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《基于麦克风阵列的声源定位技术研究》一、引言随着科技的不断发展，声源定位技术在众多领域中得到了广泛的应用，如智能监控、语音交互、机器人导航等。
麦克风阵列技术作为一种有效的声源定位手段，因其能通过多个麦克风的协同作用实现高精度的声源定位，逐渐成为了研究热点。
本文将重点研究基于麦克风阵列的声源定位技术，探讨其原理、方法及应用。
二、麦克风阵列技术原理麦克风阵列是由多个麦克风按照一定的几何排列组成的系统，通过收集声波的相位差和强度差等信息，实现对声源的定位。
其基本原理包括波束形成、时延估计和到达角度估计等。
1. 波束形成波束形成是麦克风阵列技术中常用的一种方法，通过加权求和的方式将多个麦克风的信号合并成一个指向性较强的波束，从而提高信噪比并实现对声源的定向侦测。
2. 时延估计时延估计是基于声波传播速度恒定的原理，通过测量不同麦克风间接收声波的时间差，估计出声源与麦克风阵列之间的距离和方向。
3. 到达角度估计到达角度估计是利用声波的传播特性，通过分析声波到达不同麦克风的先后顺序和强度差异，估计出声源的方位角或俯仰角。
三、声源定位方法基于麦克风阵列的声源定位方法主要包括基于传统算法的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于传统算法的方法传统算法主要包括基于时延估计的方法、基于到达角度估计的方法以及二者结合的方法。
这些方法通常需要预先设定一定的假设条件，如声源位于近场或远场等，然后通过计算和分析声波的传播特性，实现声源定位。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习和人工智能的发展，基于机器学习的声源定位方法逐渐成为研究热点。
该方法通过训练神经网络等模型，学习声波的传播特性和环境噪声等因素对声源定位的影响，从而实现高精度的声源定位。
四、应用领域麦克风阵列的声源定位技术在众多领域中得到了广泛的应用。
1. 智能监控在智能监控系统中，通过布置麦克风阵列，可以实现对监控区域内声源的实时定位和追踪，从而提高监控效率和准确性。
2. 语音交互在语音交互系统中，麦克风阵列技术可以实现对多个说话人的识别和定位，从而实现多人都好、智能问答等功能。
噪声测量：噪声源识别与定位的方法简析噪声测量的一项重要内容就是估计和寻找产生噪声的声源。
确定噪声源位置是实施控制噪声措施的先决条件。
从声源上控制噪声可以大大减轻噪声治理的工作量，而且对促进生产低噪声产品研制，提高产品质量和寿命有直接效果，同时噪声源识别技术是声学测量技术的综合运用，具有很强的技术性。
因此，噪声源识别有很大的现实意义。
噪声源识别的本质在于正确地判断作为主要噪声源的具体发声零部件，主要辐射部分。
有时还要求对噪声源的特点及其变化规律有所了解。
噪声源识别的要求有以下两个主要方面：•确定噪声源的特性，包括声源类别，频率特性，变化规律和传播通道等。
在复杂的机械中，用一种测量方法要明确区分声源的主次及其特性实际上往往是比较困难的。
因此经常需要综合应用多种测量方法和信号处理技术，以便最终达到明确识别的目的。
•确定噪声产生的部位、主要的发声部件等以及各噪声源在总声级中的比重。
对多声源噪声，控制噪声的主要方法之一是找到发声部件中占噪声总声级中比重最大的声源噪声，采取措施进行降噪，可达到事半功倍的效果。
噪声源识别方法很多，从复杂程度、精度高低以及费用大小等方面均有不少的差别，实际使用时可根据研究对象的具体要求，结合人力物力的可能条件综合考虑后予以确定。
具体说来，噪声源识别方法大体上可分为二类：•第一类是常规的声学测量与分析方法，包括分别运行法、分别覆盖法、近场测量法、表面速度测量法等。
•第二类是声信号处理方法，它是基于近代信号分析理论而发展起来的，象声强法、表面强度法、谱分析、倒频谱分析、互相关与互谱分析、相干分析等都属于这一类方法。
在不同研究阶段可以根据声源的复杂程度与研究工作的要求，选用不同的识别方法或将几种方法配合使用。
声学测量法人的听觉系统具有比最复杂的噪声测量系统更精确的区分不同声音的能力，经过长期实践锻炼的人，有可能主观判断噪声声源的频率和位置。
有经验的操作、检验人员在生产现场就能从机器运转的噪声中判断是否正常，并能判定造成异常的原因。
某SUV车型车内噪声源识别试验研究
李孟宇;陈克;于海伟
【期刊名称】《装备制造技术》
【年(卷),期】2018(000)003
【摘要】采集某SUV车型怠速工况下的悬置点被动侧振动加速度和车内噪声声压信号,对车内噪声频谱分析,得到主要噪声频率,建立一个三输入单输出系统模型,以相干理论为基础计算出相干系数,试验与理论结合的分析结果表明,后悬置振动是主要噪声源,左悬置振动次之.
