噪聲測量的一個重要部分是估計和找到噪聲源。確定噪聲源的位置是實施噪聲控制措施的先決條件。從聲源控制噪聲可以大大減少噪聲控制的工作量，對推動低噪聲產(chǎn)品的發(fā)展，提高產(chǎn)品質量和使用壽命有著直接的影響。同時，噪聲源識別技術是聲學測量技術的綜合應用，具有很高的技術性。因此，噪聲源識別具有重要的現(xiàn)實意義。
噪聲源識別的實質在于正確判斷特定的發(fā)聲部位和主要輻射部位為主要噪聲源。有時還需要了解噪聲源的特性及其變化規(guī)律。噪聲源識別的要求包括以下兩個主要方面：
? 確定噪聲源的特性，包括聲源類別、頻率特性、變化規(guī)律和傳播通道等。在復雜的機械中，常常很難用測量法來清楚地區(qū)分初級和次級聲源及其特征。因此，經(jīng)常需要綜合應用各種測量法和信號處理技術，以便最終達到清晰識別的目的。
? 確定產(chǎn)生噪聲的位置、主要發(fā)聲部件等。以及每個噪聲源在總聲級中的比例。對于多源噪聲，噪聲控制的主要法方法之一是在發(fā)聲部件中找到占噪聲總聲級最大比例的源噪聲，并采取措施降低噪聲，從而達到事半功倍的效果。
有許多法用于噪聲源識別。在復雜性、精確度和成本方面有許多不同。在實際使用中，可以根據(jù)研究對象的具體要求和可能的人力、物力條件來確定。具體來說，噪聲源標識符法可以大致分為兩類：
? 第一類是常規(guī)的聲學測量與分析法，包括分別運行法、分別覆蓋法、近場測量法，表面速度測量法，等。
? 第二類是基于現(xiàn)代信號分析理論開發(fā)的聲學信號處理器法，例子包括聲強法，表面強度法，譜分析、倒譜分析、互相關和互譜分析、相干分析等。法都屬于這一類
根據(jù)聲源的復雜性和研究工作的要求，可以選擇不同的識別法或在不同的研究階段一起使用幾個法。
聲學測量法
與最復雜的噪聲測量系統(tǒng)相比，人類聽覺系統(tǒng)能夠更準確地辨別不同的聲音。經(jīng)過長期實踐，人們可以主觀判斷噪聲源的頻率和位置。經(jīng)驗豐富的操作人員和檢查員可以從生產(chǎn)現(xiàn)場機器運行產(chǎn)生的噪音判斷機器是否正常，并可以確定異常的原因。這種對法的主觀評價在生產(chǎn)實踐中往往非常有用。為了避免其他干擾因素，也可以使用醫(yī)用聽診器。然而，法的主觀判斷并不是每個人都能達到的判斷效果，因為它有主觀因素，同樣的機器噪聲，不同人的識別結果往往不一致。另外，主觀評價法沒有法對噪聲源的定量評價，因此，人們經(jīng)常使用聲學測量和信號分析方法。
1.近場測量
這種方法簡單易行，通常用于尋找機器的主要噪聲源。具體方法是用聲級計掃描機器附近的表面，并根據(jù)聲級計的指示值確定噪聲源的位置。
根據(jù)聲學原理，近場測量方法的正確性是有條件的。麥克風測量的聲級應主要由附近的噪聲源引起，而其他噪聲源對測量值沒有影響或影響很小。然而，某一點的聲場總是與附近的其他聲源混合，尤其是在車間現(xiàn)場。因此，近場測量方法不能提供精確的測量值。因此，這種方法通常用于機器噪聲源的粗略定位。
2.選擇操作方法
選擇性操作法是一種確定主要噪聲源的方法，根據(jù)測量要求逐步連接或分離機器的運轉部件，以測量機器整體運轉時某些部件的聲級及其在總聲級中的份額。該方法對于復雜機械，尤其是多級齒輪傳動機械的噪聲源識別非常有用。當然，這種方法只能在機器的所有部件都可以脫離運行時使用。
例如，要估計電機和風扇產(chǎn)生的噪音，您可以關閉風扇，只啟動電機，然后測量電機的噪音。根據(jù)電機的噪聲水平和頻譜以及風扇的總噪聲水平和頻譜，可以根據(jù)聲級疊加原理估計風扇噪聲的聲級和頻譜。測量電機噪聲時，電機負載應保持不變。風扇噪聲和電機噪聲之間的差異越大，風扇噪聲的估計精度越高。
