第十一章 汽車震動與噪聲的測量

第十一章汽車震動與噪聲的測量第一頁，共十四頁，2022年，8月28日振動與噪聲的常規(guī)分析

振動與噪聲常規(guī)分析的內(nèi)容主要有：聲級總的加速度加權(quán)均方根值振動與噪聲的頻譜分析第二頁，共十四頁，2022年，8月28日一、聲級與總的加速度加權(quán)均方根值聲級與總的加速度加權(quán)均方根值所用的處理技術(shù)與分析方法完全相同，所不同的只是被測量不同。度量噪聲的聲級是聲壓（或聲強、聲功率）的加權(quán)均方根值；度量振動是用總的加速度加權(quán)均方根值。第三頁，共十四頁，2022年，8月28日二、聲級與總的加速度加權(quán)均方根值的計算

為了避免數(shù)據(jù)處理所帶來的誤差，聲級與總的加速度加權(quán)均方根值的計算常采用時域計算法，即：

聲級

（5-1）

總的加速度加權(quán)均方根值

（5-2）第四頁，共十四頁，2022年，8月28日三、噪聲與振動的頻譜分析汽車噪聲與振動的頻譜分析應(yīng)特別注意如下幾個問題：采樣時間間隔分辨帶寬信號處理中的泄漏第五頁，共十四頁，2022年，8月28日

1．采樣時間間隔

由仙農(nóng)(Shannon)采樣定理知，為了避免頻率混淆，采樣頻率應(yīng)不小于信號頻率成分中最高頻率的兩倍，即：

(5-3)采樣時間間隔是由采樣頻率決定的，其關(guān)系為：

(5-4)將上述的截止頻率代入式(5-3)和(5-4)可得到各種不同試驗的采樣頻率和采樣時間間隔。

1)

客車、轎車座椅和各類車輛駕駛室座椅上的采樣頻率和采樣時間間隔為；

2)各類車輛車廂底板及車橋上測點的采樣頻率和采樣時間間隔為，；

3)駕駛員手臂振動的測量，其采樣頻率和采樣時間間隔為，；

4)

暈車界限的測量，采樣頻率和采樣時間間隔為。第六頁，共十四頁，2022年，8月28日2．分辨帶寬分辨帶寬與信號處理的精度要求有關(guān)，對前面所列的前三項測量，其分辨帶寬就可以滿足測試精度的要求，而對于暈車界限的測試，其分辨帶寬應(yīng)為。第七頁，共十四頁，2022年，8月28日3、動態(tài)數(shù)據(jù)處理中的泄漏圖5-1是某次試驗所記錄下的汽車振動加速度的時間歷程

,欲對該動態(tài)信號進行分析，就需要按照采樣原理對進行分段截取。如何實現(xiàn)對動態(tài)信號的分段截取呢？最簡單的方法是用矩形函數(shù)

(5-5)

與動態(tài)信號相乘，即：

(5-6)

圖5-1測得的振動加速度的時間歷程第八頁，共十四頁，2022年，8月28日圖5-2(a)是矩形函數(shù)的曲線，圖5-2(b)是與相乘的結(jié)果。從圖5-2(b)中可以看出，用去截取動態(tài)信號就好比是打開了一個窗，因此將矩形函數(shù)稱為矩形窗函數(shù)。進行動態(tài)信號處理時不可避免地要用到窗函數(shù)。圖5-2用矩形窗截取的動態(tài)信號(a)

矩形窗函數(shù)(b)用矩形窗函數(shù)截取動態(tài)信號的狀態(tài)第九頁，共十四頁，2022年，8月28日

對于動態(tài)信號的時域處理，在設(shè)定的時間段內(nèi)，由于，所以用矩形窗函數(shù)去乘，然后再進行積分運算，所得的結(jié)果和原來完全一致，即窗函數(shù)的引入不會改變動態(tài)信號的處理結(jié)果。

對動態(tài)信號的頻域處理，情況會有些不同，因為，若仍用去代替式(8-20)中的，則必然帶來誤差。第十頁，共十四頁，2022年，8月28日[例]設(shè)，，求

解：由頻域卷積定理知，＝*＝*

由于*的數(shù)學(xué)計算十分麻煩，在此采用圖解法，如圖5-3所示。從圖中可以看出，由于積分區(qū)間的有限性，使得在處的脈沖變?yōu)橐詾橹行牡男瓦B續(xù)函數(shù)。這個連續(xù)函數(shù)在原脈沖位置處達到最大值，從而形成曲線的主峰，稱為主瓣。在主瓣兩側(cè)還出現(xiàn)一系列小峰，稱為副瓣。原來集中于一個頻率上的功率，由于副瓣的存在，被分散到一個較寬的頻帶上，這種功率分散的效應(yīng)稱為泄漏。事實上泄漏就是在信號處理過程中所產(chǎn)生的誤差。顯然泄漏的產(chǎn)生，降低了動態(tài)信號分析的精度。第十一頁，共十四頁，2022年，8月28日

圖5-3卷積的圖示表達

第十二頁，共十四頁，2022年，8月28日上述特性可以推廣到任意類型的函數(shù)。圖5-4(a)是某一振動信號用時域法得到的結(jié)果，圖5-4(b)是用矩形窗函數(shù)在頻域中計算得到的結(jié)果。從圖中可以看出，原本比較光滑的曲線，用頻域法經(jīng)加矩形窗處理后，它就變成了一條充滿“皺波”的曲線，為了便于區(qū)別用表示。皺波的形成就是泄漏所帶來的數(shù)據(jù)處理誤差。

圖5-4泄漏時動態(tài)信號處理的影響(a)

時域計算結(jié)果(b)用矩形窗函數(shù)在頻域中的計算結(jié)果第十三頁，共十四頁，2022年，8月28日選用合適的窗函數(shù)從圖8-6中可以看出，泄漏的大小取決于譜窗副瓣的大小。較小的副瓣使得卷積*曲線下的負面積較小，它在動態(tài)數(shù)據(jù)處理中的表現(xiàn)形式是曲線（見圖8-7）具有較小的皺波；但副瓣的減小，往往會