【总页数】3页(P209-211)
【作者】李孟宇;陈克;于海伟
【作者单位】沈阳理工大学汽车与交通学院,辽宁沈阳110159;沈阳理工大学汽车与交通学院,辽宁沈阳110159;喀左县职业教育中心,辽宁朝阳122300
【正文语种】中文
【中图分类】U467.4
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《基于相干性分析的汽车车内噪声源识别应用研究》一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车噪声问题逐渐成为消费者关注的重点之一。
准确识别汽车车内的噪声源，对于提高汽车的乘坐舒适性、降低噪声污染以及优化汽车设计具有重要意义。
传统的噪声源识别方法往往依赖于经验丰富的工程师进行实地勘测和主观判断，这种方法效率低下且准确性不高。
近年来，相干性分析技术在汽车噪声源识别中得到了广泛应用，本文旨在探讨基于相干性分析的汽车车内噪声源识别应用研究。
二、相干性分析基本原理相干性分析是一种基于信号处理的技术，通过分析不同传感器之间的信号相关性，从而确定噪声源的位置和贡献程度。
在汽车车内噪声源识别中，相干性分析主要依靠采集汽车车内不同位置的声学信号，分析这些信号之间的相干性，进而确定噪声的主要来源。
三、汽车车内噪声源识别方法1. 数据采集：在汽车车内不同位置布置传感器，采集声学信号。
这些位置包括发动机舱、底盘、驾驶室等关键部位。
2. 信号处理：对采集的声学信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号的信噪比。
3. 相干性分析：利用相干性分析技术，计算不同传感器之间信号的相干性。
相干性高的信号表明它们之间存在较强的相关性，从而可以确定噪声的主要来源。
4. 结果分析：根据相干性分析结果，结合汽车的结构和运行状态，分析噪声的产生原因和传播路径。
四、应用实例以某款汽车为例，我们采用了相干性分析技术对其车内噪声进行了识别。
首先，我们在汽车的不同位置布置了传感器，包括发动机舱、底盘、驾驶室等部位。
然后，我们采集了这些位置的声学信号，并进行了预处理。
接着，我们利用相干性分析技术计算了不同传感器之间信号的相干性。
最后，根据相干性分析结果，我们确定了发动机舱和底盘是该款汽车车内噪声的主要来源。
五、结果与讨论通过相干性分析，我们可以准确地识别出汽车车内的噪声源，并进一步分析噪声的产生原因和传播路径。
与传统的噪声源识别方法相比，相干性分析具有更高的效率和准确性。
两种声源识别技术在发动机噪声测试中的应用
高辉;李洪亮;顾灿松;陈达亮
【期刊名称】《小型内燃机与摩托车》
【年(卷),期】2014(043)001
【摘要】分别通过声强法和声阵列法对同一发动机进行怠速工况噪声源识别测试,确定发动机进气侧、排气侧和皮带轮侧的主要噪声源,对两种方法测试得到的噪声源及其频谱特性进行对比,发现测试结果基本一致,证明利用声阵列技术进行发动机噪声源识别测试比声强法更加简单易行.