3.選擇覆蓋方法
對于不能改變工作狀態(tài)的情況，通常采用選擇性覆蓋的方法來識別噪聲源。該方法使用隔音材料(鉛板)覆蓋機器的每個部分，以測量未覆蓋部分的噪聲，從而確定噪聲源。覆蓋層(隔音罩)應專門設計，以確保覆蓋后的噪音比覆蓋前小10dB。測量一個部件的噪聲時，應覆蓋其他部件，這相當于分別測量每個獨立的噪聲源。主要噪聲源可以通過比較不同部件的測量噪聲水平來找到。
隔音罩可以用1-1.5毫米厚的鉛板覆蓋機器的一部分，并且該罩填充有礦棉或玻璃纖維。這種覆蓋技術可將噪聲降低約10 ~ 15分貝，因此易于與未覆蓋的振動表面區(qū)分開來。然而，該方法適用于識別中頻和高頻噪聲，因為隔音罩的低頻隔音能力非常差。它也可以根據(jù)噪聲特性進行區(qū)分。例如，當測量發(fā)動機的機械噪聲和排氣噪聲時，排氣管可以從壁中引出并密封在間隙中。發(fā)動機的機械噪聲可以在室內測量，排氣噪聲可以在室外測量。
聲強法
在三維流體聲場中，聲強矢量等于有效聲強矢量與聲強偏差的矢量和。聲強偏差代表聲場局部區(qū)域的聲能流，其矢量流線為環(huán)形。聲強在窄頻率域的偏差通常是非零旋轉矢量。因此，窄頻帶中的聲強矢量不一定在徑向上偏離聲源。每個頻率點的聲強矢量流線通常是彎曲的，特別是在強近場或反射波的區(qū)域，聲強流線的曲率半徑很小，某些頻率點的聲強矢量甚至指向聲源，這表明聲源的位置不能從聲場中幾個點的單頻聲強矢量中推斷出來。隨著頻率帶寬的增加，聲強偏差的影響減小。
當聲強的偏差值可以忽略時，聲強矢量等于有效聲強矢量。聲強矢量流線代表聲場中的實際功率流線，即從聲源開始到無窮遠區(qū)域或在功率吸收點結束。在這種情況下，聲源的方位可以根據(jù)不在同一平面上的幾個聲強矢量點來確定。
用于聲源定位的分析頻率帶寬一般不應小于1/3倍頻程帶寬；根據(jù)經(jīng)驗，最好選擇包含幾個八度的頻帶作為分析頻帶。某一點的聲強矢量是根據(jù)該點三個正交方向的聲強測量值估算的。例如，在笛卡爾坐標空間中，如果三個正交軸上的聲強測量值為Ix、Iy和Iz，則聲強矢量振幅為：
聲強矢量軸與X軸、Y軸和Z軸之間的夾角分別為
在正常情況下，用聲強技術定位聲源是非常耗時的。除非聲強計能夠同時測量聲強矢量，的三個正交軸分量，否則它將在每個點進行三次測量以確定其聲強矢量。聲源定位的精度主要與流體聲場的特性有關。對于電阻聲場，聲源定位的精度通常很高。
當用幾個聲強矢量點定位聲源時，定位精度與測量點的位置選擇有關。測量點的位置最好均勻分布在聲源周圍。一旦聲源的位置被初步確定，遠離聲源的測量點處的聲強矢量應該被丟棄。如果已經(jīng)確定了聲場中聲強矢量的空間分布，則可以容易地確定聲源和功率吸收點的位置。聲強技術還可以非常有效地用于發(fā)現(xiàn)隔墻或封閉空間的泄漏位置，以及檢查封閉空間(如隔音室、消聲室和隔音罩)的隔音質量。
在進行隔音實驗之前，可以用聲強技術來檢查測試部件的密封情況。當聲場是幾個聲源的輻射場疊加時，聲強技術可以用來尋找主要的輻射源。按照輻射聲功率的順序排列聲源。對于復雜機器的聲輻射，可以采用掃描測量方法測量機器各部分(表面)的聲輻射功率，找出主要的聲輻射區(qū)域或部件。
我們知道瞬態(tài)聲強的反應分量遠大于它在點聲源或其組合聲源輻射的近場中的活性分量。然而，反過來并不一定正確，也就是說，當在物體表面附近存在強瞬態(tài)聲強反應分量時，并不意味著該物體是聲源。例如，在封閉房間的混響場中。此外，近場中瞬態(tài)聲強的反應分量的大小不能反映聲源的輻射效率的強度。因此，瞬態(tài)聲強的反應分量(復聲強的虛部)只能作為聲源定位的輔助手段，用于初步分析。
