噪声研究

噪声研究（精选11篇）

噪声研究 篇1

一、光电检测电路概述

光电检测电路是由光电探测器、输入电路、前置放大器等构成, 其中光电探测器是实现光电信号转换的重要装置, 它能够将被测的光信号转换成为相应的电信号;输入电路的存在主要是为光器件的工作提供条件, 在进行电参量变换的同时, 与前置放大器的电路相匹配;前置放大器在光电检测电路中起放大信号的作用, 因为光电器件输出的电信号一般都比较微弱, 所以需要通过放大器进行放大处理, 并与后置处理电路进行匹配。在整个光电检测电路当中, 光电探测器是核心部分, 它在检测过程中起着光电信号转换的作用, 该器件的性能优劣对检测精度有着非常重要的影响。由于市场上的光电探测器种类比较繁多, 性能也各具特色, 所以在选择时应当进行对比, 并尽可能选择性能优、质量好的产品, 这样能够进一步提升检测精度。

二、光电检测电路中存在的主要噪声

(一) 噪声的来源。在光电检测电路中, 光电探测器对光电信号进行转换的过程中, 除了存在检测信号电压和电流之外, 还存在一些无用但却会对检测结果精确度造成影响的噪声电压和电流。从本质的角度上看, 噪声具有非常明显的随机性, 它的波形、相位及瞬时振幅均具有无规律变化的特征, 换言之, 很难对噪声进行精准测量, 一般只能够采用统计的理论和方法进行处理。对于光电检测电路而言, 噪声的来源主要有两个方面, 即外部噪声和内部噪声。

1.外部噪声。主要包括杂散光的入射、电磁干扰、光路传输介质的湍流等。这些噪声可以通过相应的方法进行改善或消除, 如屏蔽、滤波、遮断杂光等。

2.内部噪声。这是光电检测电路所固有的一类噪声, 其噪声主要为检测电路中的各种器件及电路本身, 它是由物理过程所决定的, 无法通过人为的方式进行消除。

由于噪声与有用的信号同时存在, 并且两者之间互相混合, 从而对信号检测的准确性造成了一定程度的影响, 制约了检测电路分辨率的进一步提升。因此, 需要对噪声进行分析, 并采取有效方法和措施进行处理。

(二) 噪声分析。光电检测电路的噪声来源包括外部和内部两个方面, 其中外部噪声可以通过相应的方法予以消除, 而内部噪声却无法以人为的方式消除, 只能通过对控制器件性能的完善及电路形式的优化来减小这部分噪声。鉴于此, 本文的噪声分析以内部噪声为主。

1.光电探测器的噪声。在光电检测电路中, 探测器的主要作用是对光电信号进行转换, 这是后续信号处理的前提和基础, 它的性能对检测精度具有直接影响。大体上可将探测器的噪声分为热噪声、散粒噪声等。

(1) 热噪声。电流载体通过带有电阻性的元器件时, 因热运动本身具有无规律的特性, 致使电流载体的速度及其分布情况会发生一定的起伏变化, 由此会导致电流涨落, 与之相应电阻上的电压也会随之出现涨落, 整个过程中所产生的噪声即为热噪声。相关研究结果表明, 在任何一种电阻性器件上都可能会产生热噪声, 它的电压均方值主要取决于以下因素:材料的温度、电阻、噪声等效带宽等等。在温度恒定的条件下, 热噪声与频率基本无关, 而是与电阻的大小及通频带宽度有关, 相关试验结果显示, 在1, 012Hz以下的频率范围内, 通频带的带宽越大, 噪声功率就越大。当材料的绝对温度T为300K时, KT=4.14×10-21J (K为波尔兹曼常数) , 则热噪声电压与电流的有效值可用下式表示:

(2) 散粒噪声。光生电流载体的形成及流动密度的涨落是引起光电探测器中散粒噪声的主要原因。相关试验结果表明, 在中低频的条件下, 该噪声与频率无关, 而在高频的条件下, 该噪声与频率之间有一定的相关性。温度对光电探测器散粒噪声的量值无影响, 主要与流经器件的平均电流有关, 当器件的通频带为等效带宽△楋时, 其散粒噪声电流与电压的均方值可用下式表示:

式中, q代表电子电荷量;I代表光电流、暗电流、背景光电流三者的平均值。噪声电流的有效值及在负载电阻上引起的噪声电压可分别用下式表示:

由式 (5) 和式 (6) 可以看出, 光电探测器的散粒噪声主要与噪声等效带宽和有关, 通过减小这两个量值, 能够使光电探测器的散粒噪声有效降低。

2.放大器的噪声。由光电检测电路的工作原理可知, 经由光电探测器转换所得到的电信号非常微弱, 不具备直接使用性, 为确保检测结果的精确度, 需要对该信号在后续的电路中进行放大处理。虽然检测电路中前置放大器的增益已经做得十分大, 但是微弱电信号在被放大器放大的过程中, 信号内所含的噪声也会同时被放大, 如果信号过于微弱, 则可能会被放大器的本底噪声所淹没。鉴于此, 在对光电检测电路进行设计时, 一般都会采用两级的放大方式, 即前置放大器+主放大, 前置放大器可以对输出噪声起到一定的制约和控制作用。光电检测电路中的前置放大器通常都是由若干个元件以集成的方式组合在一起, 构成了一个完成器件, 在放大器中的每个元件既独立运行又相互关联, 它们工作时, 均会产生出一个噪声源, 因为放大器中的元件过多, 因此, 很难从某一个方面对其噪声的来源和种类进行分析, 为进一步简化分析过程, 本文引入了一种放大器噪声模型, 即En-In模型, 并将放大器内部所有的噪声源都折算到输入端, 从而将之假设为一个没有噪声的放大电路, 再用En-In模型进行噪声分析。因为实际应用中的前置放大器不可能是理想器件, 也就是说, 其必然会存在噪声, 所以, 输出端的噪声除了包括被放大的输入端噪声之外, 还包含放大器的本底噪声, 该噪声越大, 引入的差异也就相应越大。

三、处理光电检测电路噪声的有效方法

(一) 运用低噪声器件降低噪声。在对光电检测电路进行设计的过程中, 为了进一步降低噪声, 可以选择一些低噪声的元器件, 如, 利用场效应晶体管 (FET) 替代三极管 (BJT) ;选用本底噪声较低的集成运放, 如0P系列等。此外, 在电阻的选择上, 应当尽可能避免使用阻值较高的电阻, 如果阻值过高, 其对热噪声的贡献会相应增大, 可选用绕线式的电阻, 或是金属膜电阻。

(二) 合理选择放大器。为减轻放大器噪声对整个检测电路的影响, 在设计时, 除了要选用性能优良的前置放大器之外, 还应当选择一个合适的放大器直流工作点, 这是因为放大器的噪声系数与晶体管的直流工作点有着极为密切的关系, 合理选择放大器的直流工作点, 能够使晶体管的噪声获得有效降低, 从而达到降低放大器本底噪声的目的。

(三) 优选信号源内阻。在光电检测电路中, 前置放大器的噪声系数除了与晶体管的直流工作点有关之外, 还与信号源的内阻有一定的关联, 试验结果表明, 当信号源的内阻为某一个最值时, 放大器的噪声系数能够达到最小。

(四) 合理选择放大电路。在对放大电路进行选择时, 可将信号源内阻的大小作为主要依据, 通常情况下, 如果信号源内阻较小, 可以选用三极管 (BJT) 对管的前置式差分放大电路;若是信号源内阻较大, 或是信号源为电流时, 则因当以场效应晶体管 (FET) 作为首选。通过放大电路的合理选择, 能够使噪声得到有效的降低。

四、结语

综上所述, 光电检测技术具有检测距离远、抗干扰性强、检测速度快、精度度高、受外界环境影响小、对被检测对象无损坏等优点, 在军事、医疗等重要领域中获得了广泛应用。但由于光电检测电路中存在噪声, 从而对检测精度造成了一定的影响, 为此, 必须对光电检测电路中的噪声进行全面、具体的分析, 并采取行之有效的方法和措施加以解决处理, 从而最大限度地降低噪声对检测结果的影响。

摘要：光电检测技术作为一种现代化的检测手段, 其以自身诸多的优点得到了广泛的应用。在实际应用中, 光电检测电路中存在噪声, 由此对检测结果的精度造成了一定的影响。基于此点, 本文首先概括性介绍了光电检测电路, 随后对光电检测电路中存在的主要噪声进行了分析, 在此基础上提出光电检测电路噪声的处理方法。

关键词：光电信号,检测电路,噪声,滤波器

参考文献

[1]张凡.用于特种检测的光电集成器件及其核心芯片研究[J].天津大学学报, 2013, 4:87~89

[2]刘阳, 李崇光.中国光电子信息产业发展的现状及其对策[J].发展战略与对策研究, 2013, 12:57~58

[3]李月, 杨宝俊, 石要武.色噪声背景下微弱正弦信号的混沌检测[J].物理学报, 2013, 3:126~128

关于电梯轿厢噪声控制研究 篇2

现阶段，建筑物中的电梯随处可见，电梯的存在极大的方便了人们的生活，如何控制电梯轿厢的噪声是人们十分关注的问题。笔者以电梯轿厢噪声为研究对象，首选分析了电梯噪声的传递路径，接下来探讨了如何降低电梯噪声。具体研究过程如下：

电梯噪声传播路径分析

一般来讲，在研究电梯系统噪声问题时，人们普遍通过两个步骤完成，第一步确定刚体结构模型，进而获得相对应的传递函数，刚体结构主要包桥底、桥壁和桥顶；第二步，对上述三个结构分别单独建模，分别确定每一个结构的传递函数。