【总页数】6页(P73-78)
【作者】高辉;李洪亮;顾灿松;陈达亮
【作者单位】中国汽车技术研究中心天津300300;中国汽车技术研究中心天津300300;中国汽车技术研究中心天津300300;中国汽车技术研究中心天津300300
【正文语种】中文
【中图分类】TK411+.6
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基于声全息技术的噪声源识别与DSP实现李俞霖;向宇;伍松【摘要】针对传统噪声源识别无法充分利用声场信息以及不便于实现等问题,文中以共轭汇聚波原理及声全息法为理论基础,提出了应用二维傅里叶变换(2DFFT)计算复杂面积分的全息重建算法.根据该种算法的数据量大,运算复杂的特点,选取TI公司TMS320C6701这款超高速浮点DSP芯片,采用C和汇编语言混合编程,实现了声全息算法DSP的应用.通过实验较为准确地识别出噪声源位置,显示出此声源识别系统具有速度快、精度高、实用性强的特点.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)004【总页数】5页(P27-31)【关键词】声全息;共轭汇聚波;二维傅里叶变换;数字信号处理器【作者】李俞霖;向宇;伍松【作者单位】广西科技大学汽车与交通学院,广西柳州545006;广西科技大学汽车与交通学院,广西柳州545006;广西科技大学汽车与交通学院,广西柳州545006【正文语种】中文【中图分类】TN911.72随着汽车行业的快速发展，人们对汽车的综合性能的要求不断提高，汽车噪声也成为衡量汽车舒适性的重要指标之一，降低噪声显得尤为重要，因此引起国内外学者和汽车厂商的高度关注。
无论采取何种途径降低噪声，都不能回避的是对噪声源的声辐射特性进行分析，进行空间声场的可视化和噪声源的识别与定位，对噪声测量、噪声源识别和控制具有重要意义[1]。
与传统噪声源识别技术相比，声全息技术(Acoustical Holography) 具有更强的识别功能，因为此技术利用了声的强度信息的同时，还充分利用了声的相位信息[2-7]。
声全息技术的基本思想是利用麦克风构成的全息阵列面得到的声场信息，借助空间声场间关系的变换算法，重建出声源表面的声学信息包括声压和法向振速等，进而利用这些声学信息完成对三维空间声场中任一点声学量的预测[8-10]。
声全息技术经过多年的发展，现已形成了一套理论体系，然而现有的声全息测量分析系统比较少，且价格昂贵，影响了声全息技术的发展[11]。
Dianqi Gongcheng yu Zidonghua♦电气工程与自动化基于声阵列的变电站设备声源识别分析袁国刚何益豪（上海睿深电子科技有限公司，上海201108）摘要:针对现有的声学检测方法无法准确识别电力设备噪声源的现象,开展了基于声阵列的变电站设备声源识别技术研W,并在某特高压变电站开展了测试应用，分别测试了架空母线、变压器及电抗器设备，分析结果表明：声阵列测试技术可以在变电站内的复杂环境中准确识别出电晕放电、风机噪声、机械振动异常等噪声源。
关键词:声阵列；声源识别；噪声源0引言的展，电力需求的增长也在加，电网运行电压高，这对电网电的可靠性出了高的求2」。
变电站内的电力设备在行过中振动，振动特表机械特的，设备的行在于设备振动中，对行有，可以现开设备的分析设备在振动的应的可声，振动可声有的，于振动的分析，声的需设备，用声行有器、、对设备、测特y在电磁应力及机械振动用下，或是由于固有机械特的变，设备的振动，并以噪声的方出，设备行出的声中含有的状冈、方的差异，有验的工人员就可以从嘈杂的声中辨别设备及当前，并根据特征噪声的特判别类型［7］。
但声空气播，因此极易受到周围环境的干扰，变电站内噪声环境极为复杂，变压器、电抗器、GIS设备运行噪声混杂，导致所测声际为多个设备声场综用的结果，仅凭人耳者个的声器难以对单一声源噪声水平进行准确采集，结果分析。
1声源识别方法1.1传统噪声源识别方法1.1.1近场测量法近场测法需要将声传感器放置在距离设备的地方，于0.5m,声源测量其声压级的，该方法适合在大型设备上用，并且所测声源的距较远，但一旦周围在较的干扰源,该方法无法准确用，无法对较弱的声源行辨识际工环境中在多个声源，因此该方法并适合在变电站种复杂环境内应用。
1.1.2表法表法在设备表一个加计测法向振动速度，行表声场中质点振的测，并在加速度计附近一个声器收声压，将到的振幅值声压幅值乘到设备表的声该方法的优能声及表，便于声率计算；工，并且对于行中的变压器、电抗器电力设备而言，该方法无法实现。
《基于相干性分析的汽车车内噪声源识别应用研究》一、引言随着汽车工业的快速发展，汽车噪声问题逐渐受到人们的关注。
准确识别汽车车内的噪声源，对提升汽车的乘坐舒适性和整体性能至关重要。
传统噪声源识别方法通常依赖实验人员的经验和大量实验数据，但效率较低且可能存在误判。
因此，研究一种高效、准确的汽车车内噪声源识别方法具有重要意义。
本文提出了一种基于相干性分析的汽车车内噪声源识别方法，旨在提高噪声源识别的准确性和效率。
二、相干性分析原理相干性分析是一种信号处理方法，通过分析两个或多个信号之间的相关性，从而确定信号的来源和传播路径。
