曾榮，曾銳利，梅檢民，賈翔宇

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

在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中，故障定位一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲抑制中，識(shí)別主要噪聲源是抑制發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲的前提[1]。發(fā)動(dòng)機(jī)異響噪聲定位具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)故障定位研究，許多研究者提出行之有效的方法：文獻(xiàn)[2]提出了一種基于轉(zhuǎn)速信號(hào)的發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障診斷及識(shí)別方法，通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)的歸一化及主成分分析提取樣本特征，建立支持向量機(jī)故障診斷模型，診斷能達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[3]提出一種基于振動(dòng)信號(hào)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法，通過(guò)壓縮小波變換時(shí)頻分析監(jiān)測(cè)特征頻帶能量分布，實(shí)現(xiàn)故障的精確定位。文獻(xiàn)[4]提出一種多體仿真模型(An advanced multi-body simulation model)綜合信號(hào)濾波及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等信號(hào)處理方法，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，較好地實(shí)現(xiàn)了故障定位。

然而，上述發(fā)動(dòng)機(jī)故障定位研究都是基于轉(zhuǎn)速信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)，這些信號(hào)的獲取需要通過(guò)一系列較為繁瑣的設(shè)備安裝過(guò)程。相比而言，聲信號(hào)的獲取較為簡(jiǎn)單易行。發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲主要有機(jī)械噪聲和燃燒噪聲、空氣動(dòng)力噪聲等，其中大部分噪聲是由發(fā)動(dòng)機(jī)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(guò)有效地分析可以獲得發(fā)動(dòng)機(jī)的故障狀態(tài)和故障位置等信息。

麥克風(fēng)陣列是一系列麥克風(fēng)按照特定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)排列，用來(lái)采集聲壓信號(hào)的裝置。相比于單個(gè)麥克風(fēng)，經(jīng)過(guò)一系列陣列算法的應(yīng)用，麥克風(fēng)陣列具有聲源定位、噪聲抑制和目標(biāo)跟蹤等優(yōu)點(diǎn)。由于基于麥克風(fēng)陣列的噪聲源識(shí)別具有可視化、智能化、信息化等特點(diǎn)，能夠?qū)υ肼曉磳?shí)時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行描述，在工程理論研究和實(shí)際生活中得到了大量的使用[6]。

本研究采用A計(jì)權(quán)系數(shù)濾波器對(duì)麥克風(fēng)采集到的聲壓信號(hào)進(jìn)行濾波，保留了“興趣”頻帶的聲壓信號(hào)并提高了噪聲信號(hào)的能量比。將SRP-PHAT(Steered Response Power Phase Transform)算法的基本原理應(yīng)用到發(fā)動(dòng)機(jī)異響噪聲源的定位中，采用SRC-PHAT算法(即改進(jìn)后的SRP-PHAT算法)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣門(mén)異響故障進(jìn)行試驗(yàn)定位分析。

1 麥克風(fēng)陣列定位原理

發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作中產(chǎn)生異響故障時(shí)，有經(jīng)驗(yàn)的高級(jí)修理工程師可以憑借自身的聽(tīng)力辨別發(fā)動(dòng)機(jī)異響位置。這是由人耳自身的雙耳效應(yīng)及自我“濾波”實(shí)現(xiàn)的。但是，高級(jí)工程師培養(yǎng)周期長(zhǎng)且故障診斷的主觀性較強(qiáng)，診斷效果受到人為因素的制約。A計(jì)權(quán)濾波器能模擬人耳的特性對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行濾波[7-8]，濾波效果如圖1所示，圖2示出采用A計(jì)權(quán)濾波前后異響特征頻率信號(hào)變化?？梢园l(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)A計(jì)權(quán)濾波后的信號(hào)衰減了人耳不敏感頻率。通過(guò)異響信號(hào)與正常信號(hào)對(duì)比，可以檢測(cè)設(shè)置的發(fā)動(dòng)機(jī)氣門(mén)異響特征頻率范圍為3 300～4 000 Hz，A計(jì)權(quán)濾波后特征頻率占信號(hào)總能量比值由12.62%提高到了29.79%，說(shuō)明A計(jì)權(quán)濾波能使噪聲信號(hào)更加符合人對(duì)異響進(jìn)行判斷的主觀感受。

