工业平缝机的噪声源识别与运行噪声预测研究

张志勇， 刘 鑫， 黄彩霞， 谭 涛

(1. 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室，长沙 410114；2. 长沙理工大学 汽车与机械工程学院，长沙 410114； 3. 湖南涉外经济学院 机械工程学院，长沙 410205)



工业平缝机的噪声源识别与运行噪声预测研究

张志勇1,2， 刘 鑫1， 黄彩霞3， 谭 涛2

(1. 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室，长沙 410114；2. 长沙理工大学 汽车与机械工程学院，长沙 410114； 3. 湖南涉外经济学院 机械工程学院，长沙 410205)

为了有效控制工业平缝机的运行噪声，有必要开展噪声源识别和运行噪声预测研究。首先基于分部运行法进行平缝机振动与噪声信号的测试实验，并对采集的振动信号进行低通滤波和去趋势项处理；然后根据分部运行下的噪声功率谱密度，确定出主要的噪声源是刺布挑线机构和旋梭机构；最后分别以主要噪声源附近的振动加速度信号和运行噪声声压为自变量和因变量，基于核偏最小二乘回归方法建立运行噪声的预测模型，开展了运行噪声对振动加速度的敏感性分析。噪声预测模型的精度分析表明，振动加速度与噪声声压之间的非线性关系能被准确建模，运行噪声预测模型具有非常高的精度。敏感性分析进一步确定，平缝机运行噪声对刺布挑线机构Y方向的振动最敏感，其次是旋梭机构Z方向的振动。

噪声源识别；噪声预测；分部运行；核偏最小二乘；敏感性分析；工业平缝机

工业平缝机是制衣厂的主要缝制设备，随着平缝机转速的增加和生产规模的提高，大量同时工作的机器所带来的噪声对操作员的工作效率和健康带来极大的影响[1]，而且噪声干扰容易导致安全事故的发生，因此有必要对平缝机的噪声控制问题开展研究，而准确识别噪声源并对噪声进行预测是有效解决问题的关键，也一直是噪声控制研究人员的研究重点[2-3]。

基于实验的噪声源识别方法主要包括覆盖法、声压测量法、声功率测量法、声强测量法和振动测量法等[4-7]。其中覆盖法是最可靠的方法，但是需要在消声室中进行，且需要确保对覆盖部分的噪声有效阻断，对于复杂、精密的平缝机显然是不切实际。通过声压法测量机械系统的噪声，能够得到高精度的声压量，但是测量结果易受环境的影响而需要进行修正[4]。声功率的测量也需要在特定的声学环境里直接测量声压，再计算出声功率[5]。声强测量不受周围环境反射的影响，也不受背景噪声的影响，因此，近年来该方法已成为噪声源识别、声功率评定最有效的手段之一，但此方法所需要的软硬件成本和实施费用较高[6]。振动测量法是根据表面振动速度计算出表面辐射声功率，不需要特殊的声学环境，但需要测量大量的数据[7]。

基于数值分析的噪声源识别方法，首先是建立声振模型，然后通过分析振动与声音的关系来预测噪声。声振模型主要包括物理模型[8]、能量统计模型[9]和有限元模型[10]等。其中，物理模型利用解析形式的方程式建立振动与噪声的本构关系，但对于复杂的结构或系统，建立解析形式的模型较难，甚至根本就不存在解析模型。另一方面，统计模型和有限元模型一般利用AutoSEA和ANSYS等商业软件建立声振模型，用来预测噪声声压级或声场分布，但无法给出噪声的解析模型。更重要的是，这些模型很难用实验数据进行校正。

本文首先基于分部运行法开展工业平缝机噪声源识别，然后利用噪声源附近的振动加速度信号和运行噪声声压，基于核偏最小二乘方法建立平缝机运行噪声的高精度、解析形式的预测模型，并根据预测模型分析运行噪声对每个振动的敏感性，进一步确定运行噪声对噪声源哪个方向的振动最敏感。提出的噪声预测模型完全基于实验数据建模，具有建模方法简单、模型为解析形式、预测精度高等特点。因此，研究的方法和结论能为机械系统的振动与噪声控制提供参考。

1 平缝机噪声源识别

1.1 分部运行实验

平缝机的动力传递路线可分3条：① 驱动电机直接驱动上轴机构，再由上轴机构将动力传动给刺布挑线机构；② 竖轴机构通过两对伞齿轮啮合将动力由上轴传递到下轴，同时也把转速增加一倍。另外，竖轴和下轴末端分别安装了油泵和旋梭机构；③ 抬牙送布机构直接将上轴的旋转运动转变为小角度的往复摆动。分部运行的原则是保证拆除机构后不会对其他剩下机构的运行造成影响，因此方案为：首先在所有机构都未拆除的情况下进行整机运行实验；然后分别拆除旋梭机构、下轴机构、刺布挑线机构、抬牙送布机构、竖轴机构、驱动电机，共进行7次振动与噪声测试实验。

