當(dāng)動(dòng)車(chē)高速行駛時(shí)，車(chē)外噪聲是典型的"多源耦合"系統(tǒng)——?dú)鈩?dòng)噪聲（車(chē)頭、受電弓、車(chē)身縫隙）、輪軌噪聲（車(chē)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(xiàn)環(huán)境的"干擾源"，更會(huì)通過(guò)車(chē)身結(jié)構(gòu)傳遞至車(chē)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(chē)外噪聲源識(shí)別的核心挑戰(zhàn)

移動(dòng)聲源的動(dòng)態(tài)特性干擾：動(dòng)車(chē)高速移動(dòng)會(huì)產(chǎn)生多普勒效應(yīng)，傳統(tǒng)固定聲源波束形成方法無(wú)法實(shí)時(shí)跟蹤聲源位置，導(dǎo)致頻率與聲壓級(jí)測(cè)量偏差。

背景噪聲與空氣湍流影響：戶(hù)外測(cè)量中，風(fēng)噪會(huì)干擾傳聲器信號(hào)。動(dòng)車(chē)通行和局部日照加熱引起空氣湍流，會(huì)降低陣列信號(hào)相干性，且高頻段相干長(zhǎng)度縮短，進(jìn)一步影響測(cè)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(wèn)題，易產(chǎn)生“鬼影源”（非真實(shí)噪聲源），尤其在復(fù)雜噪聲場(chǎng)（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(dòng)車(chē)外部噪聲源涵蓋轉(zhuǎn)向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動(dòng)噪聲）、車(chē)身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實(shí)現(xiàn)子部件級(jí)（如輪對(duì)）的精準(zhǔn)定位與量化。

陣列設(shè)計(jì)的場(chǎng)景適配問(wèn)題：不同測(cè)試場(chǎng)景（如線(xiàn)路旁測(cè)轉(zhuǎn)向架、車(chē)站測(cè)受電弓）對(duì)陣列尺寸、傳聲器分布要求不同，需平衡空間分辨率、測(cè)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(chē)輛的圖像上，可清晰查看車(chē)輛各部件（如車(chē)頭或第一個(gè)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(guò)對(duì)軌道車(chē)輛整體或局部進(jìn)行聲成像，能夠區(qū)分氣動(dòng)噪聲與輪軌、輪枕相互作用產(chǎn)生的滾動(dòng)噪聲。還可針對(duì)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(duì)不同區(qū)域進(jìn)行排序。明確車(chē)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(guò)哪些設(shè)計(jì)改進(jìn)可最有效地降低整體噪聲輻射—— 無(wú)論是直接降低噪聲級(jí)，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(cè)量精度的多重保障

采用專(zhuān)利設(shè)計(jì)的陣列，通過(guò)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(dòng)讀取并對(duì)每一只傳聲器做頻響修正，獲得更加精確的測(cè)量。

傳聲器可現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)，可同時(shí)進(jìn)行多個(gè)傳聲器的校準(zhǔn)，保證測(cè)量精度。

精度與存儲(chǔ)平衡：采用上采樣（up-sampling）技術(shù)，例如將 8192 樣本 / 秒的原始測(cè)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(chǔ)壓力，同時(shí)保證了測(cè)量精度，簡(jiǎn)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(dòng)多普勒修正：通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整傳聲器陣列的聚焦點(diǎn)，補(bǔ)償車(chē)輛“靠近陣列（高頻偏移）”和“遠(yuǎn)離陣列（低頻偏移）”時(shí)的頻率變化，確保噪聲頻率測(cè)量的準(zhǔn)確性。

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

專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的“Array Shading”濾波技術(shù)，特別是對(duì)于大型陣列，考慮戶(hù)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(kāi)展通過(guò)噪聲測(cè)量（傳聲器距軌道中線(xiàn)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(xiàn) 7.5m，高度2m）和軌道車(chē)輛移動(dòng)聲源波束成形技術(shù)BZ-5939進(jìn)行聲源識(shí)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(shí)轉(zhuǎn)向架對(duì)總聲功率貢獻(xiàn)達(dá) 31.8%）；車(chē)廂區(qū)域聲源對(duì)通過(guò)噪聲的貢獻(xiàn)隨測(cè)量距離增加而上升，轉(zhuǎn)向架和車(chē)頭則下降；列車(chē)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(chē)廂中部則升高。研究最終為高速列車(chē)外部噪聲控制提供了依據(jù)，同時(shí)指出未考慮軌道/ 橋梁噪聲、車(chē)身聲源貢獻(xiàn)可能被高估等局限。

更多信息請(qǐng)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(guò)“精確測(cè)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(dòng)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(duì)、轉(zhuǎn)向架、車(chē)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(duì)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(chē)輛圖像，直觀(guān)顯示部件噪聲級(jí)）、頻率成分（明確高噪聲對(duì)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(chē)廂間通道是高頻噪聲主要來(lái)源，可針對(duì)性?xún)?yōu)化通道密封結(jié)構(gòu)；若輪軌滾動(dòng)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