曾榮，曾銳利，梅檢民，賈翔宇

(1.陸軍軍事交通學院研究生隊，天津 300161；2.陸軍軍事交通學院投送裝備保障系，天津 300161；3.陸軍軍事交通學院汽車士官學校裝備系裝備基礎教研室，天津 300161)

在發(fā)動機故障診斷中，故障定位一直是研究的熱點和難點。在發(fā)動機噪聲抑制中，識別主要噪聲源是抑制發(fā)動機噪聲的前提[1]。發(fā)動機異響噪聲定位具有重要的研究意義和應用價值。對于發(fā)動機故障定位研究，許多研究者提出行之有效的方法：文獻[2]提出了一種基于轉速信號的發(fā)動機失火故障診斷及識別方法，通過對轉速信號的歸一化及主成分分析提取樣本特征，建立支持向量機故障診斷模型，診斷能達到較高的識別準確率。文獻[3]提出一種基于振動信號的發(fā)動機故障診斷方法，通過壓縮小波變換時頻分析監(jiān)測特征頻帶能量分布，實現(xiàn)故障的精確定位。文獻[4]提出一種多體仿真模型(An advanced multi-body simulation model)綜合信號濾波及人工神經(jīng)網(wǎng)絡等信號處理方法，對發(fā)動機振動信號進行分析，較好地實現(xiàn)了故障定位。

然而，上述發(fā)動機故障定位研究都是基于轉速信號和振動信號，這些信號的獲取需要通過一系列較為繁瑣的設備安裝過程。相比而言，聲信號的獲取較為簡單易行。發(fā)動機噪聲主要有機械噪聲和燃燒噪聲、空氣動力噪聲等，其中大部分噪聲是由發(fā)動機缸體周期性做功循環(huán)產(chǎn)生的[5]。因此，噪聲中包含了大量的工作狀態(tài)信息，通過有效地分析可以獲得發(fā)動機的故障狀態(tài)和故障位置等信息。

麥克風陣列是一系列麥克風按照特定拓撲結構排列，用來采集聲壓信號的裝置。相比于單個麥克風，經(jīng)過一系列陣列算法的應用，麥克風陣列具有聲源定位、噪聲抑制和目標跟蹤等優(yōu)點。由于基于麥克風陣列的噪聲源識別具有可視化、智能化、信息化等特點，能夠?qū)υ肼曉磳崟r、準確地進行描述，在工程理論研究和實際生活中得到了大量的使用[6]。

本研究采用A計權系數(shù)濾波器對麥克風采集到的聲壓信號進行濾波，保留了“興趣”頻帶的聲壓信號并提高了噪聲信號的能量比。將SRP-PHAT(Steered Response Power Phase Transform)算法的基本原理應用到發(fā)動機異響噪聲源的定位中，采用SRC-PHAT算法(即改進后的SRP-PHAT算法)對發(fā)動機氣門異響故障進行試驗定位分析。

1 麥克風陣列定位原理

發(fā)動機實際工作中產(chǎn)生異響故障時，有經(jīng)驗的高級修理工程師可以憑借自身的聽力辨別發(fā)動機異響位置。這是由人耳自身的雙耳效應及自我“濾波”實現(xiàn)的。但是，高級工程師培養(yǎng)周期長且故障診斷的主觀性較強，診斷效果受到人為因素的制約。A計權濾波器能模擬人耳的特性對噪聲信號進行濾波[7-8]，濾波效果如圖1所示，圖2示出采用A計權濾波前后異響特征頻率信號變化?？梢园l(fā)現(xiàn)，經(jīng)過A計權濾波后的信號衰減了人耳不敏感頻率。通過異響信號與正常信號對比，可以檢測設置的發(fā)動機氣門異響特征頻率范圍為3 300～4 000 Hz，A計權濾波后特征頻率占信號總能量比值由12.62%提高到了29.79%，說明A計權濾波能使噪聲信號更加符合人對異響進行判斷的主觀感受。

圖1 A計權濾波器濾波效果

圖2 A計權處理異響信號特征頻率變化

1.1 基于麥克風陣列的噪聲源識別方法

麥克風陣列的聲源定位方法從定位原理上主要分為三類：基于可控波束形成定位算法、基于高分辨率譜估計算法以及基于到達時延差算法。目前，應用最為廣泛的聲源定位算法是基于可控波束形成定位算法[9-10]。

