基于声阵列技术的柴油机噪声源识别

• 作者: 杨洋 沈林邦 蒋忠翰 蔡鹏飞 褚志刚
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 噪声 识别 波束形成 统计最优近场声全息
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 农业装备工程与机械化
• 页码范围: 23-30
• 页数: 8页
• 分类号: TB52|TK421.6
• 字数: 4628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.02.004

摘要

为了准确识别某柴油机的噪声源，为进一步的低噪声改进指明方向，综合采用Beamforming（波束形成）和SONAH（统计最优近场声全息）2种阵列的声源识别方法对该柴油机噪声辐射最突出的进气侧噪声源进行识别。结果表明：噪声贡献量较大的1650～2200 Hz频率范围内对应的噪声源为进气总管、汽缸盖罩，920～1450 Hz对应喷油器，而760～776 Hz和920～936 Hz分别对应油泵传动轴和油泵调速器。进一步的声贡献量分析结果显示：进气总管对该发动机进气侧辐射噪声的声功率贡献量达15.38%，喷油器、油泵调速器声功率贡献度量分别为5.47%和5.11%；汽缸盖罩和油泵传动轴声功率贡献量分别为4.85%和4.26%。综上，结合Beamforming和SONAH在不同频段内具有高分辨率的优点，可以在宽频带内进行声源识别，且试验实现简单，操作方便。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	褚志刚	重庆大学机械传动国家重点实验室	83	1027	18.0	29.0
5	蒋忠翰	重庆大学机械传动国家重点实验室	8	94	4.0	8.0
6	杨洋	重庆工业职业技术学院车辆工程学院	28	212	8.0	13.0
7	蔡鹏飞	重庆大学机械传动国家重点实验室	3	36	3.0	3.0
8	沈林邦	重庆大学机械传动国家重点实验室	4	63	4.0	4.0