圖1 A計(jì)權(quán)濾波器濾波效果

圖2 A計(jì)權(quán)處理異響信號(hào)特征頻率變化

1.1 基于麥克風(fēng)陣列的噪聲源識(shí)別方法

麥克風(fēng)陣列的聲源定位方法從定位原理上主要分為三類(lèi)：基于可控波束形成定位算法、基于高分辨率譜估計(jì)算法以及基于到達(dá)時(shí)延差算法。目前，應(yīng)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(yùn)用波束形成技術(shù)在整個(gè)自定義的搜索區(qū)域不斷調(diào)整信號(hào)接收方向，所接收的總能量值較大的方向即為聲源的估計(jì)方向。在可控波束形成算法中，最典型的是相位變換加權(quán)的可控響應(yīng)功率算法(即SRP-PHAT)，其優(yōu)點(diǎn)有：對(duì)麥克風(fēng)的陣型沒(méi)有具體要求，能用于窄帶和寬帶信號(hào)，具有較好的抗噪性能[11-12]。

高分辨率譜估計(jì)算法是通過(guò)利用各個(gè)陣元麥克風(fēng)之間的相關(guān)矩陣，計(jì)算相關(guān)矩陣的空間譜來(lái)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(guān)主要算法可分為兩類(lèi)：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(yuǎn)場(chǎng)、平穩(wěn)信號(hào)，而實(shí)際應(yīng)用往往需要處理寬帶、非平穩(wěn)信號(hào)，因此實(shí)用性不強(qiáng)。

到達(dá)時(shí)延差算法是通過(guò)不同位置的麥克風(fēng)接收聲源信號(hào)的時(shí)間差，計(jì)算聲源位置相對(duì)兩個(gè)麥克風(fēng)位置的曲面，多組麥克風(fēng)得到曲面的交集即為聲源位置。該方法不足在于實(shí)際應(yīng)用誤差較大，對(duì)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(gè)定義的搜索空間設(shè)定搜索點(diǎn)，計(jì)算在所有的搜索點(diǎn)處，所有麥克風(fēng)組(麥克風(fēng)陣列中兩兩麥克風(fēng)為一組)相位變換加權(quán)廣義互相關(guān)GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlations Phase-Transform weighed)的函數(shù)總和。通過(guò)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(jì)。

(1)

(2)

(3)

因此，式(2)可簡(jiǎn)化為

(4)

(5)

采用相位轉(zhuǎn)換加權(quán)函數(shù)，SRP-PHAT算法的PHAT權(quán)函數(shù)值為兩個(gè)麥克風(fēng)接收信號(hào)幅度譜倒數(shù)，即權(quán)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(chǔ)上的改進(jìn)。相比于傳統(tǒng)的SRP-PHAT算法，SRC-PHAT算法具有以下特點(diǎn)：隨機(jī)布點(diǎn)搜索，搜索區(qū)域逐步縮減，通過(guò)迭代和空間收縮到指定精度結(jié)束搜索過(guò)程。該算法最為直觀的優(yōu)點(diǎn)在于減少定位運(yùn)算量的同時(shí)，保證了定位的精度。

SRC的基本思想是給定一個(gè)初始的搜索空間區(qū)域，在空間區(qū)域隨機(jī)選取一定個(gè)數(shù)的點(diǎn)，計(jì)算這些點(diǎn)處的SRP值，從這些點(diǎn)中選取使得SRP值較大的一部分點(diǎn)，保存這些點(diǎn)的位置區(qū)域，再?gòu)倪@些點(diǎn)所在區(qū)域中進(jìn)行同樣的步驟，直到誤差縮小到目標(biāo)區(qū)域，即可得到聲源估計(jì)位置，過(guò)程如圖3所示(j為搜索過(guò)程)。

圖3 運(yùn)用SRC方法在二維平面內(nèi)搜索最大值

2 發(fā)動(dòng)機(jī)缸體異響噪聲定位試驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)環(huán)境及坐標(biāo)系的建立

