谢荣基，万宇鹏，姚小兵

（中国测试技术研究院声学所，四川 成都 610021）

基于声强测量的卷接机组噪声源识别

谢荣基，万宇鹏，姚小兵

（中国测试技术研究院声学所，四川 成都 610021）

卷接机组噪声源多，噪声源特性、位置分布复杂，传统的噪声测量方法难以识别出各噪声源。采用声强测量技术对卷接机组噪声进行测量，利用声强的矢量特性，测量出垂直方向上的声功率和频率特性，并根据测量结果绘制出声功率图，可以有效识别出各个测量单元区域的噪声辐射声功率与频率特性，为卷接机组噪声控制提供数据基础。

卷接机组噪声；声强测量；声功率图

0 引 言

卷包车间作为卷烟生产的最重要环节，由大量卷接机、条包机、各类气动设备和传送设备组成，各类设备噪声排放共同作用导致车间内噪声污染严重。卷包车间内最主要的噪声为卷接机组噪声，卷接机组噪声又由旋转机械噪声、气动噪声等共同组成[1]。卷接机组车间本身存在众多噪声源，且由于墙面反射等多种因素的存在，车间内的声场混杂，采用常用的噪声测量方法，无法区分出噪声来源以及各噪声源的贡献量，不能为设备的噪声控制提供有效的信息。

针对卷包车间的声场特征，本文提出采用声强测量的方法进行卷接机组噪声的特性测量与分析。利用声强测量的矢量特性，在卷接机组单个面上进行了垂直方向上声强分布的测量，并利用测量结果绘制出声功率分布图。利用声功率分布图对卷接机组的噪声辐射进行分析，获得被测面上最大的噪声辐射区域。在此基础上，对机组噪声辐射较大的区域进行频率特性分析。

1 测量方法与原理

1.1 被测样品

如图1所示，卷包车间内的卷接机组噪声主要由大量复杂的旋转机械噪声、气动噪声等组成，机组噪声源复杂。

图1 噪声源机组

由于生产运行的需要，无法让机组各部分单独运行，不能采用分别运转法来进行噪声测试分析。同时，车间内其他机组也无法停运，周围环境噪声情况复杂。采用测量声压级的方法无法有效测量出每个机组噪声源对环境噪声的贡献。通过声强法对机组噪声各个包络面进行测量，并绘制出各个部位的噪声声功率排放图，从而对单台机组各类噪声排放进行分析，为车间噪声控制提供准确的数据。

1.2 声强测量原理

声强是指通过垂直于声传播方向单位面积上的平均声能量流，又称为平均声能量流密度[2-3]。即：

同时，根据声强的定义，它也可以通过单位面积上的声波在单位时间内向前进方向毗邻介质所做的功来表示[4-5]，即：

式中：P（t）——瞬时声压，Pa；

T——平均时间，s。

声强是描述声能流动的具有大小和方向的声学量，其变化范围很大，因此采用对数标度来度量声强，即声强级。声强级为待测声强I与基准声强Iref的比值，取常用对数再乘以10[6-8]。在空气中基准声强Iref取10-12W/m2，即：

声强的特点决定了采用声强测量噪声时，只要包络面内没有其他声源，测量结果理论上不受其他声源或背景噪声的影响。因此，采用声强测量声功率能够很好地对被测对象进行噪声源的识别。

1.3 测量装置与方法

针对图1中的车间内卷接机组噪声源特性进行声强测量，声强测量系统采用B&K公司4206声强探头、B&K公司3560B声学分析仪以及声强测试软件。该测量系统由两个传声器组成声强探头，两个传声器分别测量的声压级为PA和PB，两个传声器之间的距离为Δr[9-10]。则声强I为

测量时，距离机组正面平面20cm处用钢丝网架设置测量网格包络面，将整个包络面分为了10cm×10cm的单元格，通过从左到右从下到上顺序扫面测量包络面。测量过程中，包括被测机组在内所有机组均正常工作。在对机组噪声测量过程中整个机组侧面背面均做了隔声罩，而机组正面由于需要人工进行检修、加料等操作，未做隔声罩。背面侧面的噪声排放较小，机组正面噪声排放是整个机组噪声治理的关键，因此只对机组正面进行包络面扫描测量。

2 噪声源识别及特征分析

通过声强测量，得到被测卷接机组各个包络面的声功率测量结果，并绘制出声功率图，如图2所示。

图2 声功率分布图

从声功率分布图可以看出，被测包络面上网格区域内噪声声功率较大的主要有3个区域。其中区域1附近声功率值最大，为87dB；其次为被测包络面上测点区域2声功率值，为84 dB；区域3噪声声功率值为83dB。通过分析声功率值最大测点的位置与频谱特性，分析对应位置发声部件的运行。其余区域声功率值低于上述区域声功率6dB以上，对整个机组噪声排放的贡献较小。因此，只分析区域1、2、3的噪声频率特性。

