當(dāng)動車高速行駛時，車外噪聲是典型的"多源耦合"系統(tǒng)——?dú)鈩釉肼暎ㄜ囶^、受電弓、車身縫隙）、輪軌噪聲（車輪、鋼軌、轉(zhuǎn)向架）、機(jī)械噪聲（電機(jī)、齒輪箱）相互疊加，不僅成為沿線環(huán)境的"干擾源"，更會通過車身結(jié)構(gòu)傳遞至車內(nèi)，直接影響乘客體驗(yàn)。明確主要噪聲源的位置及貢獻(xiàn)占比，成為降噪設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。

車外噪聲源識別的核心挑戰(zhàn)

移動聲源的動態(tài)特性干擾：動車高速移動會產(chǎn)生多普勒效應(yīng)，傳統(tǒng)固定聲源波束形成方法無法實(shí)時跟蹤聲源位置，導(dǎo)致頻率與聲壓級測量偏差。

背景噪聲與空氣湍流影響：戶外測量中，風(fēng)噪會干擾傳聲器信號。動車通行和局部日照加熱引起空氣湍流，會降低陣列信號相干性，且高頻段相干長度縮短，進(jìn)一步影響測量精度。

空間分辨率不足與偽聲源干擾：傳聲器陣列設(shè)計(jì)和成像算法存在旁瓣效應(yīng)和聲源分不清問題，易產(chǎn)生“鬼影源”（非真實(shí)噪聲源），尤其在復(fù)雜噪聲場（如轉(zhuǎn)向架、受電弓多源疊加）中，難以精準(zhǔn)區(qū)分各聲源貢獻(xiàn)。

多噪聲源區(qū)分難度大：動車外部噪聲源涵蓋轉(zhuǎn)向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動噪聲）、車身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實(shí)現(xiàn)子部件級（如輪對）的精準(zhǔn)定位與量化。

陣列設(shè)計(jì)的場景適配問題：不同測試場景（如線路旁測轉(zhuǎn)向架、車站測受電弓）對陣列尺寸、傳聲器分布要求不同，需平衡空間分辨率、測量距離與抗干擾能力。

HBK解決方案

HBK能夠提供完整的解決方案，噪聲云圖疊加在軌道車輛的圖像上，可清晰查看車輛各部件（如車頭或第一個轉(zhuǎn)向架）的聲壓、聲壓貢獻(xiàn)密度和聲強(qiáng)等信息，并深入了解聲音的輻射特性。

通過對軌道車輛整體或局部進(jìn)行聲成像，能夠區(qū)分氣動噪聲與輪軌、輪枕相互作用產(chǎn)生的滾動噪聲。還可針對受電弓等較小區(qū)域進(jìn)行分析，并計(jì)算其聲功率貢獻(xiàn)量，按重要性對不同區(qū)域進(jìn)行排序。明確車廂間通道等關(guān)鍵噪聲子源的位置、頻率成分及聲功率輻射特性，有助于確定通過哪些設(shè)計(jì)改進(jìn)可最有效地降低整體噪聲輻射—— 無論是直接降低噪聲級，還是優(yōu)化噪聲的頻率成分與傳播路徑。

核心秘密之一：噪聲測量精度的多重保障

采用專利設(shè)計(jì)的陣列，通過數(shù)值優(yōu)化傳聲器位置，在寬頻帶內(nèi)實(shí)現(xiàn)高旁瓣衰減，有效抑制可能出現(xiàn)的“鬼影”（非真實(shí)噪聲源）圖像。