可控波束形成算法起步較早，發(fā)展也較為成熟，主要運用波束形成技術在整個自定義的搜索區(qū)域不斷調(diào)整信號接收方向，所接收的總能量值較大的方向即為聲源的估計方向。在可控波束形成算法中，最典型的是相位變換加權的可控響應功率算法(即SRP-PHAT)，其優(yōu)點有：對麥克風的陣型沒有具體要求，能用于窄帶和寬帶信號，具有較好的抗噪性能[11-12]。

高分辨率譜估計算法是通過利用各個陣元麥克風之間的相關矩陣，計算相關矩陣的空間譜來獲取聲源的位置信息，一般只能給出聲源的方位角度信息。有關主要算法可分為兩類：特征子空間算法和子空間擬合算法，主要不足在于只適用于窄帶、遠場、平穩(wěn)信號，而實際應用往往需要處理寬帶、非平穩(wěn)信號，因此實用性不強。

到達時延差算法是通過不同位置的麥克風接收聲源信號的時間差，計算聲源位置相對兩個麥克風位置的曲面，多組麥克風得到曲面的交集即為聲源位置。該方法不足在于實際應用誤差較大，對于多聲源精度和效果不佳[13]。

1.2 異響噪聲源SRP-PHAT定位方法

SRP-PHAT算法主要原理是在整個定義的搜索空間設定搜索點，計算在所有的搜索點處，所有麥克風組(麥克風陣列中兩兩麥克風為一組)相位變換加權廣義互相關GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlations Phase-Transform weighed)的函數(shù)總和。通過空間的全局搜索，把函數(shù)值最大的位置作為聲源的位置估計。

(1)

(2)

(3)

因此，式(2)可簡化為

(4)

(5)

采用相位轉換加權函數(shù)，SRP-PHAT算法的PHAT權函數(shù)值為兩個麥克風接收信號幅度譜倒數(shù)，即權函數(shù)具體形式為

(6)

(7)

(8)

1.3 異響噪聲源SRC-PHAT定位算法

SRC-PHAT算法是在SRP-PHAT算法基礎上的改進。相比于傳統(tǒng)的SRP-PHAT算法，SRC-PHAT算法具有以下特點：隨機布點搜索，搜索區(qū)域逐步縮減，通過迭代和空間收縮到指定精度結束搜索過程。該算法最為直觀的優(yōu)點在于減少定位運算量的同時，保證了定位的精度。

SRC的基本思想是給定一個初始的搜索空間區(qū)域，在空間區(qū)域隨機選取一定個數(shù)的點，計算這些點處的SRP值，從這些點中選取使得SRP值較大的一部分點，保存這些點的位置區(qū)域，再從這些點所在區(qū)域中進行同樣的步驟，直到誤差縮小到目標區(qū)域，即可得到聲源估計位置，過程如圖3所示(j為搜索過程)。

圖3 運用SRC方法在二維平面內(nèi)搜索最大值

2 發(fā)動機缸體異響噪聲定位試驗

2.1 試驗環(huán)境及坐標系的建立

以濰柴WD615發(fā)動機為異響噪聲試驗平臺，設置發(fā)動機工況為怠速空轉，發(fā)動機轉速為710 r/min。實驗室噪聲環(huán)境為開放式聲學條件，室內(nèi)溫度為25 ℃，室內(nèi)幾何尺寸為9 m×12 m×5 m。在本文列表以及正文中，坐標單位均為m。麥克風陣列為非規(guī)則平面陣列，麥克風相對位置如圖4所示。試驗采用霍爾式轉速傳感器采集發(fā)動機轉速信號，轉速信號上升沿通過發(fā)動機編號為一氣缸(實驗中標識為A)到達上止點時觸發(fā)，轉速傳感器具體安裝位置如圖5所示。

麥克風置于距離發(fā)動機氣缸平面0.72 m處，氣缸與氣缸間距為0.16 m，第一缸和第六缸為異響噪聲點，分別記為A，B。以麥克風陣列x軸、y軸、原點分別定義笛卡爾空間坐標系的x軸、y軸和坐標原點，麥克風陣列法線方向，向發(fā)動機一側為z軸建立空間笛卡爾直角坐標系，具體如圖6和圖7所示。在定義的坐標系下，A和B的坐標分別為[-0.40,0.05,0.72]、[0.40,0.05,0.72]。

圖4 麥克風平面陣列分布

圖5 轉速傳感器安裝位置

圖6 麥克風陣列和發(fā)動機相對位置

圖7 坐標系的建立

2.2 異響噪聲定位試驗

試驗過程盡量減少環(huán)境干擾噪聲，用NI數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集異響噪聲聲壓信號，用編號為0～23的麥克風共采集到24個通道噪聲信號，同時用霍爾傳感器同步采集發(fā)動機轉速信號。定位運算是在Inter Core i7-4710MQ四核處理器，芯片組為Inter HM86，運行內(nèi)存為4 GB的平臺上進行。對A點發(fā)動機異響噪聲信號的采集，設置采樣率為25.6 kHz，采集時長為5 s，共采集5組數(shù)據(jù)，分別標號為1，2，3，4，5。同樣對B點進行異響噪聲試驗并采集試驗數(shù)據(jù)。