为了测量平缝机分部运行过程中的振动与噪声信号，采用如图1所示的实验方案。定义地面向上的方向为Z方向，操作人员面对的方向为Y方向，电机轴线方向为X方向。测量加速度的传感器选用美国PCB生产的333B30型加速度传感器，其频率响应范围、相对灵敏度、质量等参数符合国家标准[11]的相关规定。通过平缝机的动力学分析可知，冲击力主要在Y方向和Z方向，且产生冲击力较大的部件为刺布挑线机构和旋梭机构。结合平缝机特点和机架的结构模态分析结果，确定振动测试点的布置如下：测试点1位于平缝机机头靠近针杆处；测试点2和3分别布置在驱动电机罩上端和台板左侧；测试点4安装在针板的安装孔处；测试点5和6分别布置在润滑油盘和机架横梁处。其中测试点4是国家标准[11]规定的振动测试点。

测量噪声信号的声级计选用杭州爱华仪器有限公司生产的AWA6270+AB型声级计。声级计按国家标准[12]要求，其端面轴线对准针板孔与针板平面成45°夹角，通过针杆中心平面且垂直于主轴轴线。噪声测试位置是国家标准[12]规定的噪声测试点。平缝机运行中的噪声相对声压值由实时声压信号输出接口提供。平缝机空载运行于4 000 r/min，测量环境为较大空间的室内，环境噪声低于最低工作噪声10 dB以上，符合国家标准[11]对环境的规定。为了获得较高的信号同步性，振动与噪声信号采集选用NI的PXI-8105e嵌入式控制器和动态采集卡PXI-4472，采样频率为10 kHz。

图1 平缝机振动与噪声信号测试实验Fig.1 The vibro-acoustic experiment of sewing machines

1.2 信号处理

考虑到平缝机结构振动所产生的结构噪声以中低频为主，信号滤波的低通截止滤波频率为1 000 Hz。另外，在信号采集过程中，由于放大器温漂、传感器频率特性不稳定性，以及噪声干扰等因素，采集的信号数据往往会偏离基线，这种信号的趋势项会影响信号的正确性。本文采用多项式最小二乘法对采集的加速度和噪声信号进行消除趋势项处理，其过程可描述如下：

(1)

式中:k=1,2,…,n为采集信号的序号，m为多项式的阶次；

(2) 待定系数aj(j=0,1,…,m)通过最小二乘法求解下式而获得：

(2)

(3)

1.3 平缝机噪声源识别

对采集的噪声信号进行低通滤波和消除趋势项处理后计算功率谱密度。图2(a)～图2(d)分别为整机、拆除旋梭机构、下轴机构和刺布挑线机构后的噪声声压功率谱密度，峰值降低情况如表1所示。由图2(a)所示的噪声功率谱密度可知，两个波峰对应的频率分别为68.4 Hz和131.8 Hz，与上轴旋转频率66.7 Hz和下轴旋转频率133.4 Hz很接近，可知噪声主要为机构撞击声和结构噪声。

图2 分部运行时的噪声功率谱密度Fig.2 Power spectral density of sewing machines noise pressure under separated operation

由表1、图2(a)和图2(b)可知，拆除旋梭机构后，131.8 Hz处的功率谱密度峰值由24降至17，说明旋梭机构是产生131.8 Hz噪声的主要激励源。由表1、图2(c)和图2(d)可知，拆除刺布挑线机构能将68.4 Hz处的功率谱密度峰值由24降低到8，同时将131.8 Hz处的功率谱密度峰值由15降低到一个很小的值，可见刺布挑线机构是产生68.4 Hz和131.8 Hz噪声的主要激励源。综上所述，平缝机最大的噪声源是刺布挑线机构，其次是旋梭机构。通过对刺布挑线机构和旋梭机构进行运动与结构分析，可知刺布挑线机构通过曲柄滑块机构实现针杆的上下运动，由曲柄摇臂机构实现挑线杆的挑线运动。旋梭在结构上相当于一个偏心轮，且旋转速度是上轴的2倍。这些往复运动机构和偏心轮的高速旋转是产生振动的主要原因。虽然上轴和下轴都安装了平衡块进行动平衡，但安装的相位角，以及平衡块的质量分布是改善平衡效果的关键，仍值得进一步分析。