陣列法
麥克風陣列是由許多麥克風以某種方式排列而成的陣列。它具有很強的方向性，可用于測量聲源的空間分布，即找出聲源的位置和強度，從而識別機車行駛時的噪聲源。將數(shù)字技術應用于聲學望遠鏡，可以實現(xiàn)聲學望遠鏡的自動空間掃描。因此，可以分析高速移動的聲源(例如火車和飛機)，并且可以對接收到的聲音信號進行頻譜分析，以獲得聲源在不同頻帶中的空間分布。目前，最廣泛使用的方法是將麥克風排列成直線。這種系統(tǒng)稱為線性陣列指向性系統(tǒng)。
線性陣列利用在許多拾音點接收信號的干擾效應產(chǎn)生的方向性。然而，這種等距等強度線陣的旁瓣相對較大。如果每個麥克風的信號按照一定的規(guī)則被校正，旁瓣可以被抑制。常用的麥克風陣列根據(jù)契比雪夫級數(shù)的系數(shù)進行校正。這可以加寬主瓣，但旁瓣降低30dB。
麥克風陣列可以用模擬電路來完成，但目前通常是用數(shù)字方法來處理。麥克風輸出信號被采樣并通過模數(shù)轉換發(fā)送到計算機。計算機自動改變焦點位置并在xy線上掃描，以獲得xy線上聲源強度的分布。同時，通過快速傅里葉變換計算各點的頻譜。
線性陣列麥克風一次只能用于測量分布在一條線上的聲源。如果要同時分析聲源在幾個方向上的分布，必須使用幾個麥克風陣列或矩陣。
麥克風陣列望遠鏡的另一個原理是：首先將聲學望遠鏡中兩個麥克風的輸出信號進行互相關，然后利用時延進行快速傅里葉變換得到頻譜。頻譜與兩個麥克風之間的距離有關。通過對兩個麥克風之間的距離進行快速傅里葉變換，可以獲得不同方向的不同頻帶中聲波的強度關系。
信號分析法
時域分析法
根據(jù)每個聲源或聲源的各個部分的時間特性的不同，它更適合于具有離散頻譜的信號。如果機器產(chǎn)生脈沖噪聲，可以記錄噪聲的時間歷程。在雙線性示波器上，另一條路徑用于顯示標記脈沖，該脈沖由機器的運動部件觸發(fā)，以將噪聲與機械動作聯(lián)系起來。一旦噪聲信號與機械振動相關聯(lián)，就可以確定噪聲來自振動部分。
平均技術是時域分析的發(fā)展。有時在噪聲和振動的時間過程中，由于背景噪聲太高，很難區(qū)分離散的重復事件。根據(jù)機器的工作周將背景噪聲劃分為若干段，并對許多周的信號進行平均。經(jīng)過多次平均后，非周期部分的信號增長較慢，而周期信號增長較快，因此可以檢測到周期信號。通常取10 ~ 100個占空比信號的平均值，以便清楚地區(qū)分重復的事件。平均過程由計算機完成。
如果噪聲源的噪聲在不同的頻率區(qū)域，可以使用窄帶頻譜分析。加速度計用于測量噪聲源的振動，麥克風用于測量某一點的聲壓，并獲取其頻譜進行分析。噪聲源的振動信號頻譜的主要部分和聲學信號頻譜的主要部分位于同一頻率區(qū)域，或者在某些頻率處具有峰值，因此該噪聲源可以被認為是主要噪聲源。
如果幾臺機器或一臺機器的部件具有不同的已知聲譜，則可以通過測量總噪聲譜來分析每個部件對總噪聲的貢獻。
相關分析法
如果同時存在多個噪聲源，則使用相關分析方法來測量聲源處的聲音信號和觀察點與某個波形或濾波器包絡之間的互相關函數(shù)，從而識別噪聲源，并判斷噪聲源對觀察點總噪聲的貢獻。對應于強相互關性的機器是主要的噪聲源。
相干分析法
在聲源識別中，時域互相關函數(shù)法得到的信息也可以通過頻域相干函數(shù)得到。相干函數(shù)值越大，聲源對測量點聲音的影響就越大。分別得到各聲源與測量點信號的相干函數(shù)，通過比較可以確定主要噪聲源?？焖俑盗⑷~變換算法可用于尋找相干函數(shù)。