就电梯系统而言，噪声的来源是多种多样的，包括电机工作时产生的噪声，各种构件之间由于摩擦产生的噪声，构件在运行中由于转动产生的噪声等等。各种不同来源的噪声通过空气和固体传播最终进入轿厢，从而影响到人们的活动。

a噪声空气传播传递函数

从数学的角度介绍一下噪声的传播，假定H（w）表示的是电梯噪声的频率响应函数，H（w）可以表示为：

（1）

上式中的Ha（w）表示的就是噪声在空气中传播时的频率响应函数，具体数值可以利用测试得到，Ha（w）的物理意义是：表示控制噪声的部件对不同频率噪声的控制能力，隔声罩和消音器等组件的物理原理就是Ha（w）；L0（w）表示的是噪声输出的傅里叶变换，而L1（w） 表示的是噪声输入的傅里叶变换。

b噪声固体传播的传递函数

当噪声通过固体传播时，人们一般利用研究机械振动函数的方法来开展对上述噪声传播的路径的研究。如果噪声通过固体传播，那么系统的传递函数Hs（w）可以表示为：

（2）

上式中的Hs（w）表示的就是噪声在固体中传播时的频率响应函数，影响Hs（w）的因素有很多，包括组件的质量、刚度以及阻尼系数等等；X0（w）表示的是噪声机械输出加速度的傅里叶变换，而X1（w） 表示的是噪声机械输入加速度的傅里叶变换。

总的说来，降低固体传播噪声的主要方法有两个，第一个是在一定程度上减小传递函数的数值；第二个是避免出现共振现象。

电梯降噪研究

电梯中噪声的来源是多种多样的，在进行降噪处理时，降噪工作的主要依据就是前面介绍的噪声传播路径。笔者在本文中考虑的噪聲来源主要有：电梯轿顶和钢丝绳之间由于摩擦产生的噪声，曳引机运行中产生的噪声等等。笔者所采用的降噪方法主要有两个：第一，针对轿顶的摩擦噪声，在轿顶安装隔声罩；第二，针对曳引机产生的噪声，适当改进现有的轿壁结构。

a轿顶隔声罩设计

电梯轿顶和钢丝绳之间由于摩擦产生的噪声是电梯轿厢噪声的主要来源，隔声罩可以有效的降低噪声。在设计隔声罩时需要考虑的因素有很多遍，包括隔振、隔声罩的面积、隔声罩的材料等等。设计隔声罩的主要依据就是前面介绍的噪声频率响应函数Ha（w），隔声罩的最理想状态是Ha（w）可以在相对宽泛的频率域内稳定在相对较小的数值。

b轿壁局部结构修改设计

电梯轿厢内噪声的另一个主要来源就是轿壁噪声，主要是由曳引机引起的。为了降低电梯轿壁噪音，本文认为最为有效的做法就是适当提高轿壁结构的刚度，从而在一定程度上降低轿壁的振动噪音。

要想对轿壁结构进行改进，首选需要做的工作就是确定需要改进的部位，具体做法如下：首先，对原始电梯未运行时状态进行振动测试，确定轿壁的固有频率；其次，对原始电梯正常运行状态进行振动测试，确定此时的电梯噪声频谱；再次，对测试结果进行模态分析，明确需要改进的局部轿壁位置；最后，对该局部位置进行科学合理的改进处理。

c结果分析和比较

经过上述两个措施的改进之后，为了验证本文降噪方法的有效性，笔者进行了对比实验。首先验证隔声罩的有效性，除了降噪措施，剩余条件都相同，实验结果显示：未使用隔声罩时，电梯轿厢内的噪声在50Hz到60Hz之间存在一个特别明显的极大值，使用了隔声罩之后，该极大值的数值显著降低，说明本文所设计的隔声罩是有效的。

其次，验证改进轿壁结构的有效性。除了降噪措施，剩余条件都相同，实验结果显示：未改进轿壁结构时，电梯轿厢内的噪声声压级在48.9dB（A）附近波动，最大的噪声声压级是52.3 dB（A）；改进轿壁结构之后，电梯轿厢内的噪声声压级在46.7dB（A）附近波动，最大的噪声声压级是48.5 dB（A），说明本文所使用的局部改进轿壁结构的措施是有效的。

结语

电梯轿厢内的噪声问题是人们十分关注的，研究如何降噪具有重要的现实意义。本文以电梯轿厢噪声为研究对象，提出了两个降低噪声的措施，分别是在轿顶设计隔声罩，以及局部改建轿壁结构。

参考：

冷却塔的噪声特点和噪声措施研究 篇3

一、冷却塔噪声声源

(一) 风机噪声

风机噪声是一种空气动力性噪声, 是机械通风式冷却塔的主要噪声源。其噪声与叶片形状和气流的速度都有着紧密的联系。气流漩涡噪声是因为叶片旋转向上对气流形成压力梯度, 从而发生紊乱和漩涡而产生的噪声。叶片旋转时出现了压力脉动会形成回转噪声。

(二) 落水噪声

落水噪声, 是淋水时落下来的水流, 冲击着水面而生成的。噪声经由冷却塔固有的下侧, 通过进风口传递出来。落水噪声是冷却塔的循环水经喷淋管自由落体对落水槽产生冲击形成的噪声。噪声的大小受到落水高度和水流量的影响。冷却塔的落水噪声与其大小和水量也有关联。这样的程序, 是偏高方位的冷却水, 在重力势能这样的作用之下, 变更为动能。水落在集水池之中, 撞击着集水池。在这时, 动能变更为声能, 予以四散传递。这种声波大小, 密切关涉落水的高差、设定好的降落高度;它与这样的数值, 凸显了正比关系。此外, 淋水生成的噪声, 也关系到塔内范畴的通风速度。

(三) 塔体噪声

旋转特性的配件, 在平常转动之时, 系统不平衡引发的偏心力, 会依循周期作用, 产生偏多噪音。系统转动至预设的临界速率之时, 自身带有偏大的振荡态势。这样的振荡, 会散布至周边, 激发更剧烈情形下的振荡及噪音。周期特性的作用力, 累积到某一频率之时, 同时配件固有的表面积足够, 就会引发噪声。风机部件不平衡旋转时风机与塔体振动传递, 塔体振动产生噪声。没有安装减振器的塔体噪声更明显。

二、声波的传播

冷却塔建造于地表, 噪声会变成半球面这样的形状, 向四周发散。与此同时, 地表反射及区域的地形、空气因素, 都有着一定影响。平面声波是传播方向与波阵面垂直发生平行传播的声波。它的声压与速度的比值是常数。球面声波是以同心球面为波阵面的声波。

三、噪声隔音

有三种途径可以控制噪声:降低声源处的噪声, 在声波传播的过程中阻隔吸收声能, 减少声音接收处的噪声, 采纳一定的保护措施。隔声就是噪声在空气中传播时用材料或结构来阻隔传播, 使环境变的较为安静。隔声的材料应用于不同的环境效果也不一样。通常阻隔结构采用板进行隔音, 在声波传播过程中进行阻隔, 但不能阻隔所有频率的声音。阻隔材料一般都采用内阻尼, 它能在物体相对运动时, 使动能转变为热能, 从而物体的运动减少。在提高材料的隔声性能有显著的效果。表1为隔音及消音材料的性能及效果。

四、噪声吸音

吸声的材料在有大量的孔隙的同时, 孔隙间必须相通。声波通过多孔吸声材料时, 使得一部分的振动产生的能量转化为热能并消散了。材料的粘弹性能和流阻影响着多孔材料吸声性能的效果。声音不传播到吸声材料, 是起不到吸收作用的。

五、实例治理

某酒店冷却塔位于北侧楼顶, 其余三侧临近住宅区, 根据《声环境质量标准》中的规定, 白天60d B, 晚上50d B。实际监测冷却塔的噪声比标准值要高, 尤其是夜间是噪声治理的首要目标。而风机噪声是冷却塔的主要噪声。

为了更好地治理冷却塔的噪声, 可以在西北两侧设置隔声声屏障。隔音壁体采用阻尼隔音板, 防止声屏障受声波激励由此发生的共振现象。声屏障采用吸隔组合式屏障降低冷却塔的低频能量。先在风机风口位置安装阻性消声器, 可以把噪声能量的传播途径阻隔。要对下部噪声能量运用组合式屏障去阻隔其传播。同时安装宽频带组合式吸声材料以及阻尼隔声板在冷却塔的中部, 降低噪声声波的绕射。宽频带片式消声器消声量大、抗阻力大、安装便捷, 可以安装在风机出口处。

经过治理之后, 明显降低了噪声, 经过有关部门在住宅区附近处的测试, 白天的噪声降低到46d B, 晚上的噪声降低到43d B, 达到了《声环境质量标准》中的相关要求, 降低了噪声对周围住宅区居民的影响。

结语

根据冷却塔声源的判断, 结合声波传播的频率和途径, 声源处、在声波传播的过程中以及声音接收点控制噪声。运用一定的吸收材料和结构, 在噪声传播的过程中进行吸收, 消音器和声屏障的运用也能控制噪声。以冷却塔的实际位置与周围环境情况, 设计治理冷却塔噪声的方案, 在不影响冷却塔正常发挥性能的前提下, 使冷却塔的噪声得到控制。营造一个良好的生活环境。

参考文献

[1]倪季良.冷却塔的落水噪声及其防治措施[J].工业用水与废水, 2003 (03) .