陣列傳聲器內(nèi)置TEDS數(shù)據(jù)包含傳感器復(fù)頻響信息，軟件自動讀取并對每一只傳聲器做頻響修正，獲得更加精確的測量。

傳聲器可現(xiàn)場校準(zhǔn)，可同時進(jìn)行多個傳聲器的校準(zhǔn)，保證測量精度。

精度與存儲平衡：采用上采樣（up-sampling）技術(shù)，例如將 8192 樣本 / 秒的原始測量數(shù)據(jù)上采樣16 倍，在 3kHz 頻率可實(shí)現(xiàn) <10% 的相位誤差（或 < 0.1dB 誤差）。該技術(shù)避免了“高采樣率直接采集”導(dǎo)致的海量數(shù)據(jù)存儲壓力，同時保證了測量精度，簡化了設(shè)備設(shè)置流程。

核心秘密之二：先進(jìn)的成像算法

自動多普勒修正：通過實(shí)時調(diào)整傳聲器陣列的聚焦點(diǎn)，補(bǔ)償車輛“靠近陣列（高頻偏移）”和“遠(yuǎn)離陣列（低頻偏移）”時的頻率變化，確保噪聲頻率測量的準(zhǔn)確性。

支持自由場模式（適用于無地面反射干擾的場景）和鏡面地面模式（假設(shè)存在全反射地面，適配軌道測量環(huán)境）。

專門設(shè)計(jì)的“Array Shading”濾波技術(shù)，特別是對于大型陣列，考慮戶外空氣湍流的影響。

反卷積算法，提高空間分辨率。

案例分享

西南交通大學(xué)依據(jù)ISO 3095 標(biāo)準(zhǔn)在高架橋開展通過噪聲測量（傳聲器距軌道中線7.5m/25m、高度 3.5m），并采用HBK 78 通道輪式傳聲器陣列（直徑 4m，距軌中線 7.5m，高度2m）和軌道車輛移動聲源波束成形技術(shù)BZ-5939進(jìn)行聲源識別。

結(jié)果表明：轉(zhuǎn)向架和受電弓區(qū)域是噪聲最強(qiáng)的聲源（350km/h時轉(zhuǎn)向架對總聲功率貢獻(xiàn)達(dá) 31.8%）；車廂區(qū)域聲源對通過噪聲的貢獻(xiàn)隨測量距離增加而上升，轉(zhuǎn)向架和車頭則下降；列車速度 200-350km/h 范圍內(nèi)，轉(zhuǎn)向架與下部區(qū)域的貢獻(xiàn)隨速度升高而降低，車廂中部則升高。研究最終為高速列車外部噪聲控制提供了依據(jù)，同時指出未考慮軌道/ 橋梁噪聲、車身聲源貢獻(xiàn)可能被高估等局限。

更多信息請參閱Zhang, Jie, Xiao, Xinbiao, Wang, Dewei, Yang, Yan, Fan, Jing, Source Contribution Analysis for Exterior Noise of a High-Speed Train: Experiments and Simulations, Shock and Vibration, 2018, 5319460, 13 pages, 2018.

總結(jié)

通過“精確測量+ 精準(zhǔn)定位 + 定量分析”為降噪設(shè)計(jì)提供直接依據(jù)，HBK移動聲源波束形成系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)核心能力包括：

噪聲源排序：可定義受電弓、輪對、轉(zhuǎn)向架、車廂間通道等小區(qū)域，計(jì)算各區(qū)域的聲功率貢獻(xiàn)量，按“噪聲重要性”對區(qū)域排序（例如明確轉(zhuǎn)向架是主要噪聲源）。

多維度特性分析：輸出噪聲源的位置信息（疊加車輛圖像，直觀顯示部件噪聲級）、頻率成分（明確高噪聲對應(yīng)的頻率范圍）、聲功率輻射特性（量化噪聲源的貢獻(xiàn)）。

設(shè)計(jì)改進(jìn)指導(dǎo)：基于上述數(shù)據(jù)，工程師可確定“最優(yōu)改進(jìn)位置”——例如若車廂間通道是高頻噪聲主要來源，可針對性優(yōu)化通道密封結(jié)構(gòu)；若輪軌滾動噪聲占比高，可改進(jìn)輪軌材質(zhì)或打磨工藝，從而高效降低整體噪聲輻射