王　凱，吳志剛，秦　強，鄧細鳳

(中航工業(yè)直升機設計研究所，江西 景德鎮(zhèn)　333001)

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直升機模型旋翼聲學試驗聲信號分析中的抑噪方法研究

王凱，吳志剛，秦強，鄧細鳳

(中航工業(yè)直升機設計研究所，江西 景德鎮(zhèn)333001)

將直升機模型旋翼在消聲室中進行聲學性能測試是研究直升機旋翼噪聲特性的一種最有效最直接的方式;在直升機模型旋翼消聲室試驗中，發(fā)現(xiàn)傳聲器采集到的圍繞170 Hz特征頻率分布的頻帶極窄的旋翼聲信號上疊加有寬頻無用噪聲;試驗中采集到的聲信號信噪比與總距角大小成正比，小總距角時聲信號信噪比較小，無用信號成分會掩蓋聲信號真實信息，必須采用高效的方法去除無用成分并同時最大可能不損壞需要成分;模型旋翼聲信號中各成分頻帶分布不同，信號自相關長度與其分布頻帶有關，文章指出可以根據(jù)信號中各成分之間自相關長度的差異性采用自適應線性預測器把所需信號成分預測分離出來；通過分別對比在總距為0°、6°、10°時聲信號與各自處理結果，表明疊加在信號上的無用成分被成功濾除，信號質量得到明顯改善。

旋翼；聲信號；自相關長度；自適應預測

0　引言

作為具有空中懸停、垂直起降、低空飛行等優(yōu)勢的飛行器，直升機在民用和軍用方面都受到極大的重視。直升機旋翼系統(tǒng)性能對直升機的飛行品質和飛行性能有著決定性的影響，是直升機獲得升力、實現(xiàn)懸停、垂直起降等飛行方式的主要系統(tǒng)。但是，旋翼也是直升機的主要振源之一，是直升機噪聲產生的重要來源。噪聲大是直升機的一個主要缺點，不僅會對周邊環(huán)境產生嚴重的噪聲污染，而且機艙內的強噪聲也極大的影響著乘坐的舒適性，這些都限制著直升機在民用航空領域的發(fā)展應用。在軍用方面，直升機隱身能力降低的一個最重要的因素是其較強的外部輻射噪聲。因此，直升機噪聲現(xiàn)已成為直升機技術領域的一個重要研究對象[1-3]。要降低直升機噪聲有必要對直升機旋翼聲學性能進行研究[3-5]，旋翼系統(tǒng)聲學性能的提升將推動直升機應用的進一步發(fā)展。

探索直升機旋翼系統(tǒng)聲學性能的一個有效途徑是對旋翼聲信號進行研究?，F(xiàn)行旋翼噪聲試驗研究包括戶外飛行噪聲試驗、風洞前飛噪聲試驗以及消聲室旋翼模型懸停噪聲試驗3種[6-7]。在試驗過程中采集到的聲信號同時混有寬帶背景噪聲以及其它機械振動噪聲。旋翼旋轉聲信號分布的頻帶與噪聲頻帶重疊，但旋翼旋轉聲信號與噪聲成分不相關，信號自相關長度不同，因此可以根據(jù)信號中不同帶寬信號的自相關長度之間的差異，采用自適應線性預測器來對信號中的噪聲進行抑制。本文采用該方法，將采集到的聲信號中疊加的噪聲成分成功濾除，聲信號質量得到明顯改善。

1　噪聲試驗中旋翼聲信號特征

為了確定低噪聲旋翼初步氣動布局，為低噪聲直升機理論研究提供數(shù)據(jù)支持，可以在旋翼噪聲試驗室開展模型旋翼的噪聲特性試驗。為了對比研究槳尖下反旋翼的降噪效果，在旋翼噪聲試驗室開展了2 m直徑的拋物線后掠槳尖、拋物線后掠帶20°下反槳尖及拋物線后掠帶45下反槳尖三副模型旋翼的懸停狀態(tài)噪聲特性試驗。

試驗時，傳聲器加裝風球和鼻錐，在槳盤平面內指向槳轂中心方向安裝。試驗中旋翼轉速為額定轉速2 064 r/min、80%額定轉速與95%額定轉速；橫向與縱向周期變距均為0°；總距角變化范圍為0°～10°，步長1°。在2 m直徑拋物線后掠槳尖模型試驗中，在槳轂加裝5片槳葉后，額定轉速下，總距角為0°和6°時，距離旋翼軸4 m的傳聲器采集到的旋翼聲信號時域波形分別如圖1和圖2所示，其信號功率譜密度分別如圖3與圖4所示。從圖1與圖2觀察可以看出，旋翼聲信號具有較強的周期性，其周期大約為0.006 s；而圖3與圖4中峰值也分別出現(xiàn)在170.3 Hz與173.4 Hz，與時域波形中周期一致，與試驗條件相吻合，采集信號正確。從信號時域波形可以看出，周期性信號上疊加了許多噪聲成分。對比圖1與圖2可以看出，在總局角增大后，信號的周期性更清晰，說明在功率增大后有用信號得到增強，與實際情況相符。