噪声图像的分形压缩编码研究 篇4

小波分析用于图像去噪处理，主要是针对图像信号与噪声信号经小波变换后在不同的分辨率呈现不同的规律，在不同的分辨率下，设定阈值门限，调整小波系数，达到图像去噪目的。

在小波系数进行取舍之前，实际上按照一定准则（或者阈值化）将小波系数划分为两类：一类是重要的、规则的小波系数；另一类是被看作非重要的或者受噪声干扰较大的小波系数。通常以小波系数的绝对值作为小波系数的.分类单元。小波系数绝对值趋向于零，意味道着小波系数所包含的信息量并且强烈地受噪声干扰。最常用的阈值化去噪方法：一是默认阈值消噪处理，即在消噪处理过程中采用程序中设定的阈值，对分解信号进行分类处理，以求消除噪声；二是给定软（或硬）阈值消噪处理，阈值通过某一个经验公式获得，该阈值比默认的阈值去噪效果更有说服力。

对于“软阈值化”，绝对值小于阈值δ的小波系数数值用零代替；绝对值大于阈值δ的小波系数数值用δ来缩减。如下所示：

式中，W表示小波系数的数值；sgn(・)是符号函数，当数值大于零，符号为正，反之符号为负。对于“硬阈值化”，仅仅保留绝对值大于阈值δ的小波系数，并且被保留系数与系数相同（没有被缩减），如下式所示：

两种方法各有差异，前者具有连续性，在数学上容易处理，后者更接近实际应用。

阈值化处理的关键在于选择合适的并值δ。如果阈值门太小，处理后的信号仍有噪声存在；阈值太大，重要的图像特征将被滤掉，引起偏差。大多数阈值的选取过程是针对一组小波系数，即根据本组小波系数的统计特性，计算出一个阈值δ。Donoho等提出了一种典型的阈值选取方式，从理论上说明阈值与噪声的方差成正比，为：

其中，Nj表示第j层子带上小波系数的个数。

离心泵噪声研究的综述和展望 篇5

关键词：离心泵 噪声研究 综述 展望

随着高速离心泵的广泛运用，噪声成为一个棘手的问题。通过对其噪声进行研究，一方面可以监控是否正常运行，另一方面可以减少噪声对周边环境的影响。现在，对离心泵产生噪声的原因正在进行深入研究，但是还没有对研究结构系统化。下面通过研究，可以为以后的研究打下更加牢固的根基。

一、离心泵噪声的主要来源及研究

（一）来源

离心泵噪声的来自很多地方，不管是正常运转还是不正常运转，都会产生不同程度的噪声。噪声按照分类的标准不同，可以分为很多类。按照噪声所产生的原理，分为两类，第一类是机械结构噪声，第二类是流体动力学噪声。这两种分类所产生的噪声原因是不同的。第一类所产生的原因是机械的各个零部件不协调，从而引起振动，所以就会产生噪声。第二类是因为各种流体所产生的噪声。

（二）研究

1.机械结构所带来的噪声研究

因为转子的结构不对称，就会使振动产生噪声，对这种原因所产生的噪声已经有了比较深入研究，然而，对其直接的影响因素研究的还是很少的，尤其是对机械结构所导致的噪声因素没有进行全面研究，也没有这方面的参考文献。相对来说，对每个零部件所引发的噪声进行了详细的研究，这方面的参考文献比较多。现在，这方面的文献主要是关于转轴毛病、蜗壳形状对噪声所产生的影响、叶轮的影响等，这都是从离心泵的零部件上进行研究，还没有从整体上进行研究，需要全面进行研究，这样才能挖掘出对噪声所产生的全面因素。另外，基座尺寸对噪声的影响也有一些研究。在研究中，最为完整的研究就是转轴对噪声的影响，这方面的文献非常完善。

2.流体动力对噪声影响研究

与机械结构所产生的噪声比较，这种所引发的噪声更为复杂，其研究会更加困难。离心泵的结构如果设计的很好，流体噪声指标成为评价离心泵的关键因素。流体动力包括很多，如气浊、流体和固体之间所产生的噪声等，这些因素都会对噪声产生不同程度的影响。由于受到气浊的影响，噪声就会表现出几个特征，第一是间歇性；第二是爆裂冲击。而流体和固体边界耦合所引发的噪声，其特征具有离散性，声频带更加宽阔。

二、离心泵噪声研究方法

（一）运用数学模型进行推导

数学模型有三种，这三种具有很多的特征。第一种是Ligh thill声类比理论。这种理论标志着现代气动声学产生了。它对离心泵的研究打牢了基础。第二种是涡声理论。这种理论对于离心泵噪声的分析非常有效。第三种是量纲分析。这种分析方法使其更好的研究离心泵噪声，为打开离心泵噪声的大门提供了钥匙。

（二）数值计算

这种方法得到了广泛运用，对进一步研究噪声具有很大的意义。这种方法是对离心泵的内部流场先进行计算，然后，再对流场诱发声进行计算。这种方法使数据更加精准，更加能够对噪声产生因素进行详细掌握，从而更好的去认识噪声所产生的原因。

（三）实验研究

这种方法的目的就是对所研究的成果进行确认，看看是否正确，是否有效。通过实验，也是为进一步找到所产生噪声的影响因素，打开认识的大门。这种方法具有很强的操作性和实践性。

三、研究展望

经过很多学者的不断努力研究，取得了不少的成果，然而，还没有研究出一套比较系统的理论，还没有完全认识噪声所产生的原因，需要进一步努力。数字式离心泵成为市场中的佼佼者。在面对市场竞争中，各种优势的离心泵在功能和价格不断竞争，也给离心泵更大的挑战，需要不断研发噪声所产生的原因，使离心泵在竞争中站稳脚跟。

总之，随着经济的不断进步，离心泵也迅速发展起来，并在市场上相互竞争，以其更大优势占领、占牢市场。离心泵泵种类繁多，各有各的优点，在发展过程中，不断对其不足进行改进，不断创造出更加优质的离心泵。在当前，市场竞争激烈，离心泵要想在竞争中发展和壮大自己，就必须提升质量，拓展功能，紧紧依托市场需求，把离心泵的噪声降到最低，创造出更加适合企业发展离心泵。

参考文献：

[1]李亚林，袁寿其，汤跃.离心泵内部流动PIV测试研究进展[J].水泵技术，2010，（05）：1-5.

[2]徐宇平，袁寿其，张金凤.螺旋离心泵研究现状及前景[J].流体机械，2012，（04）：35-40.

噪声研究 篇6

内燃机在运行的时候, 通常都会出现一定的噪声, 目前主要包括燃烧噪声、机械噪声和动力噪声几种形式。而燃烧噪声与机械噪声一般统称叫作内燃机表面结构噪声。基于每一种噪声出现的原理都不一致, 进程控制的措施也不尽相同, 因而进行科学有效的测试就成为了内燃机噪声防范的重要前提。而动力噪声通常是由空气进出内燃机所引起的, 一般声辐射的区域相对有一定跨度, 所以测试起来非常便利。然而燃烧噪声和机械噪声由于是在内燃机的内部系统中出现, 同时通过其表面构件发出来, 出现的位置、时间和区间很容易叠加起来, 所以识别和检测不是一件很容易的事情。现今对于内燃机燃烧噪声和机械噪声检测方法, 使用比较广的就是盲源分离和分别运行方法。但是这种盲源分离方法检测出现了噪声通常在波形和信息源上比较接近, 幅值的作用不是很明显。而分别运行的技术在倒拖的过程中, 也无法准确地检测到内燃机缸体里面的温度和压力情况, 对于机械噪声检测的准确度不是很精确。况且, 目前国外在对内燃机燃烧噪声和机械噪声进行检测的时候, 对于消声室的要求太高, 成本比较高昂, 并且内燃机由于受到结构类型、型号大小、自身重力和运行环境的影响, 在消声室内检测非常困难, 控制噪声出现也不是很容易, 所以目前应用的不是很普遍。因此, 本文根据实际工作经验, 运用将喷油提前角适当改变的技术对燃烧噪声和机械噪声进行检测, 以便科学地采取控制和防范措施。

2 内燃机燃烧噪声和机械噪声测试分析

通常情况下, 内燃机的燃烧噪声主要是燃烧室里面形成的压力振动, 从内燃机主体构建降低到表面的机械振动释放出来的噪音, 而将燃烧噪声和内燃机缸体内的压力相比, 计算出燃烧噪声的传输系数, 然后将内燃机活塞撞击缸套、齿轮、喷油管等部件引起的振动所释放出来的声音叫作机械噪声。而且很多技术人员通过实践操作和检测分析, 往往得出了以下的结论, 这也是检测噪声的基础:一是假设内燃机转动速率固定, 适当地将喷油提前角做以改变, 机械噪声并无变化。二是假设燃烧噪声同缸体内压力的比率, 没有与转动速率、荷载性能和喷油提前角的改变而改变, 而是来自于内燃机的内部结构。

按照上述的假定条件, 内燃机在运行时候出现的噪声, 可以通过下面的公式来计算频率:

(1) P1=Pm+H*PC1

(2) P2=Pm+H*PC2

在这两个公式里, P1和P2分别代表的是2次发动机总噪声的声压取值;Pm代表的是机械噪声的声压取值;PC1和PC2代表的是2次缸压曲线的不同取值在经由傅里叶之后发生改变的频谱数值;H代表的是内燃机气缸压力同燃烧噪声的比率。按照这样的公式推算, 对喷油提前角进行适当变化, 就能够在机械噪声功率和传输系数保持固定数值的基础上, 使得燃烧噪声的功功率发生变化, 因而对燃烧噪声和机械噪声进行科学地检测。

基于上面两个公式的计算, 也能够计算出:

(3) LWC1=LW1+10lg1-100.1 (LW2-LW1) 1-100.1 (LPY2-LPY1)

(4) LWC2=LWC1+LPY2-LPY1

(5) LWm=LW1+10lg[1-100.1 (LWc1-LW1) ]

其中LW1和LW2表示2次检测喷油提前角时候功率总值;LPY1和LPY2表示2次检测喷油提前角时候气缸压力系数;LWc1和LWc2表示检测2次喷油提前角时候燃烧噪声的功率数值;LWm代表的是机械噪声的功率数值。用这种计算方法假设内燃机转动速率固定, 让喷油提前角数值变化, 也能够对燃烧噪声和机械噪声准确地检测出来。

3 结束语

尽管当前检测燃烧噪声和机械噪声的方法比较多, 但是综合来看, 对喷油提前角进行适度改变的方法, 不仅不用太多的数据资料, 而且检测的准确性非常好, 同时可以检测出燃烧噪声和机械噪声所发出的声功率级和频率情况, 即使内燃机的型号不一样, 也能够广泛地使用这种检测方式。因此, 内燃机燃烧噪声和机械噪声检测中, 将会越来越多的应用这种方法, 在确保内燃机能够安全、稳定运行上发挥一定的积极作用。

参考文献

[1]王攀、邓兆祥、刘永超、胡亮.内燃机机械噪声和燃烧噪声的识别分离[J].重庆大学学报.2010 (5) .

[2]白景潇、曹贻鹏、张文平.内燃机燃烧噪声传递路径及评价[J].内燃机学报.2010 (6) .