以濰柴WD615發(fā)動(dòng)機(jī)為異響噪聲試驗(yàn)平臺(tái)，設(shè)置發(fā)動(dòng)機(jī)工況為怠速空轉(zhuǎn)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為710 r/min。實(shí)驗(yàn)室噪聲環(huán)境為開(kāi)放式聲學(xué)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(biāo)單位均為m。麥克風(fēng)陣列為非規(guī)則平面陣列，麥克風(fēng)相對(duì)位置如圖4所示。試驗(yàn)采用霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器采集發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)，轉(zhuǎn)速信號(hào)上升沿通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)編號(hào)為一氣缸(實(shí)驗(yàn)中標(biāo)識(shí)為A)到達(dá)上止點(diǎn)時(shí)觸發(fā)，轉(zhuǎn)速傳感器具體安裝位置如圖5所示。

麥克風(fēng)置于距離發(fā)動(dòng)機(jī)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(diǎn)，分別記為A，B。以麥克風(fēng)陣列x軸、y軸、原點(diǎn)分別定義笛卡爾空間坐標(biāo)系的x軸、y軸和坐標(biāo)原點(diǎn)，麥克風(fēng)陣列法線方向，向發(fā)動(dòng)機(jī)一側(cè)為z軸建立空間笛卡爾直角坐標(biāo)系，具體如圖6和圖7所示。在定義的坐標(biāo)系下，A和B的坐標(biāo)分別為[-0.40,0.05,0.72]、[0.40,0.05,0.72]。

圖4 麥克風(fēng)平面陣列分布

圖5 轉(zhuǎn)速傳感器安裝位置

圖6 麥克風(fēng)陣列和發(fā)動(dòng)機(jī)相對(duì)位置

圖7 坐標(biāo)系的建立

2.2 異響噪聲定位試驗(yàn)

試驗(yàn)過(guò)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(hào)，用編號(hào)為0～23的麥克風(fēng)共采集到24個(gè)通道噪聲信號(hào)，同時(shí)用霍爾傳感器同步采集發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)。定位運(yùn)算是在Inter Core i7-4710MQ四核處理器，芯片組為Inter HM86，運(yùn)行內(nèi)存為4 GB的平臺(tái)上進(jìn)行。對(duì)A點(diǎn)發(fā)動(dòng)機(jī)異響噪聲信號(hào)的采集，設(shè)置采樣率為25.6 kHz，采集時(shí)長(zhǎng)為5 s，共采集5組數(shù)據(jù)，分別標(biāo)號(hào)為1，2，3，4，5。同樣對(duì)B點(diǎn)進(jìn)行異響噪聲試驗(yàn)并采集試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

由發(fā)動(dòng)機(jī)整體尺寸可定義搜索區(qū)域?yàn)閧x，y，z│x∈(-2,2),y∈(-2,2),z∈(0,2)}，對(duì)每組5 s噪聲信號(hào)長(zhǎng)度進(jìn)行A計(jì)權(quán)系數(shù)濾波后，對(duì)頻率范圍為3 300～4 000 Hz的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲信號(hào)再用SRC-PHAT算法進(jìn)行定位運(yùn)算，記錄區(qū)域搜索開(kāi)始時(shí)刻到搜索結(jié)束得到位置估計(jì)的時(shí)間。結(jié)果如表1所示，A點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果平均值為[-0.405,0.051,0.726]，平均耗時(shí)4.165 s。B點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果平均值為[0.403,0.076,0.722]，平均耗時(shí)3.721 s。

表1 采樣時(shí)間為5 s時(shí)異響噪聲定位

為驗(yàn)證SRC-PHAT算法對(duì)異響噪聲定位的時(shí)效性，用試驗(yàn)采集到的轉(zhuǎn)速信號(hào)截取一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)做功循環(huán)信號(hào)(信號(hào)波形如圖8所示)，經(jīng)過(guò)A計(jì)權(quán)濾波后同樣做定位試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。A點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果平均值[-0.404,0.059,0.718]，平均耗時(shí)0.385 s。B點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果平均值[0.410,0.081,0.748]，平均耗時(shí)0.516 s。

