《電子技術(shù)應(yīng)用》
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使用LabVIEW實(shí)現(xiàn)KTX高速列車的噪聲源的可視化
摘要: 由Korail運(yùn)營的高速列車KTX-Sancheon于2010年開始投入使用,它是完全由韓國自身的技術(shù)完成建設(shè)的。由于列車最高運(yùn)行時速高達(dá)300km/h(186mph),對環(huán)境噪聲的影響相當(dāng)顯著,
Abstract:
Key words :

  由Korail運(yùn)營的高速列車KTX-Sancheon于2010年開始投入使用,它是完全由韓國自身的技術(shù)完成建設(shè)的。由于列車最高運(yùn)行時速高達(dá)300km/h(186mph),對環(huán)境噪聲的影響相當(dāng)顯著,這些噪聲包含滾動噪聲(例如推進(jìn)系統(tǒng)或機(jī)械噪聲),車輪與鐵軌接觸的機(jī)械噪聲,以及列車運(yùn)行時車體周圍空氣流動形成的氣流噪聲等。為了全面減小這些噪聲,我們已經(jīng)采取了相關(guān)的措施來定位所有明顯的噪聲源
  韓國鐵路研究所與SM儀器有限公司(National InstrumentsI Alliance Partner Network成員,專門從事聲音與振動相關(guān)測試應(yīng)用)一起在LabVIEW環(huán)境中使用相控麥克風(fēng)陣列開發(fā)了移動聲源波束成形系統(tǒng),并使用該系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)正常運(yùn)行的整列火車上的噪聲源的可視化。該測試主要是為了對兩種不同型號的列車噪聲進(jìn)行對比:一種是KTX-1,由TGV Réseau型演化而來,2004年起投入使用;另一種是新型的KTX-Sancheon(KTX-II),這是由韓國開發(fā)研制的商用高速列車。
  波束成形是使用聲學(xué)陣列來映射噪聲源的方法。它通過檢測傳到麥克風(fēng)陣列的聲音的時間延遲來辨別聲音到底是從哪個方向發(fā)出的。如果噪聲目標(biāo)是移動的,那么測試的復(fù)雜度會更大,因?yàn)閷ο髸苿咏?jīng)過麥克風(fēng)陣列(例如在通過測試中),多普勒效應(yīng)將會導(dǎo)致聲音的頻率失真,這是傳統(tǒng)的實(shí)時波束成形方法的關(guān)鍵缺點(diǎn)。為了彌補(bǔ)這一點(diǎn),我們不斷調(diào)整軟件的時間延遲以使其可以匹配移動聲源。這種方法可以自動地消除多普勒效應(yīng)。雖然它需要更多的處理時間,但我們可以將移動波束的功率取平均。我們使用可觸發(fā)的傳感器來明確每一個點(diǎn)上移動噪聲源的確切位置。在我們的軟件中,我們假設(shè)聲源有著固定的速度。
  硬件配置和標(biāo)準(zhǔn)的波束成形應(yīng)用中的基本一致。一個附加功能就是移動聲源波束成形需要觸發(fā)傳感器,我們使用了兩個光電傳感器來進(jìn)行位置觸發(fā)并計算列車速度。
  為了進(jìn)行高速列車的測試,我們設(shè)計一套144通道的麥克風(fēng)陣列來提高聲音圖像的分辨率。我們使用了NI PXI-4496動態(tài)信號采集模塊來采集測量信號并使用一種特殊的光電傳感器來輔助ICP/IEPE麥克風(fēng),觸發(fā)列車位置。在Korail推出高速列車服務(wù)之后不久,我們在2006實(shí)施了KTX的早期測試,使用了一個48通道的麥克風(fēng)陣列,成功地在297公里/小時的高速KTX列車上捕捉到了噪聲源。
  麥克風(fēng)陣列的性能受兩個參數(shù)的影響:(1) 波束功率的主瓣寬度,決定了圖像的分辨率 ;(2) 最大旁瓣,決定了圖像的重影程序。不同的陣列模式有著不同的性能指標(biāo)。我們比較了四種不同的模式,螺旋模式表現(xiàn)出非常平衡的結(jié)果。
  對于144通道麥克風(fēng)陣列,我們將三種不同的模式融合在一起,以提高性能。每種不同的模式有著相同的形狀,但直徑尺寸不同。直徑較小的模式主要測量高頻率分量的低最大旁瓣等級,而直徑較大的主要測量高分辨率的低頻率分量。為了減小風(fēng)造成的噪聲,我們?yōu)辂溈孙L(fēng)添加了擋風(fēng)玻璃。
  在高頻部分,車輪形成的噪聲源相當(dāng)明顯。這里顯示了每一個車輪都有不同的噪聲幅度。因此,該技術(shù)極有可能用以監(jiān)測車輪的工作狀態(tài),便于維護(hù)。
  未來的列車需要進(jìn)一步提速,這將產(chǎn)生更為嚴(yán)重的噪聲,尤其是氣流形成的噪聲。要研制更安靜的列車,首先需要深入地了解列車的噪聲源。因?yàn)長abVIEW可以實(shí)現(xiàn)噪聲源的位置和大小的可視化,所以我們可以借助它完成降噪測試。

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