jié)構(gòu)表面布置傳聲器，如圖3所示。包括儀表盤上區(qū)域、前擋風玻璃、儀表盤下區(qū)域、前排車頂、前排地板、前排車窗區(qū)域、中排車頂、中排地板、中排車窗區(qū)域、后排車頂、后排地板、后排車窗區(qū)域、后擋風玻璃，共16個通道。在副駕駛員右耳處放置一個傳聲器（M17）作為車內(nèi)噪聲的目標點。

圖3　車內(nèi)傳聲器布置示意圖

為了辨識引起車身壁板振動的激勵源，按照傳遞路徑結(jié)構(gòu)圖，在發(fā)動機三個懸置輸出側(cè)、傳動軸中間支撐、主減速器、后橋、四個懸架下端分別布置三向加速度傳感器，在排氣管四個吊耳處沿Z向布置單向加速度傳感器，這些測點就是OTPA模型中的參考點，所測得的振動既是從激勵源到參考點的輸出，又可看作從參考點到車內(nèi)輻射源的輸入。試驗中所采用的樣車，在5檔60 km/h勻速行駛工況下車內(nèi)噪聲較為明顯，將其作為典型工況進行分析。

2.1車內(nèi)噪聲輻射源的辨識

以M 1—M 16的聲信號作為輸入，以副駕駛員右耳的聲信號（M 17）作為輸出。重相干函數(shù)如圖4所示。可見重相干函數(shù)在0～1 000 Hz范圍內(nèi)的絕大多數(shù)頻率上都在0.9以上，可以斷定沒有重要路徑被遺漏。

圖4　噪聲信號重相干分析

車內(nèi)噪聲信號奇異值分解的結(jié)果如圖5所示。按照前面提出的判斷標準，確定輸入信號含有4個獨立成分。

圖5　噪聲信號奇異值分解

按照偏奇異值分析理論［9］，得到4個最主要的聲源，依次是：儀表盤上方（通道2），中排右車窗（通道11）、前排車頂（通道4）、后排地板（通道13）。由這4個聲源組成新的多輸入單輸出系統(tǒng)，奇異值如圖6所示。比較圖5和圖6可知，兩圖中最大的4個奇異值十分相似，表明選擇的4個聲源較好地包含了整個系統(tǒng)的輸入的重要信息。

根據(jù)建立的車內(nèi)噪聲的聲學模型，計算的頻譜與實際測量的噪聲頻譜對比如圖7所示，預(yù)測的總聲壓級65.8 dB（A），而實際測量得到的總聲級為66.4 dB（A），誤差0.6 dB（A）。

圖6　獨立源的奇異值分解

圖7　預(yù)測噪聲與實測噪聲

2.2車內(nèi)振動激勵源的辨識

由以上分析可知，儀表盤上方區(qū)域為最主要的噪聲輻射源?，F(xiàn)以車底振動信號為系統(tǒng)輸入，儀表盤上方聲信號作為輸出?？紤]到這些振動信號存在較大的相干性，故先對其作奇異值分解。如圖8所示，奇異值曲線分為兩個層次，較高的一層包含20條曲線。利用偏奇異值分析找出偏奇異值最大的20個通道［9］，以它們?yōu)檩斎?，儀表盤上方聲信號為輸出，進行重相干分析，結(jié)果如圖9所示。

圖8　振動信號奇異值分解

圖9　振動信號重相干分析

按照式（3）計算出輻射源的參照頻譜如圖10所示，可見峰值位置與實測頻譜比較吻合，可以斷定這些振動信號的輸入能夠代表系統(tǒng)的輸入特性。

圖10　輻射源的A聲級頻譜與參照頻譜

對選出的這20個輸入信號進行奇異值分解如圖11所示，與圖8比較可知，兩圖中較大的奇異值十分相似。按照20 dB的判斷標準，認為其中包含了4個獨立成分。

圖11　振動信號奇異值分解

根據(jù)建立的振-聲傳遞路徑模型，計算得到的輸出噪聲頻譜與實測頻譜如圖12所示，可見二者基本吻合，經(jīng)計算輸出總聲級為67.7 dB（A），實測總聲級為68.2 dB（A），誤差0.5 dB（A）。