表1 分部运行下的噪声声压功率谱密度峰值

2 核偏最小二乘回归建模

2.1 核函数变换

传统的偏最小二乘回归方法实质是一种线性建模方法，只有当自变量与因变量之间的关系为线性相关关系时才能获得较高的建模精度。核偏最小二乘回归方法首先通过核函数将原始空间里的非线性关系映射到特征空间，实现非线性关系到线性关系的转化。然后，再利用偏最小二乘回归方法建立线性模型，获得高精度的回归模型。该方法在不同领域得到了广泛应用[14-15]。

Φ:xi∈Rm→Φ(xi)∈H

(4)

具体可描述如下：

(1) 为了处理数据间幅值大小不一致，避免大数淹没小数的问题，建模前先将原始数据进行标准化，方法如下：

(5)

(6)

(2) 利用标准化后的数据计算核矩阵，实现原变量空间到特征空间的变换，如：

[K]ij=〈Φ(xi),Φ(xj)〉=[k(xi,xj)]

(7)

式中：xi和xj都为建模数据；k(·)为核函数。在此选择径向基函数作为核函数，如：

k(x,y)=exp(‖x-y‖2/c)

(8)

式中:c为核函数宽度，表示为[14]：

c=rpσ2

(9)

式中：r为根据建模过程决定的常数；p为建模数据的维数；σ2为建模数据的方差。

(10)

式中：I为n×n维单位矩阵；En为元素全为1的n×n维矩阵；n为样本数据空间大小。

当用另一组实验数据检验回归模型精度时，检验数据也同样先经过标准化后，再计算核矩阵，方法如下：

[Kt]tj=〈Φ(xt),Φ(xj)〉=[k(xt,xj)]

(11)

式中:xt为检验数据，样本空间大小为nt。

检验数据的核矩阵中心化方法为：

(12)

式中:Ent为元素全为1的nt×n维矩阵。

2.2 偏最小二乘回归建模

在核函数变换后的特征空间内，利用偏最小二乘方法建立回归模型的过程表示如下：

(1) 随机设置初始向量u0，可以为因变量的任意一列。

(2) 计算权值向量wi，如：

wi=ΦiT/‖ΦiTui‖

(13)

(3) 提取成分ti：

(14)

(4) 更新ui：

ui=Yiqi/(qiTqi)

(15)

式中:qi=Yiti/‖titiT‖2。

重复步骤(2)～(4)，直至所有成分被提取。提取成分的数量不仅要确保获得较高的拟合精度，同时也要避免过拟合，因此每次提取一个新成分时需要检查该成分对提高回归模型预测精度的重要性，当成分对预测精度贡献不大时便停止成分提取。成分贡献量计算方法如下[16]：

λ=PRESSk/SSRk-1

(16)

式中：PRESSk为提取第k个成分后的回归模型预测误差平方和；SSRk-1为提取第k个成分前回归模型拟合误差平方和。当系数λ大于0.9是可认为第k个成分对于预测精度的提高无意义，可停止成分提取。

在提取成分过程中，K和Y的更新公式为：

(17)

(18)

当所有的成分提取后，以建模数据为输入时，回归模型的输出为：

(19)

由于在回归建模时对建模数据进行了标准化，回归模型输出需要还原为原值，方法为：

(20)

以检验数据为输入时，回归模型输出的计算方法如式(21)，预测数据还原方法如式(20)。

(21)

3 噪声预测与分析

3.1 预测精度分析

在分析回归模型的预测精度时，一般用测定系数表示回归模型输出对真实数据的拟合精度，如：

R2=1-SSR/SSY

(22)

图3～图4为核偏最小二乘回归模型输出的预测数据与建模数据的对比。其中图3的横坐标和纵坐标分别为建模数据和预测数据，两者误差越小就越接近对角线。由图可看出，所有点都集聚在对角线周围，说明预测数据与建模数据的误差比较小。图4为预测数据和建模数据在时域中的对比，同样可看出两者误差也非常小。通过式(22)计算回归模型的测定系数为0.99，说明回归模型的拟合精度非常高。

图3 预测数据与实验数据对比Fig.3 Comparison of predictive data and modeling data

图4 预测数据与实验数据在时域中的对比Fig.4 Comparison of predictive data and modeling data in time domain

