The Challenge:
與韓國鐵路研究所一起開發(fā)一套測試測量系統(tǒng)，實現(xiàn)KTX-Sancheon高速列車上的噪聲源的可視化，從而進(jìn)一步降低環(huán)境噪聲。

The Solution:
使用NI LabVIEW軟件和一套144通道的相控麥克風(fēng)陣列來開發(fā)移動聲源波束成形系統(tǒng)。

由Korail運營的高速列車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)來實現(xiàn)正常運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。

圖 1. 韓國高速列車

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，因為對象會移動經(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)的實時波束成形方法的關(guān)鍵缺點。為了彌補(bǔ)這一點，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。

圖2. 基于LabVIEW開發(fā)的SeeSV230聲音照相機(jī)程序框圖

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。

圖3. 測試硬件

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。

圖4. 螺旋形麥克風(fēng)陣列設(shè)計

圖5. 檢測到的不同頻率的噪聲

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)。

Figure 6. 車輪噪聲源可視化

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。因為LabVIEW可以實現(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。