圖1　總距為0°時聲信號時域波形

圖2　總距為6°時聲信號時域波形

圖3　總距為0°時聲信號功率譜密度

圖4　總距為6°時聲信號功率譜密度

由信號功率譜分析可知，有用聲信號分布在170 Hz左右的低頻區(qū)域。采集到的聲信號中同時混有全頻域分布的寬帶噪聲信號，并且在低頻區(qū)域分布的噪聲信號強度較強，在0°總距時低頻噪聲強度與有用聲信號強度在一個數(shù)量級，在極端情況時有可能掩蓋信號有效成分。為了便于對槳葉噪聲特性進行分析有必要將聲信號中的噪聲成分濾除。由于聲信號有效成分分布在170 Hz左右的一個極窄的頻帶內，在信號有效成分頻帶旁還分布有較強的低頻噪聲，采用常規(guī)高低通濾波方法很難在濾除噪聲的同時又保留完整有用信號成分。然而，傳聲器采集到的噪聲信號的產生過程與槳葉旋轉聲信號的產生過程之間可以認為是獨立的，信號不相關。信號的自相關長度與其分布頻帶的倒數(shù)有關，兩者的自相關長度相差明顯。因此可以根據(jù)信號中不同帶寬噪聲的自相關長度之間的差異，采用適應線性預測器來對信號中的噪聲進行抑制，下文將對該噪聲抑制原理進行闡述。

2　旋翼聲信號分離方法

2.1自適應濾波

自適應線性預測器的核心是自適應濾波器。自適應濾波器由兩部分組成，分別是自適應算法和自適應處理器。自適應處理器又稱為參數(shù)可調數(shù)字濾波器。參數(shù)可調的數(shù)字濾波器一般分為FIR型數(shù)字濾波器、IIR型數(shù)字濾波器或格型數(shù)字濾波器。本文所介紹的信號處理方法中將使用FIR型濾波器，其原理如圖5所示。

圖5　自適應濾波器原理圖

其中，時刻n輸入M階濾波器的信號矢量為：

(1)

時刻n濾波器加權矢量(即濾波器參數(shù)矢量)為：

(2)

時刻n濾波器輸出為：

(3)

時刻n濾波器輸出y(n)與其期望輸出d(n)之間的誤差為：

(4)

自適應濾波的基本思想是尋找最優(yōu)濾波器權系數(shù)使輸入信號通過濾波器后均方誤差性能函數(shù)：

(5)

的值達到最小。當濾波器的權系數(shù)收斂時，輸出信號y(n)可近似認為是參考信號d(n)的一個等效。

根據(jù)公式(1)～(5)可知，在時刻n的均方誤差是濾波器權系數(shù)矢量的二次函數(shù)，其表達式為：

(6)

化簡后其表達式如下：

(7)

其中：E[d2(n)]是期望響應d(n)的方差，P=E[d(n)X(n)]是輸入矢量X(n)和期望響應d(n)的互相關矢量，Rx=E[X(n)XT(n)]是輸入信號矢量X(n)的自相關矩陣，具體表達式如下

(8)

自適應橫向濾波器采用最小均方誤差準則，當E[e(n)X(n)]=0時，可以得到濾波器最優(yōu)權系數(shù)矢量Wopt，并且滿足正則方程(9):

(9)

(10)

自適應濾波器采用最速梯度法來求解最優(yōu)濾波器的權系數(shù)，權系數(shù)按照下式(10) 進行迭代，收斂后獲得權系數(shù)矢量即為最優(yōu)權系數(shù)矢量。

自適應濾波器在通信、控制、語音分析和綜合、地震信號處理、雷達和聲吶波束形成以及醫(yī)學診斷等諸多科學領域有著廣泛的應用，例如僅根據(jù)信號的一些先驗知識從采集信號中預測分離需要的信號成分，其原理如下文所述。

2.2信號自適應預測原理

自適應線性預測器以信號α(n)經(jīng)過一定時延Δ(Δ≠0)后的信號α(n-Δ)作為輸入信號，把未經(jīng)時延的信號α(n)作為參考信號。α(n-Δ)通過橫向濾波器的處理后得到輸出信號y(n)，濾波器輸出y(n)與參考信號α(n)的差值作為誤差信號e(n)=α(n)-y(n)。其中，誤差信號e(n)是檢測信號通過自適應線性預測器后要得到的輸出信號。自適應線性預測器原理如圖6，此時橫向濾波器的輸出y(n)是需要得到的輸出信號。

把參考信號α(n)分為兩個信號分量α1(n)和α2(n)，即

(11)