2.3路徑貢獻量分析

由圖12所示的噪聲頻譜可見，63 Hz為最主要的峰值頻率，故在此頻率下按照（7）式計算各條路徑的貢獻量，結(jié)果如圖13所示，可見主減速器Z向，中間支撐Y向，右后懸架Z向，3#排氣管吊耳Z向這幾條路徑的貢獻最大，應(yīng)該作為最首要的整改目標。

圖12　預(yù)測噪聲與實測噪聲

圖13　各傳遞路徑貢獻量

將0 Hz～1 000 Hz等分成250個頻段，在每個頻段上做貢獻量計算，得到各條路徑的貢獻量頻譜如圖14所示，從中可以快速地找到各個頻率下貢獻較大的路徑。

圖14　各傳遞路徑貢獻量頻譜

3　辨識效果驗證

為了驗證辨識出的結(jié)果是否真實可靠，需要進行驗證性試驗?？紤]到怠速工況結(jié)構(gòu)聲主要關(guān)注動力總成懸置系統(tǒng)和排氣管吊耳的傳遞［13］，故首先在定置怠速工況下測定車內(nèi)噪聲及參考點振動響應(yīng)，然后拆開第4個排氣管吊耳，即斷開一條排氣管振動到車身的傳遞路徑，再次測量同樣位置的噪聲及振動信號。

在不拆除吊耳的工況下，可以利用建立好的OTPA模型計算出各條路徑的貢獻，并且能預(yù)測斷開排氣管吊耳之后的車內(nèi)噪聲，將這個預(yù)測的車內(nèi)噪聲頻譜與拆除前后頻譜相比較如圖15所示，可見預(yù)測頻譜與實測頻譜吻合很好。原噪聲總聲級為41.2 dB（A），預(yù)測拆除后總聲級40.5 dB（A），拆除后實測總聲級為40.7 dB（A），誤差很小，表明之前所建立的聲學傳遞路徑模型及預(yù)測方法是足夠準確的。

圖15　車內(nèi)輻射噪聲頻譜

4　結(jié)語

（1）建立了車內(nèi)噪聲的傳遞路徑模型，利用所提出的參照頻譜的概念，可以準確地判斷沒有重要路徑遺漏。

（2）通過對車內(nèi)噪聲信號進行重相干分析和奇異值分解，找到了車內(nèi)噪聲獨立的輻射源的個數(shù)和位置。并且由模型合成的目標點噪聲與實測噪聲基本吻合，說明所建立的傳遞路徑模型真實可靠。

（3）通過對各條路徑進行貢獻量分析，可以快速準確地發(fā)現(xiàn)車內(nèi)噪聲主要來自主減速器、傳動軸中間支撐以及懸架的振動，而空氣路徑影響很小。

（4）通過定置怠速工況下拆除排氣管吊耳的對比試驗，驗證了貢獻量計算結(jié)果的準確性。

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Identification of Vehicle's Interior Noise Sources by Using Operational Transfer PathAnalysis

ZHONGDian1，2，JIANG Wei-kang1，2
（1.Institute of Vibration Shock&Noise，Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China；2.State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration，Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China）

To identify the noise sources and vibration sources quickly without disassembling coupling components，a multi-input/single-output system model is established by using the operational transfer path analysis.Independent sound sources and major vibration sources are identified with the partial singular value analysis.The contribution to interior noise of each structure path is calculated.The synthetic noise at the objective points is compared with the measurement noise.The model is verified by comparing the prediction noise with the real noise after removing some transfer path under idle working condition.This method can be used to analyze the vehicle's interior noise transfer path widely.

acoustics；noise radiation source；operational transfer path analysis（OTPA）；partial singular value analysis

TB53

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.03.023

1006-1355（2016）03-0110-05+146

2015-12-08

仲典（1991-），男，吉林長春人，碩士研究生，主要研究方向為汽車NVH。Email：zhongdian_mail@126.com

蔣偉康（1961-），男，博士，教授，博士生導師。Email：wkjiang@sjtu.edu.cn