表2 發(fā)動(dòng)機(jī)1個(gè)工作循環(huán)異響噪聲定位結(jié)果

2.3 定位投影分析與誤差分析

考慮到三維坐標(biāo)和其對(duì)應(yīng)的SRP值通過(guò)四維顏色圖難以直觀表現(xiàn)，將坐標(biāo)投影到定義的坐標(biāo)XY平面，平面上每一點(diǎn)的SRP值由三維空間對(duì)應(yīng)的Z軸值求和得到。在B點(diǎn)異響的情況下，進(jìn)行SRP值的計(jì)算，將定義區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)投影到定義平面XY，以顏色來(lái)衡量SRP值，可得到圖9和圖10。可以發(fā)現(xiàn)，B點(diǎn)附近的SRP值明顯高于其他地方，說(shuō)明應(yīng)用SRP值來(lái)尋找異響點(diǎn)是有效的。

圖9 投影平面SRP值(B點(diǎn)異響)

圖10 SRP值投影等高圖(B點(diǎn)異響)

綜合A，B兩點(diǎn)的誤差可知，進(jìn)行不同信號(hào)長(zhǎng)度的算法運(yùn)算，定位精度也不同。通過(guò)與實(shí)際測(cè)量值的比較，可得各個(gè)方向的誤差值(見(jiàn)表3)。

表3 坐標(biāo)軸上的誤差

由誤差分析可知，由于聲源被簡(jiǎn)化為點(diǎn)聲源，而實(shí)際工作中，機(jī)械運(yùn)動(dòng)的噪聲源分布在較廣的三維空間，且實(shí)驗(yàn)環(huán)境中存在發(fā)動(dòng)機(jī)多個(gè)噪聲源以及外部噪聲的共同干擾，因此，在不同方向上會(huì)出現(xiàn)不同程度的誤差，但誤差結(jié)果小于氣缸橫向間距，不影響異響噪聲源的定位。對(duì)于同樣的異響噪聲源，采集到噪聲信號(hào)長(zhǎng)度越長(zhǎng)，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(duì)比分析

分別取A，B兩點(diǎn)各1個(gè)周期進(jìn)行算法定位，設(shè)置SRP-PHAT搜索間隔0.1 m，定義相同搜索區(qū)間，評(píng)價(jià)指標(biāo)為定位結(jié)果和運(yùn)算時(shí)間(見(jiàn)表4)。再加大搜索精度，將搜索間隔劃為0.01 m，SRP-PHAT的運(yùn)算量過(guò)大，受硬件設(shè)備條件限制，數(shù)據(jù)處理平臺(tái)無(wú)法得到運(yùn)算結(jié)果。

表4 SRP-PHAT與SRC-PHAT對(duì)比

可以發(fā)現(xiàn)，SRC-PHAT應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)異響故障定位具有良好的準(zhǔn)確度。對(duì)于SRP-PHAT算法而言，理論上可以得到精度更高的定位坐標(biāo)，但是具體應(yīng)用上，需要花費(fèi)的時(shí)間代價(jià)也成指數(shù)增長(zhǎng)，難以實(shí)際推廣應(yīng)用。

3 結(jié)束語(yǔ)

本研究針對(duì)柴油機(jī)產(chǎn)生異響難以定位等問(wèn)題，提出采用A計(jì)權(quán)系數(shù)濾波器對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響噪聲信號(hào)進(jìn)行濾波，運(yùn)用SRC-PHAT算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)異響噪聲進(jìn)行定位的方法。實(shí)例表明，A計(jì)權(quán)系數(shù)濾波器能消除大部分人耳不敏感信號(hào)，提高“興趣”信號(hào)能量比例。SRC-PHAT算法相對(duì)SRP-PHAT算法在處理時(shí)效上有較大的改進(jìn)，運(yùn)用SRC-PHAT定位算法對(duì)柴油機(jī)氣缸異響噪聲定位時(shí)，得到的聲源位置與實(shí)際測(cè)量值誤差在可接受范圍內(nèi)，該方法可應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)異響定位研究。