在汽车车内噪声源识别中，相干性分析可以用于分析车内噪声信号与各噪声源信号之间的相关性，从而确定主要噪声源。
三、方法与实验1. 数据采集：在实验过程中，使用传感器在车内不同位置采集噪声信号，同时记录各噪声源的信号。
2. 数据处理：将采集的噪声信号和噪声源信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号的质量。
3. 相干性分析：利用相干性分析方法，计算车内噪声信号与各噪声源信号之间的相干性系数。
相干性系数反映了两个信号之间的相关性程度，值越大表示两个信号之间的相关性越强。
4. 识别主要噪声源：根据相干性分析结果，确定与车内噪声信号相关性最强的噪声源，即为主要噪声源。
四、实验结果与分析通过实验，我们得到了各噪声源与车内噪声信号的相干性系数，并识别出了主要噪声源。
实验结果表明，基于相干性分析的汽车车内噪声源识别方法具有较高的准确性和效率。
首先，我们分析了发动机噪声对车内噪声的贡献。
通过相干性分析，我们发现发动机噪声与车内噪声之间的相干性系数较高，表明发动机是车内主要噪声源之一。
进一步分析发动机噪声的频率特性，可以为目标消声器的设计提供依据，从而降低发动机噪声对车内的影响。
其次，我们研究了轮胎与地面摩擦产生的噪声。
轮胎噪声与车内噪声之间的相干性系数也较高，表明轮胎噪声是车内的另一个主要噪声源。
司春棣等 NO.1009 基于声阵列技术的汽车噪声源识别试验研究 司春棣 陈恩利 杨绍普 王翠艳 石家庄铁道学院，石家庄 050043 摘要 声阵列技术通过多个传声器获取声场信息，使用波束形成原理对声场信号进行处理，能对宽带声源进行有效识别。本文利用基于波束形成的声阵列噪声源分析技术研究了汽车辐射噪声的频率特性和能量分布特性，通过与光学图像的自动重叠，获得了汽车整车最大噪声源的频率、空间位置及产生来源。试验结果表明，声阵列技术能够快速有效地进行噪声源诊断和声源空间定位，为汽车的噪声控制提供了科学依据。 关键词 波束形成，声阵列，汽车，噪声源识别
Experimental Study on Noise Sources Identification of Vehicle Based on Microphone Array technology Si Chun-di Chen En-li Yang Shao-pu Wang Cui-yan Shijiazhuang Railway Institute, Shijiazhuang 050043, China Abstract Microphone Array technology is to get sound field information by multiple microphones, to process sound field signals applying the beam forming technology and to be able to identify broad-band sound sources efectively. Using the microphone array system based on beam forming technology, the frequency and energy distribution property of the noise emission of vehicle were investigated in this paper, the frequency and exact noise poisitions were determined by means of the optical pictures automatically overlapping. The results show that the microphone array technology is an efective way for the noise diagnose and sound localization, it ofers the scientific basis for noise control of vehicle. Key words Beam forming, Microphone array, Noise sources identification, Vehicle
1 引言 汽车噪声是一种重要的环境污染源，不仅影响车内成员的乘坐舒适性，也是公路交通噪声的主要来源。汽车噪声也在很大程度上反映出生产厂家的设计水平及工艺水平，成为衡量汽车质量的重要标志之一，因此有效的控制噪声，成为近年来汽车行业的一个重要研究课题。要控制噪声，首先必须找出其主要噪声源。汽车是一个高速运动的复杂组合式噪声源，汽车发动机和传动系工作时产生的振动、高速行驶中汽车轮胎在地面上的滚动、车身与空气的作用，是产生汽车噪声的根本原因。按噪声产生的过程和原理，汽车噪声主要包括发动机噪声、排气系统噪声、风扇噪声、传动系统噪声、轮胎噪声、制动噪声、气动噪声等。这几种主要的噪声源按照能量叠加原则进行声压合成，从而形成总的声压级向外传播，也就是说，用常规的声级计测得的汽车噪声是不同的发声源叠加合成的结果，噪声的声学特性决定了汽车噪声主要取决于最大噪声源噪声大小[1]。噪声源的识别方法很多，本文利用
