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柴油发电机隔音降噪技术应用

文章出处:发电机隔音降噪工程师作者:www.hsfdjw.com人气:发表时间:2020-12-23【

 在本站上篇文章第2节介绍的IEC方法步骤(2)中提到,必须在计算局部最大值的基础上确定临界频带,并进行假设噪音判定。可见fc的选择对噪音能否精确辨识是至关重要的。在IEC方法的步骤(3)中,噪音的识别需要对窄带谱线进行综合分类,其中IEC标准给出的L70%判定级具有很大的主观经验性,没有严格的数学推导,其它谱线的划分亦是如此。为了避免噪音判定中的主观性并简化识别过程,本文采用谱平面法对临界子带内的噪音进行了判定。

一、柴油发电机噪声谱平面方法

谱平面方法主要用于确定临界子带内的信号是否为噪音。该方法通过对FFT幅值进行分析得到系数SFM,从而确定每个临界子带内信号的掩蔽阈值能量。基于谱平面法的发电机噪声音调评估方法具体步骤如下:

1、 对平稳子段信号加窗及FFT变换。采用加汉宁窗的实-复FFT将式(16)中的平稳子段信号Sj转换到频域内进行临界频带分析。经过FFT,可以得到Sj的实频Re(ω),虚频Im(ω)。Sj的功率谱为:P(ω) =Re2(ω)+Im2(ω) (17)依据文献[10],将上述功率谱分割为临界带,然后将每个临界频带内的能量相加如下:bhiBi=∑P(ω) (18)ω=bli

其中bhi,bli分别表示第i个临界带的上下界。

2、计算噪音的掩蔽阈值。首先定义噪音系数[10]从以上分析可知,基于谱平面法的噪音辨识方法完全摒除了IEC方法中谱线划分的复杂计算,该方法借助音频编码中的噪声掩蔽阈值方法,能够直接对噪声中可听噪音进行辨识与计算,大大简化了计算过程。

二、发电机降噪技术应用

为验证上述方法的可行性,以新疆某部队单位的柴油发电机产生的噪声作为分析信号,依据本文提出的方法对该信号进行了噪音评估,并将分析结果同使用IEC方法所得到的结果进行了对比。这里需要指出的是,转速计是柴油发电机组机系统必备的辅助设备之一,发电机转速、风向、转速、气压、温度等参数都是从测风塔上的传感器中获得并传输至柴油发电机组机电控箱,具体的系统设置见文献。为保证转速信号与噪声信号的对应关系,在进行噪声采集的同时,同步读取电控箱中的转速曲线。图4显示了首个一分钟内在整转速6 m/s下的转速曲线。(α=min-SFMdb,1)) (19)SFMdbnax其中:Gm

SFMdb=10log10 (20)Am

式中:Gm表示功率谱的几何平均,Am表示功率谱的算术平均。依次计算第i个临界频带内的掩蔽能级的补偿量Oi,即:

Oi=α(14.5+i)+5.5(1-α) (21)

然后从展开的临界频带谱中减去阈值补偿量得到噪音的掩蔽阈值估计[11]:

O log10(ci)-10i Ti=10 (22)其中ci为展开的第i个临界频带内的谱能量。

1、噪音评估。将掩蔽阈值与人耳听觉的绝对阈值进行比较,得到max[Ti,Tq(i)],并以此为标准对临界频带内的每个频率点进行检测,如果某个频率点上的声压级超过max[Ti,Tq(i)],则可认为在该临界频带内的频率为噪音频率,并且在噪音频率处的声压级就是噪音级。

对应于噪声信号的Gabor时频谱如图5所示。图5中的阶次分量随时间的变化趋势几乎与图4中的转速曲线一致。因为图4中的转速曲线相对稳定,所以使用第3.1节中描述的改进方法所得到的子分割段的个数是3个,然后采用谱平面法直接对每个子段信号

2、进行噪音辨识,得到的噪音频率均为156 Hz。而使用IEC方法得到的结果分别为156,156,148,154,54,156 Hz。在一定程度上两者之间并没有很大的差异,这是因为转速很稳定。但是比较两组数据可知,使用本文提出的改进法所得到的噪音频率更加一致,而且只得到三个平滑子段,因此重复计算也只有三次,计算效率得到了提高。

为了进一步验证改进方法的有效性,下面给出了另一个实例的分析结果。图6显示了第二个一分钟内在整转速6 m/s下的转速,从图6中可以看到在一分钟内转速随时间变化较强烈。图7中的深黑色信号为对应的一分钟内的发电机噪声数据。

3、使用IEC方法对图7中的原始噪声信号进行噪音分析,计算得到的噪音频率为168,162,152,154,156,164 Hz,对应的噪音级分别为-4.89,-1.33,7.25,6.46,4.43,7.09 dB,从中可知计算出的每个10 s噪声的噪音存在很大差异。第一个10 s噪声的噪音频率与第三个的噪音频率相差16 Hz,此外同组数据之间的噪音级差距达到12.14。可见当转速变化很大时,相同转速下使用IEC方法评估出来的噪音存在很大的不确定性,这种情况并不利于对发电机噪声品质进行准确的评估。

4、使用本文提出的改进方法分析同样的噪声信号,其Gabor时频分布如图8所示,提取出两个阶比分量,重构后的信号如图7所示,从图7中可以看到发电机所产生的噪声已从背景噪声中分离出来了,其幅值和频率都随时间的变化而变化。然后根据图6中的转速曲线对其进行最优分割,图9是第二个分割段的功率谱。与图2相比较,图9中子段二的局部最大值(152 Hz处的谱峰)非常突出,且比周围谱线高出许多,而且其分贝数明显高于对应临界频带内的掩蔽噪声级6 dB以上,因此将该谱峰处对应的频率设置为初始噪音频率确定无疑。由于图9的频谱是对去除背景噪声后的发电机噪声进行的谱分析,因此无需再进行掩蔽噪声级的修正,也能判定该局部最大值即为噪音频率。采用同样的方法对同一分钟数据中其他子段信号进行处理,并使用谱平面法计算出各组的噪音频率分别为154,152,152,152,152 Hz,对应的音调级分别为7.49,7.62,7.23,7.32,7.42,7.45 dB。从中可在相同整转速下6个子分割段信号的噪音频率已被统一到几乎同一频率点上,计算出的噪音级也相差不大,因此噪音判定的不确定性在很大程度上得到了抑制。

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