噪声研究 篇7

低压电力线通信LPLC (Low-voltage Power Line Communication) 技术是指利用低压 (220/380 V) 配电线路作为通信介质, 实现数据、语音、图像等综合业务传输的通信技术[1]。近年来, LPLC技术已被广泛应用于电力设备通信、远程抄表、电气设备监控等领域中[2,3]。然而, 低压电力线不是专用通信信道, 信道中的噪声干扰比其他通信信道更加复杂, 噪声会使信号误码率增加[4,5,6], 通信质量降低, 严重时甚至导致通信完全失效。故对电力线噪声进行建模研究有利于有效地分析LPLC噪声特性、为LPLC设备性能测试提供真实的噪声源, 提高设备的抗干扰能力和传输速率、同时也可为LPLC国家/行业相关标准制定提供依据, 具有重要理论和工程价值。

低压电力线中的噪声可以分为背景噪声和脉冲噪声两大类[7,8]。背景噪声包括有色背景噪声、窄带噪声和异步于工频的周期脉冲噪声, 脉冲噪声包括同步于工频的周期脉冲噪声和异步脉冲噪声。国内外已有学者对这2类噪声建模问题进行了研究。背景噪声方面, 文献[9]提出背景噪声模型可用一组白噪声通过AR模型后得到, 文献[10-11]分别运用奇异值分解法、Levinson-Durbin递推法、Gram-Schmidt正交法3种计算方式验证该模型, 但得到的模型仅能从频域验证, 较难恢复其时域波形, 因此不能直观地反映模型正确性及精确性, 无法应用于LPLC设备性能测试中。脉冲噪声方面, 由于其幅度、宽度、间隔和符号的统计特性时变性极强, 建模方法研究较少。文献[12-13]提出了一种基于分群的马尔科夫链的脉冲噪声模型, 但该方法忽略脉冲噪声幅度、宽度、间隔和符号之间的相互联系, 故利用该模型仿真得到的脉冲噪声时域波形, 与真实脉冲噪声波形存在较大差异。文献[14-15]提出了一种基于峰式马尔科夫链的脉冲噪声模型, 该方法考虑了噪声幅度、宽度、间隔和符号之间的相互影响, 可得到脉冲噪声的时域波形, 但该方法不能应用于含有大量周期性脉冲噪声的电力线噪声建模中。这是由于周期性脉冲噪声带有周期性极强的脉冲群信号, 若将这些脉冲噪声信号间隔简单地加入随机过程中, 建模所得的时域噪声波形与真实噪声波形存在一定差异。

本文根据实测噪声数据, 针对含有周期性噪声的电力线噪声模型的缺陷, 提出了一种含周期性脉冲噪声的低压电力线噪声峰式马尔科夫链建模方法。仿真结果表明, 因考虑了周期性脉冲噪声特性, 故该模型克服了文献[10-15]所提模型的不足, 得到了与实测噪声统计误差极小的仿真模型, 且其时域波形也有极高的相似度。

1 含周期性脉冲噪声的电力线噪声特性分析

为分析含有周期性脉冲噪声的低压电力线噪声特性, 对实验室中的一条低压线路的电力线噪声进行了实测。实测系统框图如图1所示, 噪声通过基于电感耦合器的耦合网络耦合至存储示波器, 存储示波器获取噪声数据存储后再传输至PC机进行存储和分析。

图2 (a) 为其中一组实测噪声波形。观察图像发现, 电力线噪声中存在周期性出现的脉冲噪声, 这些脉冲噪声幅度 (本文中的幅度是指噪声幅值绝对值, 幅度与其正负符号结合代表幅值) 一般高出有色背景噪声3~5倍, 相邻脉冲噪声之间的时间间隔几乎一致, 约为1.5×10-5s。为了深入观察脉冲噪声特性, 图2 (b) 将其中的脉冲噪声进行了放大, 并将脉冲噪声的幅度包络变化趋势用虚线标出。由图2 (b) 可见, 周期性的脉冲噪声可视为一个多脉冲组成的脉冲群, 而群外噪声主要由幅度较小的有色背景噪声组成。脉冲群内的噪声幅度呈现先上升后下降的变化态势, 而不同幅度的脉冲, 其间隔和宽度的取值也在变化, 即脉冲间隔、宽度和幅度相关, 当某个时刻的脉冲幅度确定后, 通过统计方法, 可以得到脉冲间隔和宽度取值概率。

2 峰式马尔科夫链原理

2.1 传统马尔科夫链

马尔科夫链是一类重要随机过程, 常被用于电力线噪声建模中。

设有一个离散的随机过程X (n) 在第k时刻的值为X (k) , X (k) 可在[a0, a1, …, am]范围内取值, 将ai称为随机过程中的一个状态, m为随机过程的状态总数。传统马尔科夫链定义如下:若状态都是离散的随机过程X (n) , 在k时刻状态X (k) 已知的条件下, 其后k+1时刻所处的状态只与k时刻的状态有关, 而与之前时刻的状态无关, 则该过程称为马尔科夫链[16]。

根据马尔科夫链定义, 将式 (1) 称为在X (k) 取值为ai状态条件下、X (k+1) 取值为aj时的条件概率或转移概率, 由转移概率构成的矩阵称为马尔科夫链的转移矩阵。

2.2 峰式马尔科夫链

由于传统马尔科夫链仅依靠随机变量的上一个时刻的状态来判断下一个时刻状态, 没有考虑随机变量的变化趋势, 那么当随机变量的变化在局部时域上存在一种先增大后减小的趋势时, 利用传统马尔科夫链建立的模型必会有失准确性。应采用峰式马尔科夫链进行描述。

文献[17]给出了峰式马尔科夫链的定义:若在k+1时刻状态X (k+1) 不仅与X (k) 有关, 还与X (k) 、X (k-1) 之间的关系有关, 当X (k) >X (k-1) 时, X (k+1) >X (k) 的概率大于X (k+1) X (k) 的概率 (即分清状态转移前, 随机变量取值是处于上升还是下降趋势) 。此类特殊的马尔科夫链所构成的序列形似山峰, 称之为峰式马尔科夫链。

根据峰式马尔科夫链定义, 在同样的X (k) 取值状态下, X (k+1) 状态取值存在2个转移概率, 分别表示如下:

3 噪声建模

3.1 脉冲群分离

根据周期性脉冲噪声的电力线噪声特性分析, 本文提出将脉冲群内的噪声与群外的噪声分离开来, 分别进行峰式马尔科夫链和传统马尔科夫链建模。

建模时首先需将脉冲群信号从电力线噪声信号中分离, 结合前文所述的周期性脉冲群的特点, 本文采用如下方法来分离脉冲群信号:

步骤1根据实测噪声结果, 在t=t0时刻取出一个幅度值为At0的噪声, 前往步骤2;

步骤2设定一个脉冲群幅度判定阈值Ath, 若有At0≥Ath, 则认为t0时刻附近存在脉冲群, 前往步骤3;若At0

步骤3设定一个时间宽度阈值tD, 并将区间 (t0-tD, t0+tD) 判定为包含脉冲群噪声的一个时间区间, 即有一个脉冲群落在该区间内;

步骤4返回到步骤1, 选取t=t0+tD时刻的噪声再次进行判断, 如此循环直到最后一个噪声信号判断结束。

上述方法中的幅度阈值Ath和时间宽度tD是可调阈值, 前者用来判定一个脉冲群存在的大致时刻, 后者用来确保将该脉冲群内的信号全部取出。这2个阈值的取值与实测噪声有关。经大量实验结果统计发现, Ath的取值为有色背景噪声平均幅度的2~4倍、tD的取值为脉冲群周期宽度的1/6~1/3时, 脉冲群分离效果最佳。

选取Ath=0.05 V, tD=0.3×10-5s, 对图2 (a) 的噪声信号进行脉冲群分离, 可得图3所示的结果。

3.2 脉冲群内模型

脉冲群分离后, 可使用峰式马尔科夫链进行群内噪声的幅度建模。将群内噪声幅度变化规律与峰式马尔科夫链定义结合起来, 可进一步描述如下。

k+1时刻的噪声幅度不仅和k时刻的幅度有关, 还和k-1时刻的幅度有关:如果k时刻幅度大于k-1时刻幅度, 那么k+1时刻幅度大于k时刻幅度的概率明显高于k+1时刻幅度小于k时刻幅度的概率;如果k时刻幅度小于k-1时刻幅度, 那么k+1时刻幅度大于k时刻幅度的概率明显小于k+1时刻幅度小于k时刻幅度的概率。即k+1时刻幅度不仅与k时刻幅度有关, 还和k时刻与k-1时刻的幅度大小关系有关。利用峰式马尔科夫链对实测脉冲群内噪声幅度建模后, 可获得2个噪声幅度的状态转移概率矩阵:一个是k时刻幅度大于k-1时刻幅度时, k+1时刻幅度的状态转移概率矩阵;另一个是k时刻幅度小于k-1时刻幅度时, k+1时刻幅度的状态转移概率矩阵。

又由于群内噪声的宽度、间隔与幅度相关, 故通过统计可得到不同幅度状态下的噪声宽度、间隔的状态取值概率矩阵。同样, 下一个时刻噪声幅度的正负符号 (幅度与其正负号一起代表了噪声的幅值) 也可视为与幅度相关的概率状态, 因此正负符号也可得到与幅度相关的状态取值概率矩阵。状态取值概率矩阵与状态转移概率矩阵的区别为:状态取值概率矩阵的元素直接代表状态发生的概率, 而状态转移概率矩阵代表了上一个时刻状态向下一个时刻状态转移的概率。

理论上, 噪声幅度状态数划分得越多, 则概率统计得到的状态转移概率和状态取值概率矩阵便越符合实际, 但事实上其计算将占用大量的内存, 耗费大量时间。故工程中应根据硬件条件和精度要求综合考虑所需的噪声幅度状态数。

本文将噪声的幅度分为91个状态 (其中一个为幅度取值为0的状态) , 则宽度、间隔与正负符号对应幅度也应分为91个状态, 可得到脉冲群内噪声幅度的状态转移概率矩阵以及噪声的宽度、间隔与正负符号的状态取值概率矩阵如下 (因状态数较多, 矩阵维数较大, 故在此仅列出部分概率矩阵内容) :