声阵列技术，采用国际最先进的BBM PAK-Ⅱ噪声测试系统，对某型汽车的噪声特性进行分析，找出主要噪声源的空间位置和频率特性，为进一步开展整车降噪工作奠定了基础。
2 噪声源主要识别方法 噪声源的识别就是在同时有许多噪声源或包含许多振动发声部件的复杂声源情况下，为了确定各个声源或振动部件的声辐射性能，区分并确定主要噪声源并根据它们对声场的作用加以分析而进行的测量与研究。利用现代检测技术，准确识别主要声源的部位、频率等特征，从声源上有针对性地采取有效措施进行降噪，可以大大减轻噪声治理的工作量，对促进生产低噪声产品研制，提高产品质量和寿命有直接的效果。所以，噪声源的识别是整个噪声控制的根本，噪声测量的一项重要内容就是估计和寻找产生噪声的声源。 目前国内外对车辆噪声测试所采用的方法主要有声压法、声功率法、声强法、近场声全息法等。 声压法：声压是最基本的声学量，也是评价噪声
第 1271 页司春棣等 NO.1009 的最基本的量。它是标量，不需要考虑方向，并且当前声压测量仪器的发展也比较成熟。从声压角度研究噪声的最大缺点是声压在测量中容易受背景噪声和声反射的影响，因此对测量环境要求较高，只有在消声室或半消声室中进行测量才能得到比较满意的结果。 声功率法：声学测量中声功率测量占有重要地位。声功率的测量需要在特定的声学环境里直接测量声压，再得出声功率级，同样对环境的要求比较高，一般需在消声或半消声室内进行。 声强法：声强法的创新点在于注意并利用了被丢失的声压相位信息，利用声强的矢量特性，降低了对测量现场声学环境的要求，并能够反映声级的大小、声能的流动方向、主声源的位置、声辐射面声强分布规律等特征，这对于在现场作噪声源辐射声功率的测量具有很大的优越性。然而由于受到声强仪造价的限制，目前声强测试法只能用于单点测量，对于整个辐射面的噪声特性来说，测试完成需要相当长的时间，此外，也无法实现过渡工况或瞬态工况噪声特性的测量[3-4]。
近场声全息法[5]：近年来，由于计算机数据处理技术的提高，近场声全息技术也在机动车噪声测量中得到了实际应用。声全息技术不仅利用了声信号的强度信息，而且利用了声信号的相位信息，因而具有一些其他噪声识别技术所不具备的特点。它抗干扰性较强，能够在较大的背景噪声下准确地识别机动车表面的主要噪声源，并且能够分析出各个主要噪声源的频率特性。然而，严格意义上的声全息是在近场完成，因而受到了辐射面几何特征的限制，同时，近场声全息亦无法实现运动物体噪声特性的测量，这对于机动车而言，显然是非常不利的。 文中采用了一种新的噪声测试技术——声阵列技术用以研究汽车的噪声特性。该测试技术中传声器阵列是由许多传声器按一定的方式排列组成的阵列，具有强指向性，通过分布在安装不同方位的传声器阵列获取声场信息，使用波束形成（Beamforming）原理对声场信号进行处理，能对宽带噪声源进行有效识别，可用来测定声源的空间分布，即求出声源的位置和强度。较之声强测试技术，它可以同时给出被测物体全场同一时刻的声学特性，可用于机动车过渡工况噪声特性的测量，可对高速运动的声源（如高速行驶的汽车、火车、飞机）进行测量，并且这种测量可以在线完成。本文利用声阵列技术对某型汽车的噪声特性进行了研究，找出主要噪声源的空间位置，并对其频谱特性进行了分析。
3 声阵列技术基本原理
声阵列技术，利用声波波束形成原理处理声源信号，在测得噪声信号的声压级同时，通过“延迟一累加”算法得到信号源的空间位置或指向，进而能够得到整个辐射表面的不同发声信号源位置。图1表示了声阵列技术的基本原理[6-8]。设在空间存在一个强度为
的噪声源和一个由多个传声器组成的阵列，由
声源至每个传声器的距离为),(txf
ir，则声信号自声源传至
各个传声器所需时间为c
ri
i=τ
，其中为声速，声信
号传至各传声器的相对时间差为c
)min(iiiττ−=Δ，
则由传声器阵列所确定的噪声源的信号强度为：
∑=Δ−=MiiiitxfwMtxf1))(,(1),(
ˆ
（1）
式中为各个传声器的特征系数，是由传声器的数目、距离和布置形式等决定的。 i
w
图1 声阵列技术的基本原理 根据公式(1)，则空间某点一定时间内的有效声压值为
∑−==≈102),(ˆ1),(ˆ)(ˆnkkeffefftxfnnxPxP （2）
上述方法决定了所采用的波束形成技术对于测量信号有非常强的指向性，从而可以实现对物体辐射噪声的全场测量和空间位置的分辨。指向性特征是由归一化衰减因子所表征的，在不同声波入射角度下，指向性灵敏度：
22)/sinsin()/sinsin()(⎥⎦⎤⎢⎣⎡=ΓλϕπλϕπϕdN
N
（3）
式中：d为传声器之间的当量距离；为声波入射
角(即空间相位角)；λ为所测信号的波长；为阵列
系统中传声器个数。 N
4 汽车噪声源声阵列法测试 4.1 测试声学环境 为了能准确地识别试验车的主要噪声源，测量时将该车驶入试验场地，在室外的空旷场地内进行测试，
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