谈谈对噪声源识别的一些认识

谈谈对噪声源识别的一些认识，声全息方法

噪声源识别之所以重要，如此引起人们的关注，主要是因为它与人们的日常生活息息相关。有些场合，要求更安静的产品，如家用电器（尤其是空调）、汽车车内噪声、交通噪声等；有些场合，是为了满足有关规定或是为了满足环保要求，如机器的出厂噪声级等，社会噪声，交通噪声；有些场合，是为了利用噪声进行故障诊断，确定机械设备何处出了故障；以及由此延伸的噪声控制，也需要进行噪声源识别。

相关的科研工作，从研究方式上分为理论方法和实验方法，从研究内容上分为噪声产生机理和应用外部噪声场反求源场，从研究方法上又分为传统噪声源识别方法、信号处理方法、声全息或者可视化方法。

传统方法虽然陈旧、使用效率低，但目前仍有许多企业在应用。例如，为了测量汽车高速行驶时的车内噪声，需要将车门缝隙用铅皮封住。信号处理方法的应用尤其广泛，相干分析、偏相干分析适合与很多场合，能解决许多一般问题。如评价某些噪声源、某些频谱对场点（模拟人头耳朵处），这时采用相干分析就可以解决。 远场声全息适合于对大型物体的中高频声源进行识别。虽然它无法突破瑞利极限，但大尺寸物体和中高频率声源，半个波长已是可以接受的。对运动声源进行识别是另一个应用。对于运动声源，稳定性尤其重要。如运动的汽车，不能指望在近场进行测量，如1/10波长。例如运动的火车、地铁、汽车，即使在实验室，驾驶汽车以40~80公里的速度行驶，在如此近的距离测量恐怕非常危险；又如潜艇的水下噪声识别，这么近是否太那个。。。因此，远场声全息适合与现场应用。涉及到诸位提及的创新问题，恐怕仁者见仁，智者见智。只要你深入地研究，创新肯定会有。

近场声全息，主要卖点是其具有极高的分辨率。其应用的最大的阻碍是其高成本。为了获得这么高的分辨率，付出这么多值不值，是值得大家思考的问题。避开成本问题不谈，它要求测量面足够，采用规则阵列，阵元均匀布置，阵元的最小间距小于最高分析频率的半波长，测量距离极近，约等于阵元间距。虽然声称该方法能获得任意高的分辨率，但这是要付出成本的。原因是分辨率由倏逝波决定，倏逝波的获取取决于本底噪声和传声器的动态范围。又因为声场重构是一反问题，需要借助于正则化方法来求解，所以，过高频率的倏逝波会被正则化方法截断。究竟分辨率多大合适，要根据需要和测试预算来决定。

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