区域1的声功率频率特性如图3所示，该位置对应机组的卷纸功能旋转部件，应对该部件进行工艺降噪改进。区域1声功率频率特性表明，该区域噪声在400Hz下声功率值最高。对应声强测量包络面的机组位置为滤嘴卷纸旋转部件，该噪声由滤嘴卷纸旋转部件发出。

图3 区域1噪声频率特性

区域2的声功率频率特性如图4所示，该区域噪声在500Hz下最为突出。对应声强测量包络面的机组位置为过滤嘴下料旋转齿轮，因此该区域噪声由机组过滤嘴下料旋转齿轮产生。

图4 区域2声功率频率特性

图5 区域3声功率频率特性

区域3噪声频率特性在5000Hz处最高，如图5所示。通过被测包络面与机组对应位置的工作状态与工作部件分析发现，该位置有一高速气流喷嘴，同时该位置其他部件无法产生该频率下噪声。分析该噪声由高速气流喷嘴发出。

测量得到的噪声源分布，以及各噪声源辐射分析结果，与卷接机组的部件构成以及本文中关于卷接机噪声特性分析结果基本一致，试验分析结果很好地印证了机械噪声辐射原理性分析结果。表明声强法可以很好地应用于类似卷接机这种复杂声源的噪声识别，为噪声控制提供了有效支持。

3 结束语

采用声强测量卷接机噪声辐射并绘制为声功率分布图。该声功率分布图各个单元区域清晰明确地反映出了卷接机组各个部件噪声辐射情况，并直接有效地找到噪声排放最大的单元区域，最终确定卷接机组相应的发声工作部件。

通过单元区域声功率的频率特性，结合机组该单元区域对应的运行部件进行分析，准确地进行了噪声源识别与分析，这些信息可以为下步开展各噪声源降噪以及机组噪声控制提供有效的数据基础。

[1]杨俊，程传玲.某型卷包机组噪声污染测评[J].机械工程与自动化，2010（3）：114-116.

[2]郝志勇，刘月辉，毕凤荣，等.乘用车柴油机噪声源识别方法的试验研究[J].内燃机学报，2004（2）：150-154.

[3]罗虹，余文国，褚志刚.声强测量法在发动机表面声源识别中的运用[J].重庆大学学报：自然科学版，2005（6）：9-11.

[4]郭永红，郭常立，李杰，等.内燃机噪声源识别与噪声控制技术研究[J].现代制造技术与装备，2009（1）：17.

[5]郝豫川.时选窗技术在传声器自由场互易校准中的运用[J].中国测试，2010（4）：10-12.

[6]周广林，陈剑，于飞，等.扫描声强法测量声功率时扫描参数的确定[J].农业机械学报，2004（4）：136-139.

[7]李阳星，周广林，陈心昭.球声源作振动时两种声强计算方法的比较[J].农业机械学报，2004（3）：124-127.

[8]陈心昭.噪声源识别技术的进展 [J].合肥工业大学学报：自然科学版，2009（5）：609-614.

[9]李青.基于LabVIEW的近场声全息噪声源识别系统[D].合肥：合肥工业大学，2010.

[10]杨洋，倪计民，褚志刚，等.基于互谱成像函数波束形成的发动机噪声源识别[J].内燃机工程，2012（3）：82-87.

Noise identification of cigarette assembling machine based on sound intensity measurement

XIE Rong-ji，WAN Yu-peng，YAO Xiao-bing
（Acoustics Department，National Institution of Measurement and Testing Technology，Chengdu 610021，China）

As traditional noise measurement method is not an efficient way in identifying individual noise emission sources for cigarette assembling machine because of the complexity of source properties and locations along the machine，sound intensity measurement technology was adopted to identify noise sourcesin cigarette assembling machine in sound powerleveland frequency character.A sound power distribution map was thereafter constructed based on the measured data，and all the noise parts can be effectively identified from the map，including sound power level and frequency character.This result provides an efficient way for noise source identification for complex sound source such as cigarette assembling machine，and supplies basic data for noise control engineering.

noise from cigarette assembling machine；sound intensity；sound power distribution map

TB535；TB52+.4；TH6；TP274

：A

：1674-5124（2014）05-0029-03

10.11857/j.issn.1674-5124.2014.05.007

2013-12-03；

：2014-01-15

谢荣基（1984-），男，重庆市人，工程师，主要从事声学测量与噪声控制工作。