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摘 要： 噪声是汽车舒适性及整车性能评价的重要指标，在探究发动机降噪途径过程中，声源精确定位识别决定降噪方法的优劣。试验基于波束形成声源识别算法，对大众2VQS电喷发动机前侧、进气侧、排气侧三个方位面进行噪声源识别测试。测试前构建发动机物理坐标系辅助噪声源点位坐标的精确识别，侧重定位分析1 000 Hz以上声能量位置变化规律。试验结果表明，基于构建辅助物理坐标系并采用波束形成算法能够精确识别发动机噪声源位置;测试方位面不同，识别发动机噪声源位置不同，噪声源主要集中在发电机、缸体、皮带轮、齿轮系、冷却风扇5处;声能量集中位置声压级随转速升高而增强，转速为2 500 r/min时声压级数值近似相等，当转速大于2 500 r/min，各测试面声压级趋于恒定。
关键词： 汽车; 发动机; 波束形成; 噪声源识别; 频谱分析; 坐标标定
中图分类号： TN911.4⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2019）13⁃0165⁃04
Experimental research on engine noise source identification based on beamforming
ZHANG Cuiqing1， 2， GAO Zhiying1， WEI Lizhen2
（1. School of Energy and Power Engineering， Inner Mongolia University of Technology， Huhhot 010051， China;
2. Department of Electrical Engineering， Inner Mongolia Technical College of Mechanics and Electrics， Huhhot 010070， China）
Abstract： Noise is an important indicator for the evaluation of vehicle comfort and performance. In the process of exploring for the approaches of automobile engine noise reduction， precise location and recognition of a sound source is to determine whether the noise reduction method is good or not. In the experiment， a noise source identification testing on the front side， intake side， and exhaust side of the 2VQS EFI Volkwagen engine was conducted on the basis of the beamforming noise source recognition algorithm under different working conditions. Before the experiment， the physical coordinate system of the engine was constructed for facilitating the precise identification of noise source point location coordinate. The location change law on the noise sources above 1 000 Hz was identified and analyzed emphatically. The experimental results show that the noise sources can be accurately identified by applying beamforming algorithm on the basis of the constructed physical coordinate system; the noise source is mainly concentrated on the generator， pulley， gear train and cooling fan due to different test azimuth plane and different engine noise source location; at the concentrated location of sound energy， the sound pressure level increase with the increase of rotation speed， the sound pressure levels of the three testing surfaces are nearly equal at 2 500 r/min， and the sound pressure levels of the three testing surfaces tend to constant status when the rotation speed is more than 2 500 r/min.
Keywords： vehicle; engine; beamforming; noise source identification; spectrum analysis; coordinate calibration
0 引 言