由發(fā)動機整體尺寸可定義搜索區(qū)域為{x，y，z│x∈(-2,2),y∈(-2,2),z∈(0,2)}，對每組5 s噪聲信號長度進行A計權系數(shù)濾波后，對頻率范圍為3 300～4 000 Hz的發(fā)動機噪聲信號再用SRC-PHAT算法進行定位運算，記錄區(qū)域搜索開始時刻到搜索結束得到位置估計的時間。結果如表1所示，A點試驗結果平均值為[-0.405,0.051,0.726]，平均耗時4.165 s。B點試驗結果平均值為[0.403,0.076,0.722]，平均耗時3.721 s。

表1 采樣時間為5 s時異響噪聲定位

為驗證SRC-PHAT算法對異響噪聲定位的時效性，用試驗采集到的轉速信號截取一個發(fā)動機做功循環(huán)信號(信號波形如圖8所示)，經(jīng)過A計權濾波后同樣做定位試驗，試驗結果如表2所示。A點試驗結果平均值[-0.404,0.059,0.718]，平均耗時0.385 s。B點試驗結果平均值[0.410,0.081,0.748]，平均耗時0.516 s。

表2 發(fā)動機1個工作循環(huán)異響噪聲定位結果

2.3 定位投影分析與誤差分析

考慮到三維坐標和其對應的SRP值通過四維顏色圖難以直觀表現(xiàn)，將坐標投影到定義的坐標XY平面，平面上每一點的SRP值由三維空間對應的Z軸值求和得到。在B點異響的情況下，進行SRP值的計算，將定義區(qū)間內(nèi)的點投影到定義平面XY，以顏色來衡量SRP值，可得到圖9和圖10?？梢园l(fā)現(xiàn)，B點附近的SRP值明顯高于其他地方，說明應用SRP值來尋找異響點是有效的。

圖9 投影平面SRP值(B點異響)

圖10 SRP值投影等高圖(B點異響)

綜合A，B兩點的誤差可知，進行不同信號長度的算法運算，定位精度也不同。通過與實際測量值的比較，可得各個方向的誤差值(見表3)。

表3 坐標軸上的誤差

由誤差分析可知，由于聲源被簡化為點聲源，而實際工作中，機械運動的噪聲源分布在較廣的三維空間，且實驗環(huán)境中存在發(fā)動機多個噪聲源以及外部噪聲的共同干擾，因此，在不同方向上會出現(xiàn)不同程度的誤差，但誤差結果小于氣缸橫向間距，不影響異響噪聲源的定位。對于同樣的異響噪聲源，采集到噪聲信號長度越長，包含的噪聲源位置信息越全面，定位效果也越佳。

2.4 SRP-PHAT 和SRC-PHAT算法對比分析

分別取A，B兩點各1個周期進行算法定位，設置SRP-PHAT搜索間隔0.1 m，定義相同搜索區(qū)間，評價指標為定位結果和運算時間(見表4)。再加大搜索精度，將搜索間隔劃為0.01 m，SRP-PHAT的運算量過大，受硬件設備條件限制，數(shù)據(jù)處理平臺無法得到運算結果。

表4 SRP-PHAT與SRC-PHAT對比

可以發(fā)現(xiàn)，SRC-PHAT應用于發(fā)動機異響故障定位具有良好的準確度。對于SRP-PHAT算法而言，理論上可以得到精度更高的定位坐標，但是具體應用上，需要花費的時間代價也成指數(shù)增長，難以實際推廣應用。

3 結束語

本研究針對柴油機產(chǎn)生異響難以定位等問題，提出采用A計權系數(shù)濾波器對發(fā)動機異響噪聲信號進行濾波，運用SRC-PHAT算法對發(fā)動機異響噪聲進行定位的方法。實例表明，A計權系數(shù)濾波器能消除大部分人耳不敏感信號，提高“興趣”信號能量比例。SRC-PHAT算法相對SRP-PHAT算法在處理時效上有較大的改進，運用SRC-PHAT定位算法對柴油機氣缸異響噪聲定位時，得到的聲源位置與實際測量值誤差在可接受范圍內(nèi)，該方法可應用于發(fā)動機異響定位研究。