其中, P1为k时刻幅度大于k-1时刻幅度时, k+1时刻幅度的状态转移概率矩阵;P2为k时刻幅度小于k-1时刻幅度时, k+1时刻幅度的状态转移概率矩阵 (Na N表示不存在, 即表示不可能在之前2个幅度处于下降的情况下得到较高的幅度) ;P3、P4、P5分别为不同幅度状态下, k+1时刻群内噪声宽度、间隔与正负符号的状态取值概率矩阵。应当说明的是, P5只有1行, 其元素代表不同幅度下噪声幅值取正号的概率, 由此易得到噪声幅值取负号的概率。

3.3 脉冲群外模型

脉冲群外大多为有色背景噪声, 其幅度并不具备峰式马尔科夫链的一般特性, 故采用传统马尔科夫链进行建模即可。

利用传统马尔科夫链对实测脉冲噪声进行统计, 得到脉冲群外噪声幅度的状态转移矩阵为:

而群外噪声的宽度、间隔与正负符号的状态取值概率矩阵如P7、P8、P9所示。

4 仿真比较分析

首先给出不考虑脉冲群时噪声建模后的仿真结果。图4为文献[14-15]利用峰式马尔科夫链对图3噪声建模后, 利用状态转移概率矩阵生成的噪声时域波形。该模型忽略了脉冲噪声群的存在, 直接对所有实测噪声信号进行峰式马尔科夫链建模, 无法将脉冲群的时域特征反映在噪声模型中。尽管从随机过程上看, 该模型所构造的噪声状态转移概率误差很小, 但从时域上看, 模型构造的噪声波形不存在周期性脉冲噪声的规律, 与实测波形有一定差异。

图5为本文方法建模后, 利用状态转移概率矩阵及状态取值概率矩阵生成的仿真波形。对比图5、图4及图2 (a) 可以发现, 相比文献[14-15]所构造的电力线噪声, 本文建模方法考虑了周期性脉冲噪声的特点, 所构造噪声中的脉冲噪声也与实际情况一样, 以周期脉冲噪声群的形式出现。仿真结果与实测电力线噪声的时域波形吻合度良好, 反映了脉冲群即周期性脉冲噪声的存在, 更加符合脉冲出现的实际情况。

为进一步验证本文噪声模型仿真得到噪声在统计规律上的正确性, 利用本文建模方法再次构造20组这样的噪声序列, 通过统计求得各概率矩阵如下:

其中, P11和P22为仿真得到的脉冲群内噪声幅度的状态转移概率矩阵;P33、P44、P55分别为仿真得到的群内噪声宽度、间隔与正负符号的状态取值概率矩阵;P66为仿真得到的群外噪声幅度状态转移概率矩阵, P77、P88、P99分别为仿真得到的群外噪声宽度、间隔与正负符号的状态取值概率矩阵。

将上述概率矩阵与实测噪声的概率矩阵对比, 可得各状态概率的绝对误差矩阵E1至E9如下:

可见, 各误差矩阵中的值均较小, 这说明利用噪声模型仿真得到的噪声不仅在时域波形上具有良好的相似度, 同时其统计规律与实测噪声的统计规律基本一致。因此, 所构造的电力线噪声模型具有良好的精度。

5 结论

噪声干扰是影响电力线通信可靠性的最主要因素之一, 且目前还无明确的标准, 故对其模型的研究有着重要的理论与实际意义。本文建立了含周期性脉冲的低压电力线噪声模型, 并进行了仿真验证。仿真结果表明本文模型所构造的低压电力线通信信道噪声与实际测量的噪声相比, 转移概率误差极小, 且时域波形具有更大的相似度, 为今后低压电力线通信信道噪声建模问题提供了切实可行的方案, 为建立低压电力线通信信道噪声标准提供了理论参考依据。

摘要：传统峰式马尔科夫链模型不能应用于含有周期性脉冲噪声的电力线噪声建模中, 所以提出了一种新型低压电力线噪声建模方法, 该方法将电力线噪声分为脉冲群内噪声和脉冲群外噪声2类。脉冲群内噪声使用峰式马尔科夫链建模, 脉冲群外噪声使用传统马尔科夫链建模。仿真结果表明, 新型电力线噪声模型所构造出的电力线噪声不仅在统计规律上与真实噪声相同, 而且在时域波形上也有极高的相似度。

噪声研究 篇8

由于工程需要、检测环境以及电路本身的噪声等的影响,当检测信号非常微弱时,常常会出现检测信号湮没在噪声背景中的情况,输出信号的信噪比过小,导致常规的检测手段无法提取有用信号。因此强噪声背景下微弱信号的检测逐步成为光电探测领域的一个重要环节,也是亟待解决的难点之一。目前常见的检测方法包括时域检测法、频域检测法、时频分析法等,常规的检测方法由于对探测器输出的信噪比要求较高,往往无法满足弱信号检测的工程要求,本文将基于红外探测器设计一种二级微分放大电路并对该电路进行噪声分析和噪声匹配研究,从理论的角度论证放大电路系统噪声对弱信号检测的影响,并针对前置放大器最佳噪声匹配设计提出可行性建议。

1 放大电路内部噪声分析

电路噪声包括很多种类,常见的一种是由于电荷载体的随机运动所导致的电压或电流的随机波动,第二种是来自电路外部的干扰,包括磁场耦合和电场耦合等。对于极弱信号检测电路而言,为了把微弱信号幅度放大到可以感知的幅度,必须使用放大器及后续的信号处理电路对其进行信号处理。但是从噪声产生角度来说,几乎所有电子器件本身就是噪声源,经过放大器放大微弱信号的同时也会放大电路噪声,往往容易导致有用信号部分甚至完全淹没在噪声中。在各种测试系统中,固有噪声的大小决定了系统的分辨率和可检测的最小信号幅度,因此,对检测系统的固有噪声进行理论分析是十分必要的[1]。

电路内部噪声一般包括电阻的热噪声、PN结的散弹噪声、1/f噪声、爆裂噪声等,对于这些噪声源的估算只能通过统计特性分析其功率分布特征,在放大电路工作频带范围内对其积分,得到大致的噪声功率值。

运算放大器内部包含大量晶体管,因此有大量PN结,都属于散弹噪声源。运算放大器还包括一定数量的电阻,它们都会产生热噪声。放大器引脚及内部连接也会引入1/f噪声。正常情况下,放大器输出端总会有一定幅度的与输入信号无关的噪声输出,其直流分量和极低频率分量是由放大器的失调电压、失调电流及其漂移造成的,属于内部噪声的一部分。

根据线性电路理论,电路网络内的电源可以等效到网络的输入端,本文中对于运算放大器的噪声分析将基于这一理论展开。根据常用的运算放大器噪声分析方法,放大器的内部噪声源可以等效为连接到输入端的噪声电压源en和噪声电流源in,本文采用如图1所示的运算放大器噪声模型进行分析,图中的en、in是运算放大器内部电阻的热噪声、PN结的散弹噪声和1/f噪声等效到输入端的综合结果,具体参数来源于运放的资料手册。

运算放大器噪声模型中的电压源en和电流源in为随机噪声源,其幅值和功率取决于系统频带宽度,一般情况下en和in的功率谱密度函数Se(f)和Si(f)大致形状如图2所示,曲线包括两部分:左边部分主要分布运算放大器内部的1/f噪声,随系统频率增大而减小;右边部分表示运算放大器内部的白噪声,包括热噪声和散弹噪声,拐点频率为fc。

在工作频段fA～fB分别对Se(f)和Si(f)积分,可以得到等效噪声电压源的功率En2和电流源的功率In2,En和In分别表示等效噪声电压源和电流源的有效值(rms值)。

根据图3.2的功率谱密度曲线计算可得

对图2积分时要注意当系统的频带范围所处区间,从理论上来说当fA=0时1/f噪声趋于无穷大,而实际上当电路频率低到一定程度时1/f噪声的幅度趋于常数,所以一般取fA>0Hz的某一个常数。

2 前置探测放大电路噪声模型分析

将运算放大器内部噪声等效到输入端可得到如图4所示的放大电路噪声模型[2],检测电路中的运算放大器可以等效为一个理想无噪声放大器的同相反相端串联一个噪声电流源和同相输入端串联一个噪声电压源。电路中的电阻由热噪声电压源和无噪声电阻串联或者由热噪声电流源和无噪声电阻并联来表征,电阻两端的噪声电压为

噪声电流为:

式中k为波尔兹曼常数,k=1.38*10-20V2/(HzΩ);T为电阻的绝对温度,单位为K;R为电阻阻值;B为电阻的噪声测量带宽。

由等效电路法可得运算放大器等效输入电压en的归一化功率和有效值分别为

式中en是热噪声、散弹噪声和1/f噪声在运算放大器内部电阻上产生的噪声电压等效到输入端的综合结果。fce为运算放大器等效输入噪声源的功率谱密度曲线的拐点频率,fB和fA分别为工作频带的高低频率;

同理可得运算放大器的等效噪声电流源归一化功率和有效值为

式中fci为运算放大器等效噪声电流源的功率谱密度曲线拐点频率;

则由运算放大器同相输入端等效噪声电压源引入系统的等效输出电压噪声功率为

式中En为等效噪声电压源归一化功率有效值,RF为反馈电阻,RS为信号源电阻;由于运放的输入电阻很大,根据虚断的定义,同相输入端的等效电流源对运放的输出噪声无影响,而反相输入端的等效电流源在输出端产生的噪声功率为

从而得到运算放大器内部噪声在输出端产生的噪声功率为

当输入源电阻产生的等效热噪声电压源单独作用在运放的反相输入端时,在放大器输出端产生的热噪声功率为

综上可得,运算放大器输出端的总噪声功率有效值为

其中ERf、ER6分别为反馈电阻Rf、R6的等效热噪声电压源在输出端产生的噪声功率。

3 二级放大电路噪声模型分析

用ER1、ER2、ER3分别表示R1、R2、R3的热噪声有效值,用En和In分别表示运算放大器的等效噪声电压源和等效噪声电流源的归一化功率有效值[3],同2计算方法可得由电路中电阻的热噪声源引入系统的等效输出噪声功率如下:

由运算放大器内部噪声等效到输入端的噪声电压源和噪声电流源产生的噪声功率为

则二级运算放大器等效输出总噪声为

则系统输出端的总噪声电压有效值为

4 系统噪声匹配分析

根据放大器噪声系数的定义有

其中Pno为运算放大器输出总噪声,Pni为放大器无内部噪声时的输入噪声,K为放大倍数;F表征了放大器内部噪声源在输出端产生的噪声功率占总噪声功率的比重[4],因此对于微弱信号检测而言,其前置放大器的噪声系数应该越小越好,为了确定前置运算放大器噪声系数和等效源电阻以及前置运算放大器内部噪声源谱密度的关系,我们对式(25)进行了matlab仿真,结果如图6所示:

resistance

图中纵坐标为噪声系数F,横坐标为归一化源电阻,从仿真结果可以得到如下结论:

1)放大器噪声系数存在唯一最小值,且最小值的大小和运放内部噪声谱密度en和in的比值密切相关;

2)运放内部噪声谱密度en和in的值越接近,则噪声系数越小

3)归一化阻值偏离1相同变化量时,放大器噪声系数F改变量不同,且阻值减小时F迅速增大;

为了寻求最小噪声系数,对式(25)关于RS求导,令导函数为0,可以得到:

当信号源电阻取该阻值时,运放的噪声系数达到最小值:

由噪声匹配可得,当运算放大器的型号确定之后,由其等效噪声源平方根谱密度可以计算出使之输出噪声系数最小的匹配源电阻,从而得到最佳信号源电阻的阻值,有些情况下由于其他原因已经确定了运放的型号和信号源,为了减小噪声系数,可以通过增加匹配电阻等方式调整信号源电阻,从而达到或者尽量接近噪声匹配状态,如果无法实现噪声匹配,可以尽量保证源电阻归一化值位于1的右侧,以尽量减小前置放大器的噪声系数,从而降低前置放大器内部噪声对输出信号信噪比的影响。

前置微分放大器采用AD549,该运放具有极低的输入偏置电流,输入偏置电压和偏置电流漂移,并且输入端具有1015Ω共模阻抗,特别适合用于各种电流输出的传感器,包括光电二极管,APD管等前置放大器。其等效噪声源平方根谱密度分别为谱密度曲线拐点频率为考虑运算放大器的输出信噪比要求和放大电路的抗干扰性以及电阻热噪声对输出信号的影响,信号源电阻和反馈电阻分别取5*105Ω和106Ω,R6=10kΩ,级联放大电路工作频带宽度Δf=26Hz,k为波尔兹曼常数,T取室温17℃,一般情况下近似取二级放大器OP07等效噪声源平方根谱密度分别为R1=1kΩ,R2=15kΩ,R3=750Ω,带入式(11)、(15)可得

以上分析可以看出,对于级联放大电路而言,其电路噪声主要来源于前置微分放大器内部电压噪声和反馈电阻引入的热噪声,由于信号源输出属于极弱信号,因此要求反馈电阻必须足够大,才能保证微分放大器一定的输出信噪比;另一方面,大阻值反馈电阻又会引入大量的热噪声,导致输出信号信噪比劣化;因此反馈电阻阻值的确定需要考虑到有用信号的大小和输出信噪比以及噪声系数的要求,条件允许的情况下应尽量选择金属膜电阻或者金属丝线绕电阻以减小自身热噪声。

5 结论

由以上分析可知,对于极弱信号二级探测电路而言,其主要噪声来源在于前置放大器的内部噪声,具体来自前置放大芯片的内部热噪声及反馈电阻引入的热噪声,输出噪声占到总输出噪声近81%,主要是由于内部噪声源和一级放大电路反馈噪声会经过后面两级放大,其对输出信号的劣化会更加明显。在设计前置放大器的时候需要需要按照以下原则设计:

1)根据噪声系数的定义选取合适的信号源,以确保源电阻尽量靠近最佳源电阻

2)通过增加匹配电阻等方式改变等效源电阻,实现噪声匹配

3)通过噪声匹配无法取得最佳匹配源电阻时,归一化源电阻值应尽量取大于1的值,以减小前置放大器的噪声系数,提高输出信噪比。

参考文献

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医用成像光纤背景噪声研究 篇9

随着光学分子影像技术的发展,医用内窥镜的热点发展方向是通过光纤探头采集荧光[6,7]、拉曼[8]等信号进而获得分子活动的信息,从而大幅提高诊断的准确性和特异性,并提供更精确的手术导航[9,10]。由于这几类信号的量子效率较低,入射激光功率受限于光生物安全的要求,采集到的有用信号相对微弱,而成像光纤的背景噪声(拉曼[11,12]、荧光[13]、磷光[14])能干扰甚至湮没有用信号[15]。

为了研究成像光纤背景噪声的特性和规律,本文提出了一套测试系统和测试方法,考察了影响光纤背景噪声的因素,重点研究了医学成像领域新兴的双包层光纤的背景噪声特征,以期对完善医用光纤的质量控制和促进分子内窥成像技术发展提供有用的参考。

1 医用光纤背景噪声测试试验

1.1 试验平台

医用光纤背景噪声测试平台主要由光源、滤光片、分色镜、透镜、三轴精密微调移动平台、光谱仪、电荷耦合元件(CCD)和电脑组成。测试平台设计图,见图1。在本次实验中,633 nm He-Ne激光(Thorlabs Inc.,USA)提供激发光。滤光片1(带通滤光,中心波长633 nm,带宽10 nm,Semrock Inc.,USA)用于过滤光源自身的荧光噪声。激发光经分色镜(高通滤光,截止波长635 nm,Semrock Inc.,USA)反射后被透镜聚焦到被测光纤中心(光斑直径<6μm,数值孔径0.25)。三轴精密微调移动平台(Thorlabs Inc.,USA)用于调整被测光纤位置(手动或自动)。背景噪声信号反向传播透过分色镜和滤光片2(高通滤光,截止波长641 nm,Semrock Inc.,USA)之后由透镜聚焦到光谱仪(数值孔径0.25)。CCD记录光纤背景噪声光谱并传输到电脑。图1中的黄色光束示意激发光,红色光束示意光纤背景噪声信号。

1.2 试验材料

本次试验涉及了具有代表性的3类医用光纤:单模光纤(纤芯直径10μm,数值孔径<0.12,主要用于光学相干断层扫描OCT成像)、多模光纤(纤芯直径100μm,数值孔径0.22±0.02,主要用于拉曼光谱测量和成像,也适用于荧光分子成像)、双包层光纤(单模内芯直径9μm,数值孔径<0.12,多模外芯直径100μm,数值孔径>0.46,主要用于光学双模态融合内窥成像,例如OCT与荧光的结合)。

1.3 试验方法

理论上,光纤背景噪声取决于很多因素,例如光纤长度、激光功率、光纤材料等,在柱坐标系下由通用公式(1)表述:

其中,z轴对应光纤的中心轴;Bdet是探测器接收的总背景噪声信号;V是光纤导光部分的总体积;c(r,φ,z)是反映系统探测效率的函数,与探测器的数值孔径、光纤的数值孔径、背景噪声光子传播路径、光纤近端到探测器的距离等有关;p(r,φ,z)是光纤中激发光的功率密度;q(z)是反映光纤不同位置产生光纤背景噪声的量子效率的函数。成像光纤作为被动光纤,可近似认为材料均匀。由于光在玻璃光纤中的衰减一般低于10 d B/km[14],对于医用内窥镜的长度而言可认为光纤内部的衰减可忽略不计。在光纤位置与检测系统相对固定且无形变、无弯曲损耗的前提下,c(r,φ,z)、p(r,φ,z)、q(z)均为常数,分别记为C、P、Q。若光纤总长度为L,那么由公式(1)可以推测出线性关系:

为了观察公式2的假设是否成立,本文进行了两种测试。

测试1:光纤背景噪声与光纤长度的相关性

本实验用于考察光纤背景噪声与光纤长度之间是否存在线性关系。实验对象是单模光纤、多模光纤和双包层光纤的单模内芯,长度分别为1、2、3 m。为保持其他实验条件的一致性,出射光的功率保持为4 m W。

测试2:光纤背景噪声与激发光功率的相关性

本实验用于考察光纤中的掺杂物在不同激光功率照射下产生背景噪声的量子效率变化,以确定光纤背景噪声是否存在饱和阈值。实验对象是双包层光纤,长度为2 m,分别对单模内芯和多模外芯进行了测量。穿过光纤的激发光功率选取不同的数值,具体设定见表1。功率设定主要面向国内标准GB7247.1-2012/国际标准IEC60825-1:2007中规定的Class IIIb激光对应的范围,符合实际应用场合。

除此之外,本文还对不同厂家生产的双包层光纤背景噪声进行了比较。实验对象是目前国际市场上已经商业化的几种双包层光纤。这些光纤具有相似的尺寸和数值孔径,理论上均可以用于多模态光学成像,但其材料和工艺各不相同,对于背景噪声幅度的影响值得探索。

1.4 试验步骤

被测光纤的两端分别剥去套层10 mm,由光纤切割机切出光滑的断面。光纤近端固定在三维精密微调移动平台上,调节优化入射光的耦合。远端固定在空气中,出射光斑投射在光功率计上,当传输效率达到最大时开始测量(每次试验均不低于80%)。CCD曝光时间统一设置为0.1 s,光纤出射激光功率根据各个实验的具体要求而设置。每次试验之前均记录环境背景噪声光谱,在数据处理时作为偏置被减去,得到的光纤光谱除以对应的传输效率作为校正。

2 实验结果

2.1 实验系统的验证

为确认采集到的光纤光谱来自光纤本身,对双包层光纤内芯光谱与石英玻璃的拉曼光谱进行了形状比对。两个光谱各自除以最大值,得到的归一化结果,见图2。红色实心曲线为双包层光纤内芯光谱,蓝色虚线为石英玻璃光谱。可以看出,在660~680 nm之间,两个光谱均显示了石英玻璃的拉曼特征峰,验证了信号来自光纤本身。双包层光纤内芯光谱的形状表明,除了石英玻璃自身之外,还有其他物质产生背景噪声。