噪声是汽车舒适性及整车性能评价的重要指标，降低汽车噪声成为研究的热点课题。汽车噪声主要包括发动机噪声、底盘噪声和车身噪声三大类[1]，发动机噪声是主要噪声源。在控制发动机噪声降噪途径中，声源精确定位识别决定降噪方法的优劣。鉴于此，许多学者基于发动机噪声源识别方向展开一系列针对性研究。文献[2]采用双传声器声强探头、PULSE3560C信号采集器进行声学采集，基于声强原理对测得的噪声信号进行频谱分析，进而确定发动机的主要噪声源。文献[3]基于波束形成算法采用数值模拟的方法对某发动机顶侧、排气侧、进气侧的声源进行识别，结果表明，气缸盖罩1缸和2缸中间及3缸和4缸中间的位置、缸体、排气旁通阀和发电机是其主要噪声源。文献[4]基于近场声全息技术进行双测量面声学数据测试，利用前、后测量面全息数据相位差异进行格林函数的求解，并进行声场重建，从而识别汽车噪声源。文献[5]运用基于互谱成像波束形成方法对加速汽车发动机的高频啸叫进行声源识别，识别出声辐射源为张紧轮。文献[6]应用流场外声阵列与车内2个参考麦克风同时进行车内外噪声信号同步测量，并用传统的Beamforming算法和改进的CLEAN⁃SC算法识别出车外的气动噪声分布。
目前噪声源识别方法主要有近场声全息法[7⁃8]、声压法[9⁃10]和波束形成法[11⁃14]三大类。波束形成法以其测量速度快、计算效率高、适宜中长距离测量、对稳态瞬态及运动声源定位精度高等特点被广泛应用于噪声源识别。本文在测试前构建物理坐标系，对发声部件进行数值化辅助声源的精确识别，基于声阵列对大众2VQS电喷发动机台架的前侧、排气侧、进气侧三个测试面进行不同转速的声学信号采集，并基于波束形成算法识别定位出发动机主要噪声源及主要声源随发动机转速变化的规律。
1 试验原理
波束成形（Beamforming）技术主要基于声阵列获得声音信号的延迟、求和处理，进而确定声源位置。其核心思想是离散化被测物聚焦平面形成聚焦网格点，利用传声器阵列采集声信号反向聚焦各网格点并按聚焦点位置进行相位补偿后加和输出，真实信号源所在聚焦点的输出量被加强，其他聚焦点的输出量被衰减[15⁃16]，从而有效识别声源。图1为波束形成原理的示意图，其中，[L]表示声源测试面与阵列面的距离，[rm]为第[m]个传声器坐标向量（[m=]1，2，…，[M]），[M]为传声器数目，[S]为聚焦声源点，[r]为其坐标向量。假设声源为单极子点声源，辐射波为球面波。声阵列中传声器接收声压信号的表达式为：
图1 波束形成原理
2 声源识别测试
2.1 发动机台架标定
为了准确识别声源的位置，用标尺标定坐标原点构建物理坐标系如图2所示，并对发动机前侧、进气侧、排气侧主要发声部件（发电机、缸體、进气歧管、曲轴皮带轮、起动机、三元催化器等）进行数值化标定。
图2 主要发声部件位置标定
2.2 试验设备及方案
采用声阵列对标定工况下的四缸大众2VQS电喷发动机台架的前侧、排气侧、进气侧三个测试面进行基于波束形成的发动机噪声源识别台架试验，其试验布置如图3所示。该试验在内蒙古工业大学汽车发动机实验室下进行。试验采用BK公司直径0.78 m的集成4958型传声器的60通道Combo声阵列进行测量，阵列距离发动机前侧、进气侧、排气侧均为1 m，分别采集发动机为怠速、1 500 r/min、2 000 r/min、2 500 r/min、3 000 r/min和全负荷工况下的声源信号，阵列各传声器接收的声音信号经60通道Pulse 3560D型数据采集系统同时采集并传输到Array NSI（Noise Source Identification）post⁃processing软件中进行数据处理，得其频谱图及声源位置图。
图3 试验整体布置
3 实验结果分析
本文主要结合波束形成技术算法原理和汽车发动机声源频谱，分析大于1 000 Hz声源位置。通过对频谱曲线及声源识别图进行分析，确定产生最强声能量的零件及对应最强声能量的频率。
3.1 背景噪声分析
为避免背景噪声对分析结果的干扰，需分析测试环境的背景噪声频谱特征。运用BK声阵列测试系统在距离发动机前侧、进气侧和排气侧1 m的位置，分别采集未启动发动机的声信号。以发动机前侧背景噪声声功率级谱为例来分析，如图4所示，背景噪声与声源声能量相差20 dB，则背景噪声就可忽略不计。
图4 背景噪声频谱
3.2 声源频谱分析
发动机转速为2 000 r/min，发动机前侧、进气侧和排气侧三个测试面所测试的辐射声频谱如图5所示。对比分析大于1 000 Hz的声辐射能量主要集中在1 000～2 000 Hz，发动机前侧、进气侧声压级较大，排气侧声压级最小，转速为2 000 r/min时，发动机前侧声源最强点最大声压值为57.202 dB。发动机前侧声源最强点对应频率为1 760 Hz，发动机进气侧声源最强点对应频率为1 648 Hz，发动机排气侧声源最强点的频率为1 632 Hz。
3.3 声源识别位置分析
图6a）为发动机前侧最强声源识别结果，结合发动机主要发声零部件的坐标标定声源最强点集中于发电机、皮带轮处。图6b）为发动机进气侧最强声源识别结果，结合发动机主要发声零部件的坐标标定声源最强点集中于缸体处。图6c）为发动机排气侧最强声源识别结果，结合发动机主要发声零部件的坐标标定声源最强点集中于发电机皮带轮、齿轮系及冷却风扇处。
图5 转速为2 000 r/min发动机声源频谱图
图6 声能量最强点识别图
图7是发动机前侧、进气侧、排气侧识别声能量最强点随转速的变化趋势，三个测试面识别的声能量最强点开始都随转速升高声压级增大;当发动机转速升高到2 500 r/min，三个测试面的声能量最强点的声压级几乎相等;随着转速继续升高（大于2 500 r/min）三個测试面的声能量最强点的声压级区域恒定。
图7 声能量最强识别点随转速变化
4 结 论
结合上述试验结果，可得出如下结论：
1） 构建发动机物理坐标系对主要发声零部件进行坐标标定，基于声阵列采集声学数据并用波束形成算法可准确识别出主要发声零部件的位置。
2） 声能量最强点识别：发动机前侧、进气侧、排气侧三个测试面的声能量最强点的声压级不同，发动机前侧声压级最大，排气侧声压级最小。测试面不同，识别发动机噪声源位置不同，噪声源主要集中在发电机、缸体、皮带轮、齿轮系、冷却风扇5处。
3） 声源最强点的声压级随转速的变化规律：发动机前侧、进气侧、排气侧三个测试面识别的声能量最强点声压级随转速升高先增大，当发动机转速达到2 500 r/min三个测试面识别的声能量最强点声压级几乎相等，转速超过2 500 r/min三个测试面识别的声能量最强点声压级趋于恒定。
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