用建模数据检验回归模型的精度时，只能说明回归模型对建模数据的拟合精度。因为建模数据参与了回归系数的优化，所以对模型是否具备稳健性没有说服力。为了检验回归模型的稳健性，一般还要以未参与建模的检验数据为模型输入进行拟合精度分析。图5～图6为回归模型的稳健性分析。由这2个图可知，回归模型对检验数据的拟合精度比对建模数据的拟合精度略低。用式(22)计算回归模型的测定系数为0.98，说明回归模型具有非常强的稳健性。需要说明的是，建立的噪声预测模型只能表示当前测试点的声振关系，对于不同的测试点有不同的噪声预测模型。

图5 预测数据与测试数据对比Fig.5 Comparison of predictive data and testing data

图6 预测数据与测试数据在时域中的对比Fig.6 Comparison of predictive data and testing data in time domain

3.2 敏感性分析

虽然通过分析平缝机分部运行实验下的噪声功率谱密度，识别出主要的噪声源为刺布挑线机构和旋梭机构，但仍未知这些机构哪些方向上的振动对噪声影响较大，而确定出需要控制的振动方向是结构或机构低噪声优化设计的重要前提条件。为此，有必要基于建立的高精度运行噪声预测模型，开展运行噪声对振动加速度的敏感性分析，确定出对运行噪声最敏感的振动，为平缝机结构低噪声设计提供参考。

假设不同机构的不同方向的振动不具有耦合性，或只具有低耦合性，可采取如下的敏感性分析方法：首先人为地每次降低一个机构某一方向的振动加速度幅值，并作为噪声预测模型的输入；然后计算预测模式输出噪声声压的有效值；重复以上过程，分别对2个噪声源2个方向的振动加速度，按降低0%，20%，40%，60%进行运行噪声的敏感性分析，如图7所示。容易知道，可根据曲线的斜率判断敏感性的大小，如斜率越大则敏感性越大。由图可知，平缝机运行噪声对刺布挑线机构Y方向的振动最敏感，其次是旋梭机构Z方向的振动。降低这2个部件在这2个方向上的振动，对降低平缝机运行噪声最有效。

图7 振动加速度敏感性分析Fig.7 Sensitivity analysis of vibration accelerations

4 结 论

开展了工业平缝机噪声源识别和运行噪声预测研究，得到如下结论：

(1) 基于分部运行下的噪声功率谱密度分析，确定平缝机的最大的噪声源为刺布挑线机构，其次是旋梭机构。

(2) 以噪声源附近的振动加速度为自变量，平缝机运行噪声为因变量，基于核偏最小二乘回归方法建立运行噪声预测模型。预测精度分析证明，噪声预测模型的预测精度非常高，同时具有非常强的稳健性。

(3) 利用噪声预测模型开展运行噪声对振动加速度的敏感性分析，确定平缝机运行噪声对刺布挑选机构Y方向的振动最敏感，其次是旋梭机构Z方向的振动。低噪声结构优化设计时，应重点考虑如何降低这2个机构在这2个方向的振动。

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Noise source identification and operating noise prediction of the industrial sewing machines

ZHANG Zhiyong1, LIU Xin1, HUANG Caixia3, TAN Tao2

(1. Key Laboratory of Safety Design and Reliability Technology for Engineering Vehicle, Hunan Province，Changsha 410114, China;2. College of Automobile and Mechanical Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China;3. College of Mechanical Engineering, Hunan International Economics University, Changsha 410205, China)

In order to effectively control the operating noise of industrial sewing machines, the noise source identification and operating noise prediction are very necessary. An experiment for acquiring the signals of vibration and noise of sewing machines was implemented based on the method of separated operation. The vibration signals were processed by low pass filtering and anti-trend processing. The main noise sources were identified by the power spectral density of operating noise under separated operation, which are the part of piercing cloth and pick-up thread and the rotary shuttle part. The vibration accelerations and the noise pressures nearby the main noise sources were treated as the independent variables and the dependent variable, respectively, with which an operating noise predictive model was established based on the kernel partial least squares method. The accuracy analysis of the predictive model shows that the nonlinear relationship between the vibration accelerations and noise sound pressure can be accurately modeled and the model has a very high accuracy. The sensitivity analysis further determines that the operating noise is the most sensitive to the vibration accelerations in theYdirection of the part of piercing cloth and pick-up thread, followed by the vibration accelerations of the rotating shuttle part in theZdirection.

noise source identification; noise prediction; separated operation; kernel partial least squares; sensitivity analysis; industrial sewing machine

湖南省自然科学基金(2015JJ2002) ；湖南省教育厅资助科研项目(15B008)；国家自然科学基金(51305047)

2015-08-25 修改稿收到日期：2015-12-18

张志勇 男，博士，副教授，1976年4月生

TS941.56

A

10.13465/j.cnki.jvs.2016.20.035