2.2 背景噪声与光纤长度的关系

不同长度的双包层内芯光纤产生的背景噪声光谱在640~760 nm的范围内进行了积分,积分值与长度值之间进行了线性拟合,得到的结果,见图3。测量值用蓝色圆圈表示,线性拟合值用红色直线表示。可以看出,两条曲线非常接近,线性相关系数R2为0.9901。单模光纤和多模光纤进行了同样的实验,线性相关系数R2分别为0.9785和0.9897。这些结果说明了光纤背景噪声与长度之间存在良好的线性关系。本实验结果验证了公式(2)的假设,也进一步说明了本测试平台的准确性,为下一步实验奠定了基础。

2.3 背景噪声与入射激光功率的关系

分别对双包层光纤的内芯和外芯产生的背景噪声与传输功率的关系进行线性拟合,结果见图4。红色方块为内芯产生的背景噪声积分,红色直线为线性拟合线;黑色三角为外芯产生的背景噪声积分,黑色直线为线性拟合线,积分区间依然为640~760 nm,光纤长度为2 m。内芯和外芯背景噪声与功率的线性相关系数R2分别为0.9775和0.9483,显示了良好的线性性。这说明在本实验采用的功率范围内,双包层光纤的背景噪声随激光功率线性变化,验证了公式(2)的假设。

2.4 不同产品的比对

为直观地观察光谱成分的区别,本实验将不同厂家的双包层光纤背景噪声先经过归一化之后再进行了比对,结果见图5。这些光谱共同显示了石英玻璃的拉曼特征,但同时混杂有不同幅度的其他背景噪声,这意味着在实际应用中,这些光纤的信噪比将差别很大,尽管其光学结构和参数非常接近。因此对于微弱信号光学检测和分子影像内窥镜来说,筛选低背景噪声的光纤将关系到成像的成败。

3 讨论

医用光纤一般意义上来说来自通信等工业领域所采用的工业光纤,其生产方式和配方设计优先满足通讯的要求,如波长、带宽、数值孔径、机械强度、寿命等,这也决定了传统的医用光纤质控的指标设置比较简单。随着近年来光学分子影像技术和内窥镜技术的发展,医用光纤开始面临弱信号采集的需求,背景噪声问题因而慢慢开始凸显。本文的实验结果表明,光纤背景噪声主要取决于具体厂家。目前市场上的很多医用双包层光纤在背景噪声方面差别很大。从光纤生产研发的角度看,可能的原因包括了掺杂物的配方、包层的清洁度和均匀度、非桥键氧离子空穴中心的形成与抑制、电离辐射等。厂家在生产过程中有必要针对降低背景噪声的需求而进行监测和审视,以发现原材料供应、生产工艺、配方等的具体影响。本文所提出的测量系统可以辅助上述实验的进行。

4 结论

本文提出了一种测量医用成像光纤背景噪声的平台,并验证了光谱测量的准确性。实验结果表明,成像光纤背景噪声与光纤长度、激光功率(10 m W以下)均具有良好的线性关系。对于固定长度和配置的内窥镜而言,其背景噪声的水平主要取决于生产厂家。不同厂家生产的光纤背景噪声差别较大,反映了生产工艺和配方的区别,对于荧光、拉曼等分子影像测量将产生重要的影响。光纤背景噪声值得作为医用光纤新的质控指标加以重视。下一步,有必要对产生光纤背景噪声的原因进行分析,从而指导生产企业提升光纤质量,为光学分子内窥成像的发展提供资源。

摘要：本文针对医用光纤在内窥成像,特别是荧光分子成像和拉曼光谱成像过程中产生的背景噪声问题进行了研究,提出了一种医用光纤背景噪声的光谱测量分析方法。结果表明,成像光纤背景噪声与光纤长度、激光功率均具有良好的线性关系。该研究结果对完善医用光纤的质量控制,引导生产企业提高医用光纤的质量,促进医用内窥镜技术的发展提供了有用的参考。

噪声研究 篇10

关键词：重型卡车；通过噪声；降噪措施

中图分类号：U467+93 文献标志码：A 文章编号：1005-2550（2011）04-0052-04

The Study on Main Noise Sources Analysis and Noise Reduction

Method of Heavy Truck

YUN Wei-guo

（Shanxi Heavy-Duty Automobile Co，Ltd.Automotive Engineering Research Institute，Xi'an 710200，China）

Abstract:This paper introduces the process of pass by noise of heavy truck Inland or aboard， then we mainly discusses the noise source of domestic heavy trucks and the methods of reduction the noise.Through the specific engineering example，the main methods were verified.The result tells us that the methods are effective and there are the mainly measures for coutrolling the noise of heavy trucks.At last，we suggested that engineers should pay attation to the noise performance of trucks at the development initial.

Key words: heavy trucks；pass by noise；method of reduction noise；

近年来，汽车工业获得了突飞猛进的发展。汽车在给人们带了丰富现代物质文明的同时，其噪声也成为急需解决的一个问题［1，2］。汽车噪声作为汽车乘坐舒适性的重要指标，在很大程度上反映出汽车的设计水平和制造工艺水平。因此，控制汽车噪声来提高市场竞争力，降低对环境和人的伤害成为全球汽车工程师面临的主要任务之一。大部分国家都根据各国实际情况制定了汽车通过噪声与车内噪声的控制标准，尤其是发达国家对汽车噪声的控制标准更为严格，我国对汽车噪声的控制远不及发达国家。目前我国环境保护部拟定了《环境标志产品技术要求 重型汽车》，该标准尚处于征求意见阶段，该标准中规定：功率大于150 kW的载重汽车通过噪声为80 dB（A）；载重车辆50 km/h匀速行驶时车内噪声不应超过72 dB（A）。该限值与发达国家噪声限值基本一致，但目前我国重型卡车通过噪声降低到80 dB（A）无疑是一次巨大的挑战。

1 重型汽车主要噪声源分析及工程案例

1.1 重型汽车主要噪声源分析

汽车噪声从结构上可以分为：发动机噪声、底盘系统噪声、风噪、车身噪声及汽车附件产生的噪声［4、5］。

（1）发动机噪声

据统计，发动机噪声约占重型卡车通过噪声的60%左右，可细分为燃烧噪声、机械噪声和空气动力噪声。其中机械噪声与燃烧噪声通过内燃机的外表面向外辐射，空气动力噪声是在进气和排气过程中产生并直接向大气辐射。燃烧噪声的发声机理相当复杂，主要由气缸内周期变化的压力作用产生，与发动机的燃烧方式、燃烧速度密切相关。对柴油发动机而言，燃烧室结构型式、压缩温度、供油系统喷油提前角、喷油压力、喷油数量等因素对燃烧噪声影响较大。机械噪声是运动部件在气体压力和惯性力作用下产生冲击和振动而激发的噪声，包括：活塞敲击噪声、齿轮啮合噪声、供油系统噪声、配气机构噪声、正时系统噪声、辅机系统噪声、不平衡惯性力引起的机体振动噪声。一般情况下，在发动机空气动力噪声得到控制后，发动机高速运转的机械噪声常常成为主要噪声源。空气动力噪声是气体流动或物体在空气中运动时，空气与物体碰撞引起的空气涡流，或由于空气发生压力突变形成空气扰动与膨胀而产生的噪声。空气动力噪声直接向大气辐射。如果不安装消声器，在发动机噪声组成中排气噪声的声压级是最大的，其次是进气和风扇噪声。

（2）底盘系统噪声

底盘系统噪声包括轮胎噪声、变速器噪声、传动轴噪声和车桥转动噪声。轮胎噪声是轮胎与路面摩擦所引起的，决定轮胎噪声的因素有轮胎花纹形状、轮胎气压、轮胎的动平衡及均匀性。变速器、传动轴、车桥等部件工作产生的噪声被统称为传动系统噪声，来源于变速齿轮啮合传动的撞击、振动和传动轴的旋转振动均属于机械噪声。

（3）车身及汽车附属设备噪声

这类噪声包括车身的振动，汽车与空气的冲击、摩擦而产生的噪声以及汽车空调、暖风、雨刮电机等附属装置工作而产生的噪声。对于已经上市的汽车产品而言，研究车身的降噪技术已没有太大的实际意义。设计人员在车身设计阶段应充分考虑NVH因素，避免设计原因导致的汽车通过噪声与室内噪声过大。

1.2 工程案例分析

本文依托国内某重型卡车的降噪项目，对一辆自卸车（发动机额定功率247 kW，整车整备质量12.5 t）进行车外噪声源识别分析，找出导致车外噪声超标的主要原因。按照《GB 1495-2002汽车加速行驶车外噪声限制及测量方法》进行通过噪声测试，得到该车的车外加速噪声为85.6 dB（A），其结果比现行标准要求高出1.6 dB（A），比即将执行的《环境标志产品技术要求 重型汽车》要求高出5.6 dB（A）。

（1）通过噪声频谱特性分析

通过噪声测量发现，车辆5挡加速接近出线（发动机转速约为1 600 r/min）时左侧的噪声值最大，对该过程中记录的噪声信号进行频谱分析，发现最大加速时刻峰值噪声主要频率为50～80 Hz，对应的1/3倍频程中心频率为63 Hz。为确定车辆加速过程中主要噪声源，进行了以下几步试验：

（a）在发动机周围布置传声器，重复加速噪声最大的工况采集各位置噪声信号，通过声压级对比分析发现发动机前方靠近风扇位置噪声较大；

（b）在变速器上方、中后桥上方分别安装传感器进行相同工况测试，分析发现变速器附近的噪声较大，中后桥部位的噪声水平基本相同；

（c）在消声器入口与出口处同时安装传声器进行全加速过程测试，对信号进行频谱分析发现在加速初期消声器入口处的噪声值较大，在加速接近离线时消声器入口处噪声较大。

通过以上测量，最终选择发动机前方（风扇后部）、消声器出口处、消声器入口处、变速器上方、发动机后方（涡轮增压器附近）及车辆通过噪声测试点布置传声器，测量对应位置在整个加速过程中的噪声信号，绘制出1/3倍频程曲线见图1。对比分析6个位置的频谱图可知与车外通过噪声频谱相关度最高的是消声器附近和发动机后方的噪声。

（2）车外加速噪声声全息分析

利用传声器阵列对车外加速噪声进行了声全息分析测试，因为该方法结果直观、分析速度快，所以在车辆噪声源定位中经常被采用。该试验过程中所用的传声器阵列多使用在稳态工况下的噪声源定位，所以使用加速过程中噪声最大时刻对应的发动机转速（1 600 r/min）进行稳态工况下声源定位。图2是20～100 Hz频率范围内的车外噪声分布图。

