声强
» 声强映射图 (声强探头) – 可靠结果，声功率 – 多个参数变量 » 声全息 (阵列) – 快速，可靠结果，声功率
, 7 Filename, 7
各噪声源定位方法的主要特征
分辨率 声压成像 声强最小 值搜索 声强成像 STSF NS-STSF IBEM Beam forming
Demo
声强的定义
声强是单位面积上声能流动速率的时间平均 声强矢量等于同一位置的瞬时声压及其对应的瞬 时媒质粒子速度的乘积的时间平均:
r r Ι = p( t ) ⋅ u( t )
时间平均
[ ]
W m2
, 12 Filename, 12
analogy
声强估计
Δr
Euler理论公式: u=− pB pA 1 ∂p dt ρ∫ ∂r 有限差分近似: ˆ u=− 1 pB − p A ∫ Δ r dt ρ
, 9 Filename, 9
Copyright© 2003 Brüel & Kjær Sound and Vibration Measurement A/S All Rights Reserved
利用声强进行噪声源识别
, 10 Filename, 10
, 23 Filename, 23
声强映射的优缺点
优点 – 直接代表了声 能量流 – 好的分辨率 – 不容易形成误 解 – 部分声源的声 功率计算 缺点 – 略微有点复杂 – 费时
声压映射
声强映射
, 24 Filename, 24
选择性声强映射
声强探头
, 18 Filename, 18
声强映射图
声强映射成像是当一个假象网格被放 置在被测设备表面并进行声强成像绘 图 网格应该覆盖感兴趣的区域 当进行成像时，需要注意到： – 背景噪声是一个“问题” – 高频的“空间混叠” – 声源必须为稳态
, 19 Filename, 19
, 26 Filename, 26
选择性声强影射: 实例 2
在汽车发动机上进行声强测量，声强探头被放置在凸轮轴皮带轮 上面.
参考
测量基本原理: 确定什么扩展放大了驾驶员位 置听得见的正时皮带噪声 测量过程: 测量相关于驾驶员耳朵位置参 考的选择性声强.
首先确定正时皮带的声音频率范围，
+ ++ --++
+ + + ++
+ + + + +
B&K噪声源识别解决方案的架构
成像 7752
全息技术 7780
相控技术 7768
保形成像 8602
非稳态全息技术 7712
稳态
瞬态
声学测试顾问 7761
机器人定位装置 BZ 5370
Pos. Detect BZ 5611
PULSE平台 7700 / 7770 / 7771
, 31 Filename, 31
为什么使用声强?
声强 是代表了能量流动的矢
在自由场条件: P2 Ι1 P r1 r2 P2 Ι2
量 – 方向性 – “独立于” 声学环境 – 适用于近场和远场测量
声压 是声能量辐射和周围环
境的产物 – 没有方向性 – 房间特性 – 必须在远场测量
, 11 Filename, 11
Demo washing machine
声强映射的实际“问题”
需要多少个点呢?
λ < x < λ 2π
例如: 最高频率 = 5 kHz
Device Under Test
x
z
m m m i.e. 1-7 cm
, 20 Filename, 20
声强映射的实际“问题”
探头应该离被测物体多远呢?