對這兩個分量有以下兩個基本假設：

1)α1(n)和α2(n)互不相關；

2)α1(n)與α2(n)的自相關函數(shù)具有這些特性：m≥M1時，Rα1α1(m)≈0；m≥M2時，Rα2α2(m)≈0；其中M1和M2是常數(shù)，m是時間變量。

(12)

根據(jù)上訴基本假設有

(13)

此式說明當M2<Δ

圖6　自適應線性預測器原理圖

輸入自適應預測器的檢測信號模型為：

(14)

3　旋翼聲信號噪聲抑制效果分析

在噪聲干擾下，從信號中獲取信息有可能失真甚至錯誤，尤其是在低信噪比時噪聲把信號有效成分淹沒的情況下，如何提取所需信號成分一直是個難題。根據(jù)本文第2部分對傳聲器采集到的聲信號時域頻域特征分析，噪聲幾乎遍布所有頻率，其自相關長度趨于0，要對信號中噪聲進行抑制濾除，自適應線性預測器時延參數(shù)應盡可能接近其自相關長度但不能為0，文中選擇為1個采樣間隔即Δ=1。

圖7　總距為10°時聲信號時域波形

圖8　總距為10°抑噪后聲信號時域波形

圖9　總距為0°抑噪后聲信號時域波形

圖10　總距為6°抑噪后聲信號時域波形

將額定轉速下，橫向與縱向周期變距為0°，總距為10°時采集到的聲信號輸入自適應線性預測器，輸入輸出信號的時域波形分別如圖7與圖8所示。對比發(fā)現(xiàn)，從采集信號中分離出所需信號成分，原有疊加在信號上的噪聲成分被成功濾除，并且有用信號成分沒有失真。為了驗證文中方法的可靠性，對額定轉速下，橫向與縱向周期變距為0°，總距分別為0°與6°時采集到的聲信號進行處理，處理后的輸出信號時域波形分別如圖9與圖10所示。對比圖1與圖9，圖3與圖10可以看到，即使在低信噪比情況，所需信號成分能夠無失真地從采集信號中預測分離得到，本文所述噪聲抑制方法效果優(yōu)良。

基于信號相關長度差異的自適應預測抑噪方法相比于常規(guī)高低通濾波器，避免了針對信號特定帶寬設計濾波器通頻帶的復雜過程，而只需要根據(jù)信號的一些先驗知識改變預測器時延參數(shù)即可，具有實用價值，例如該方法同樣可以用于振動信號的后期分析處理當中。

4　結論

在旋翼噪聲室開展模型旋翼噪聲特性試驗中發(fā)現(xiàn)采集到的聲信號中疊加有寬頻噪聲，信號重要成分分布頻帶較窄，低總距情況下，噪聲干擾嚴重。為從聲信號中獲取準確可靠信息，需要將無用噪聲濾除并不失真的保留所需成分，由于所需信號分布頻帶較窄，采用高低通濾波存在困難。本文根據(jù)信號中不同成分之間自相關長度的差異，采用自適應線性預測器對所需信號進行預測濾除無用信號。通過分別對0°、6°、10°總距時采集信號進行處理，結果表明所需信號波形完整沒有失真，同時噪聲被干凈濾除。該方法不需要針對信號設計相應同頻帶，而只需根據(jù)信號頻率分布先驗信息改變預測器時延參數(shù)，使用方便靈活，在常見的振動信號的分析處理當中也同樣適用。

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Study of an Approach of Noises Suppression in Acoustic Tests of a Helicopter Rotor Model

Wang Kai,Wu Zhigang,Qin Qiang,Deng Xifeng

(China Helicopter Research and Development Institute,Jingdezhen333001,China)

The acoustic performance test of a helicopter rotor model is one of the most effective and direct way to study the helicopter rotor noise features. In an acoustic test of a helicopter rotor model in the anechoic chamber,it is found that unwanted wideband noises have superimposed on the rotor acoustic signals which are distributed around the 170Hz characteristic frequency in an extremely narrow band. Since the signal to noise ratio (SNR) is proportional to the collective pitch,when the collective pitch is small,a low SNR will lead to real information of the signal be covered by the unwanted signal components. It is necessary to find a way to remove the unwanted components and to remain intact wanted components. Different components of the acquired acoustic signal have different frequency band distributions,and the signal autocorrelation length relies on its frequency band distribution,so in this paper,it points out that the required signal components can be separated using the adaptive linear predictor according to the differences of the autocorrelation length of the components of the signals. The results of the processing of the acquired signals when the collective pitch are 0°、6°、10°respectively show that noises are filtered successfully and the signals are improved significantly.

helicopter rotor; acoustic signals; autocorrelation length; adaptive linear predictor

1671-4598(2016)04-0237-04DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.04.068

TB114.3

A

2015-10-27；

2015-11-23。

王凱(1989-)，男，江西高安人，研究生，助理工程師，主要從事直升機綜合試驗方向的研究。