由图2可以看出：主要噪声源集中在发动机舱罩的下部前后位置和排气消声器附近，该分析结果与（1）分析结论基本相同。

2 重型汽车常用降噪措施与运用实例

根据以上分析，重型汽车加速行驶车外噪声源主要是由发动机本体噪声与排气消声器噪声组成。众所周知，任何噪声都是由声源发出，经过中间介质传播后到达接受者，因此对汽车噪声进行控制也应该从这两个环节出发[6、7]。

2.1 发动机噪声控制

（1）发动机噪声源控制

由于发动机噪声中燃料供给系统所占噪声份额最大，控制该系统噪声最好办法是改变发动机喷油方式。但是国内大部分重型卡车在开发初期并没有充分考虑发动机噪声问题，发现噪声超标已经处于产品试制、试验阶段，此时对发动机噪声源进行控制的可行性不大，没有实际工程意义。

（2）发动机噪声传播路径控制

控制发动机噪声传播路径是目前国内重型卡车噪声控制的常用方法，采取的措施有：发动机吸声处理、隔声处理、减振、隔振等。吸声降噪的方法是在发动机周围的有限空间内布置一些具有吸声作用的材料，减少噪声能量的反射，通过降低混响声达到降噪的目的，工程上常用多孔性吸声材料［８］。隔声降噪的原理是当声波在传播途径中遇到均质屏障物（如木板、金属板、墙体等）时，部分声被屏障物反射回去，部分被屏障物吸收，只有一部分声能透过屏障物辐射到另一空间去，这种反射与吸收降低了噪声的传播。但实际上由于散热等原因，发动机不能完全封闭，因此常采用的发动机隔声罩是部分开放的，在部分罩内必须安装声吸收材料，否则由于罩内声反射使声能在开口集中而传播出去，本文利用下式来计算减噪量：

NR=IL=101g（S/S0）（1）

式中，S为罩总面积；S0为罩开口面积。

据调查，国外重型卡车发动机隔声罩多为开口罩且采用双层壁结构，双层壁就是在双列平行的单层壁之间留有一定尺寸的空气层，一般情况下由于空气层的存在可以提高隔声量5～10 dB（A）。

2.2 发动机进气、排气系统噪声控制

原则上汽车进气、排气系统噪声亦属于发动机噪声的一部分，但由于其控制方法的不同，本文单独对其噪声控制措施进行分析。

对于进气系统噪声控制，主要是优化进气流道结构和增加进气消声装置。根据试验，在汽车空滤器前增加阻抗复合型消声装置可以降低进气系统噪声3.8 dB（A）左右。但目前国内卡车对车辆进气噪声并没有给予足够的重视，大部分重型卡车没有设计安装进气消声器，主要原因有两个：一是国内设计、加工水平有限，空间利用率不高，导致进气消声器无安装空间；二是整车生产企业为降低生产成本，取消了进气消声系统。随着我国噪声法规要求的不断提高，重型卡车增加进气消声器是必然趋势。

对于车辆排气系统的噪声控制，主要是通过选择与发动机排量相匹配的消声容积，确定消声器所需消声目标值，根据不同性能消声器（阻性、抗性、阻抗复合型消声器）的消声频段特征对消声器进行设计，得到低噪声消声器来控制排气噪声。就我国重卡生产现状而言，大部分整车企业同一车型安装不同厂家发动机、不同功率发动机匹配相同消声器的情况屡见不鲜，更谈不上排气消声器的匹配问题，这是导致我国重型卡车通过噪声高的主要原因之一。

2.3 噪声控制方案实施

对上文中讨论的试验车辆我们采用下列措施对其进行了整车降噪处理。

（1）发动机舱增加吸声材料；

（2）优化消声器；

（3）变速器下增加加吸声材料；

（4）油底壳下增加吸声材料；

（5）增加发动机隔声罩；

对以上各改进方案分步骤进行试验，以便确定各方案的改进效果及整体改进效果。测试结果如表1所示。

由表1可知，各改进方案均取得了一定的降噪效果，证明关于试验车主要噪声源的分析与定位是非常准确的，且降噪措施效果明显。

3 结论

本文主要讨论了我国重型卡车通过噪声主要噪声源及降噪措施，并通过具体的工程案例介绍了重型卡车通过噪声主要噪声源定位方法及常采用的降噪措施。我国重卡生产企业对重型卡车的噪声性能没有给予足够的重视，几乎所有技术的采用只是为了通过国家法规的要求或者出口要求，重卡的降噪技术距离发达国家存在一定的距离。本文所采取的降噪措施主要侧重于产品开发后期的降噪工程，对发动机本体噪声的控制未作较多的研究，建议在重型卡车开发前期注重发动机噪声性能的匹配。

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住宅噪声控制措施研究 篇11

1 噪声传播及控制标准

1.1 传播方式

在建筑声学中, 按照声音的传播规律分析, 噪声传播有两种途径, 即空气传声和固体传声。空气传声通常包括两个方面:1) 经由空气直接传播, 即通过建筑物围护结构的缝隙和孔洞传播, 如敞开的门窗、通风孔及门窗的缝隙;2) 透过围护结构传播, 即由空气传播的声音遇到密实的墙壁后, 在声波的作用下, 墙壁受到激发产生振动, 使声音透过墙壁而传至室内。而固体传声, 也称“撞击传声”, 即由于撞击或机械振动的直接作用, 使围护结构或水平结构产生振动而发声。

1.2 控制标准

目前, 我国对住宅噪声控制执行的标准主要有:1) GB/T 50121-2005建筑隔声评价标准;2) GBJ 118-88民用建筑隔声设计规范;3) GB 50096-1999住宅设计规范 (2003版) 。隔声减噪设计等级标准见表1, 民用建筑房间允许噪声标准见表2。

2 隔声

隔声的定义就是声音传播过程中用不同的构件隔离或隔绝声音, 以降低接受者的接受声级。当声波入射到构件上时, 因声波的交替作用, 使构件像膜片一样产生受迫弯曲振动, 此弯曲波沿构件传播, 又引起构件另一侧空气振动, 从而传透声音。其中的透射损失用隔声量来衡量。围护结构的平均隔声量计算原理Ra=L-L0;其中, Ra为围护结构的平均隔声量;L为室外噪声级, dB;L0为室内允许噪声级, dB。

2.1 空气传声隔声

通常, 对由空气直接传播的噪声的控制, 主要通过墙体来实现。根据质量定律, 墙体材料密度越大、越密实, 其隔声量也就越高。因而设计围护结构墙体的措施包括:1) 实体结构隔声;2) 采用隔声材料隔声;3) 采用空气层隔声。

对于住宅分户墙等隔声要求较高的墙体, 可采用双层墙体或多层复合式墙板等。有关墙体空气声隔声的构造措施, 应注意以下要点:1) 轻质填充墙用水泥砂浆等抹面, 应尽量增加墙体表面的抹灰层厚度;2) 墙体有孔洞和缝隙时, 声波以绕射方式透过。孔隙越大, 墙体隔声量就越小。对存在大量相互贯通孔隙的空心砌块或墙板, 墙面必须增加抹灰;3) 多层复合式墙板, 其相邻层材料应尽量做到软硬结合的形式;4) 双层墙。a.空气层厚度取80 mm～100 mm时, 隔声效果最好;b.夹层中放置纤维吸声材料, 不仅可进一步提高整体隔声量, 还可减少因共振时引起的隔声量下降。吸声材料越厚, 隔声效果越显著;c.应尽量避免两层墙之间刚性连接所形成的“声桥”;d.每层墙的两侧选用不同厚度或不同材质的板, 可避免两层墙同时发生吻合效应。

2.2 固体传声隔声

在民用建筑中, 楼板层是隔绝撞击声, 即固体传声的重点。对楼板的隔声可以采取以下措施:1) 在楼板表面铺设弹性面层, 以减少楼板本身的振动。常用的材料有地毯、橡胶板等;2) 楼板采用浮筑层, 即在结构层与面层之间增设一道弹性垫层, 可以满铺或间断设置。垫层材料可选用高科环保的隔声毡, 发泡橡胶板和岩棉板等;3) 楼板进行吊顶处理。铺上多孔吸声材料, 如玻璃棉, 矿棉等;增大吊顶单位面积质量和整体性以及减小吊筋与楼板的连接刚度, 都能提高隔声效果。

3 吸声

室内有噪声源时, 人耳听到的噪声为直达声和房间壁面多次反射形成的混响声的叠加;噪声的声压级大小与分布取决于房间的形状、各界面材料和家具设备的吸声特性以及噪声源的性质和位置等因素。利用吸声装置 (如吸声饰面、空间吸声体等) 吸收室内的混响声可以降低噪声的方法称为吸声减噪法。

吸声减噪法使用原则如下:1) 室内平均吸声系数较小时, 吸声减噪法收效最大。对于室内原有吸声量较大的房间, 该法效果不大;2) 吸声减噪法仅能减少反射声, 因此吸声处理一般只能取得4 dB～12 dB的降噪效果, 试图通过吸声处理得到更大的减噪效果是不现实的;3) 在靠近声源、直达声占支配地位的场所, 采用吸声减噪法将不会得到理想的降噪效果。

吸声减噪法的处理措施通常有以下几种:1) 界面吸收, 即通过墙面增大摩擦和粘滞阻力, 使用弹性多孔吸声材料;2) 设施吸收, 即墙面放置如挂毯、帘幕等;地面铺置地毯、人造毛制品等;3) 共振吸声结构, 多孔吸声材料对低频吸收性能较差, 因此常采用共振吸声原理来解决低频声的吸收。

4结语

民用建筑中的噪声控制是一个老课题, 又是一个迅速发展的新课题。随着我国经济的高速发展, 生活质量的快速提高, 人们对住宅要求已由生存型向健康型发展, 对住宅的声环境品质也越来越重视。要保证室内良好的声环境, 就要进行合理的设计。本文从标准规范要求出发, 运用隔声、吸声原理, 对墙、楼板等提出了若干噪声控制措施。

参考文献

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