z =
x 2
例如: 高频 = 5 kHz
Device Under Test
x
z
m m m i.e. 2-3 cm
, 21 Filename, 21
声强映射的实际建议
开始用一个大一点的网格区域 在测量之前做出一些合理决定 利用线风筝线和尼戎线制作便宜但 富有弹性的网格 记住您能够从映射网格计算声功率
NSI: 声压映射图
一个表面的大量的测 点上进行声压测量并进行 映射成相 优点 – 简单 缺点 – 不能表示声音的能量 流动 – 糟糕的空间分辨率 – 容易让人产生误解 – 没有声功率的计算
声压成像
声强成像
, 5 Filename, 5
不同的NSI技术
声压映射图
» 传统的 SPL 映射 (麦克风) – 简单，便宜 » 相控 (阵列) – 快，高频范围
, 22 Filename, 22
使用 ATC进行声强映射, 几何建模型
点模式 – 主要用于机器人 片段模式 – 用于手动 测量 – 在每一个测量片段的中心点 进行测量或者进行片段扫描 – 确定片段的面积 – 片段能够被进一步划分 – 可以进行插补 图片能够被重叠 – 格式: bmp, dib, jpg, gif
ˆ Ir
平均声压: 声强:
, 15 Filename, 15
1 ˆ p 2 mean = 4 (G AA + GBB + 2ReG AB ) 1 ˆ Ιr = − Im G AB ρωΔr
也指的是 ‘谱’ 方法
Demo MO
声强峰值搜寻
实时测量声强，并且在表 面移动声强探头来探测声 强符号的变化 利用探头“零”位置可以定 位声源
也称为 ‘直接’ 方法
ˆ Ι=
1 2ρΔr
(p A + p B )∫ (p A − p B ) dt
Demo MO
声强估计 (FFT)
瞬时声压 Fourier 谱
G XX
+ +
∑
A+B
×
平均声压 平均
ˆ p2 mean
pA pB
Δr ×
瞬时声压 Fourier 谱 平均
实部 声强 虚部
G AB
×
− 1 ρωΔr
Ι = p ⋅u
瞬态平均声压 p +p ˆ p= A B 2
ˆ ⎛ p + pB ⎞ ⋅ ⎛ − 1 pB − p A dt ⎞ ⎟ Ι=⎜ A ⎟ ⎜ ⎜ ρ∫ Δr ⎟ ⎝ 2 ⎠ ⎝ ⎠
p + pB ˆ Ι=− A ∫ pB − p A dt 2ρΔ r
, 13 Filename, 13
声强测量
测量条件: 发动机， 2500 RPM，汽车 挂3档
, 27 Filename, 27
选择性声强影射: 实例 2
普通的声强谱: 大量的频率分量 很难得出结论!
普通声强
10dB
仅仅给出了发动机舱噪声辐射 的信息 对驾驶员位置的影响未知
频带应该细化，能较清楚得出所关心的频率的信息，
噪声源识别
Present By B&K China Team
, 1 Filename, 1
噪声源识别的定义
噪声源识别的定义 (NSI): – NSI是对帮助可视化识别产品噪声源的一系列不同测量技术 的一个专业术语 – 有很多不同的技术能够应用于识别噪声源: 声强, 声压, 声 全息, 和 相控技术
, 30 Filename, 30
参考文献
Sound Intensity Primer Brüel & Kjær Sound Intensity (Theory) Brüel & Kjær Technical Review # 3 - 1982 Validity of Intensity Measurements Brüel & Kjær Technical Review # 4 – 1985 Sound Intensity, 2nd Edition by F.J. Fahy E & FN Spon Publishing
, 28 Filename, 28
选择性声强影射: 实例 2
结果:
粉红色为普通声强，黑色为 选择性声强. 频率为300 Hz的正时皮带在 驾驶员位置完全能被听到.
普通声强 Ordinary Intensity
结论
选择性声强能够用于排序和 估计在车室内能够听到的噪 声源.
10dB
Demo mean pressure
声强估计 (CPB)
前置放大 模数转换 1/3倍频程 滤波器
平均声压
+
pA pB
∑
Δr
+ +
−∑×ຫໍສະໝຸດ p平均ˆ p2 mean
声强
∫
ur
×
平均
ˆ Ir
前置放大
模数转换
1/3倍频程 滤波
平均声压: 声强:
, 14 Filename, 14
1 ˆ p mean = 2 (p A + pB )
, 8 Filename, 8
文档 + -
贡献排序 -
频率范围 声源类 型 低-高 低-中 稳态. 稳态.
速度 ++
与声源 成像 距离 + -
+
+ ++ ++ +++ +
+ + + + +
+ + + + -
低-中 低-中 低-中 低-中 中-高
稳态. 稳态. 任意 稳态. 任意
, 3 Filename, 3
Demo Real-time
为什么要进行噪声源识别呢?
确定对于提高噪声辐射的 有效改进设计 ，通过 理解 – 噪声产生的根源 – 噪声的辐射机理 掌握主要噪声源的属性: – 位置 – 频谱成分 – 相对的声功率贡献