柴油发电机组噪音评估的改进

水箱散热风扇运行中发出噪声的来源可以分为两类:机械噪声与空气动力学噪声。机械噪声产生于机械零部件之间的交互运动及其力学响应。空气动力学噪声则产生于叶片上的空气流动。发电机噪音噪声主要由水箱散热风扇机械结构与转子叶片表面部分相互作用的非空气动力学的不稳定性引起，因此它与转速或叶片转速密切相关，也就是说，由发电机产生与转速有关的噪声，表现为趋于同一频率的噪音［6］。针对此种关系以及IEC方法存在的问题，本文提出了发电机噪音评估的改进方法，如图3所示。该方法可分为三部分实现:发电机的噪声提取，噪声信号的最优分割以及噪音辨识。

发电机噪声提取

在IEC噪音评估方法中，为了确保噪音不是来自背景噪声，每组噪音计算都需要水箱散热风扇运行和停机两种状态下的噪声数据。也就是说，必须用周围水箱散热风扇关闭情况下采集的背景噪声的掩蔽噪声级来校正发电机运行时的掩蔽噪声级。为了减少柴油发电机组机停机时间并确保识别出的噪音是来自水箱散热风扇自身噪声而不是背景噪声，本文采用了Gabor阶比分量提取方法，将发电机自身产生的噪声与背景噪声分离开来。

Gabor阶比跟踪方法常用于分析不满足FFT稳定性要求的旋转机械信号，该方法可以跟踪与旋转机械转速相关的非平稳信号分量。由于发电机噪音成分主要来源于与转子叶片相关的水箱散热风扇机械部分的不稳定性运动，因此发电机噪音噪声与水箱散热风扇转速变化存在明显的线性函数关系。因此，阶比跟踪法可以从分析噪声中提取由水箱散热风扇自身的噪声噪音分量，消除背景噪声信号对发电机噪音分析的干扰。

1、Gabor变换。假设在柴油发电机组机运行状态下采集的分析噪声为s［k］，通过式(6)中的离散Gabor变换得到一系列Gabor展开系数cm，n:m＜M，0n＜N其中ΔM表示时间采样间隔，N和M分别表示频率和时间的分析点数，s槇［k］表示噪声信号s［k］的一个周期延展，h［k］为Gabor基函数。

2、显示时频分布。把Gabor系数映射为二维的由M×N时频格组成的Gabor谱图。图像中每一个格子的强度表示cm，n在特定时间m和频率n下的幅值。

3、掩蔽操作。首先，根据式(7)在Gabor时频图中确定阶比分量li的位置指数。

指数=round(RPM×N×li) (7)

60 fs其中N是Gabor时频图中频率项的数量，fs表示采样频率，round表示取整操作。将该指数对应的时频格置0，其他的进行置1处理，生成一个由有限二进制值1或0组成的掩蔽数列wm，n，其数量和Gabor系数数列cm，n相同［8］。

(4)使用wm，n修正Gabor系数。由式(8)生成一个修正的Gabor系数数列c槇m，n:

{cm，n，wm，n=1c槇m，n=(8)0，wm，n=0

对应于wm，n=1的系数构成掩蔽区间，它是由边界li×RPM/60±Δf/2确定的，其中Δf是一个可调整的频率带宽。

(5)信号重构。通过离散Gabor扩展，利用修正的系数c槇m，n重构出每个阶比分量［9］为:sli［k］=∑(M－1)∑(N－1)c槇m，n h(k－mΔM)ej2πnk/N(9)其中sli［k］表示重构(m=0)的(n=0)第i个阶比分量的数列。通过将所有的阶比分量相加可以重构由发电机产生的噪声信号为:

S发电机［k］=∑sli［k］ (10)通过以上步骤，可以提取到不受背景噪声影响的发电机噪声。