客机发动机转子噪声主动控制研究

庞立红 韩 峰 刘 玲 冯梓鑫

(1.上海飞机设计研究院，上海 201210； 2.西安艾科特声学科技有限公司，西安 710000)

0 引言

在大型民机舱内降噪措施中，被动降噪方法大多使用阻尼层、消声器和动力吸振器等，由于其结构简单、可靠性高的特点因而被广泛采用。但是这些方法仅对中高频噪声的衰减效果明显，针对声波较长的低频噪声，为提高降噪效果，就需要增加隔声材料的尺寸和重量，这样会减少民机的可利用空间并增加运营成本。除此之外，随着民机设计水平的不断提高，高频噪声在设计之初便可以优化，因此在产品成型后，困扰设计师和用户的主要噪声是发动机引起的低频噪声，采用主动降噪技术可以有效地降低此类低频噪声。主动降噪技术是在噪声环境中添加一个人为的次级声源(例如扬声器)，通过一定的控制策略和算法，使次级声源产生一系列与原噪声振幅相同、相位相反的噪声信号，通过两列信号相叠加进而抵消原有的噪声。

目前，在飞机领域主动降噪技术主要在螺旋桨飞机和涡桨飞机上进行过验证，而在涡扇飞机上的试验较少。主动降噪技术应用到飞机上，尤其是涡扇式民用飞机，其难度主要有以下几点：1)前馈信号的提取；2)扩大降噪区域；3)飞机发动机产生的噪声能量大。本文将针对以上难点展开研究论证，为民机客舱低频噪声降噪提供有效的解决方案，提升民机客舱的舒适性。

1 主动降噪算法基本原理

采用多通道FXLMS算法来设计主动降噪系统。该算法是目前主动降噪系统中常用的算法之一，其原理框图如图1所示。

图1 算法框图

图中，

x

(

n

)代表飞机系统的噪声源(本文研究的噪声源为飞机发动机)，主动降噪系统提取该信号的频率特性作为参考输入信号；

d

(

n

)代表飞机舱内的原始噪声，为主动降噪系统需要抵消的目标噪声；

P

(

z

)代表从噪声源到飞机舱室之间的噪声传递路径；

W

(

z

)为主动降噪系统控制滤波器，整个算法运行过程中需要不断更新该滤波器数值，进而不断更新扬声器发出的声音；

S

(

z

)为误差通道，包含了信号传输通道中的A/D和D/A转换、功率放大器及声音传播路径等环节，引入该参数对控制滤波器进行修正；

y

′(

n

)为扬声器发出的声音(次级声源)经过误差通道后到达目标区域的噪声成分。主动降噪系统常用的参考信号提取方法有三种：直接提取(如机上提供发动机转速信号)、麦克风采集噪声信号和加速度传感器采集振动信号。由于发动机舱室内部噪声是由舱壁结构振动引起的，因此本文采用加速度传感器采集的振动信号作为系统参考输入信号。主动降噪系统的核心是要设计一套控制器

W

(

z

)，使其驱动扬声器发出声音来抵消声场原始噪声

d

(

n

)，使噪声误差信号的平方最小，噪声误差信号公式如式(1)所示：

e

(

n

)=

d

(

n

)-

y

′(

n

)=

d

(

n

)-

W

(

n

)

x

′(

n

)

(1)

定义代价函数J(n)为：

(2)

式中，

K

为误差麦克风的数量。采用最陡下降法对代价函数

J

(

n

)求导数即可得控制滤波器

W

(

z

)的实时更新公式为：

(3)

式中，

μ

为迭代步长。

2 舱内噪声分布和声振相关性分析

在进行主动降噪试验之前，首先针对试验飞机进行噪声和振动的测试，根据测试分析结果来确定加速度传感器和误差麦克风的安装位置。由于本次试验的目的是控制客舱后部若干排座位处的噪声，因此仅在客舱后部乘客和后乘务员的座位头靠位置布置了22个麦克风测点，如图2所示，图中A系列编号对应麦克风点。同时3个单轴向加速度传感器安装在机舱内饰板上，如图2中C1-C3所示；另外将3个三轴向加速度传感器(共9个通道)分别布置在机舱侧壁的加强框和后储藏室的加强框上，分别如图2中C4-C12所示。

图2 噪声及振动测点俯视图

2.1 空间噪声云图

根据图2中的传感器布置方案，启动飞机。测试过程中飞机地面“开车”，发动机一级转子N1转速达到95%，空调处于正常运行状态。试验测试过程中采样频率为2 kHz，分析频率上限为1 kHz。根据各测点的声压测试结果，舱内总声压级云图如图3所示。从图3中可以看出，左后方位置处噪声声压级最大，往前依次递减。这是因为发动机安装在该位置外侧。

图3 总声压级云图

本文研究的飞机发动机由两级转子构成，二者转速不同。本文内容仅对第一级转子(N1)引起的舱内噪声进行控制研究。第一级转子引起的第一阶振动噪声频率(N1-1)为93.75 Hz,从噪声测试数据中提取该频率下对应的噪声成分，得到转子N1引起的第一阶舱内声压级云图如图4所示。

图4 N1的1阶声压级云图

从图4中N1的第1阶云图分布可以看出，第一级转子引起的飞机舱内的第1阶噪声分布与图3中总声压级分布基本一致，噪声量级从后侧向前侧依次递减，而且机舱两侧内饰板附近噪声高于中间过道区域。

2.2 声振相关性分析

主动降噪系统中一个重要的环节是控制器参考信号的选择和提取。根据噪声分析，接下来采用加速度传感器提取发动机振动信号作为控制系统参考输入信号，利用相干函数的方法筛选出加速度传感器合适的布置位置。

常相干函数是相干性分析的基础，其表达式定义为：

(4)

式中，f为频率；i=1,2,…,q，代表加速度传感器的通道序号；

y

为目标噪声通道；H(f)为输入信号到输出信号之间的传递函数；G(f)为输入信号的自谱；G(f)为输出信号的自谱；G(f)为输入信号和输出信号之间的互谱。

从公式(4)可以看出，相干函数等于所考虑的噪声源与目标区域噪声互谱的平方除以各自的自谱。相干函数的数值越大，说明该噪声源对目标区域噪声产生的影响越大。一般认为，相干系数γ>0.95，存在显著相干性；0.8<γ<0.95，高度相关；0.5<γ<0.8，中度相关；0.3<γ<0.5，低度相关；γ<0.3，认为不相关。通过相干性分析，可以得到不同频率成分下振动信号与噪声信号之间的关系。

因为舱室噪声大部分是由发动机引起的，而发动机引起的最大噪声点在麦克风

A

74处，因此接下来仅分析12个通道测得的振动信号与麦克风

A

74点测得的噪声信号之间的相干性。12个通道对应的振动信号与发动机转子

N

1引起的第1阶(

N

1-1)和第2阶噪声(

N

1-2)的相干系数如表1所示。从表1中可看出，与第1阶噪声相干性较好的通道有

C

2-

C

4、

C

6-

C

7、

C

9-

C

12；与第2阶相干性较好的通道有

C

3-

C

4、

C

7-

C

8、

C

10、

C

12。在本试验中优先控制发动机转子

N

1引起的第1阶和第2阶噪声，而振动信号通道

C

12与这两阶噪声的相干系数分别高达0.96和0.86。因此选择

C

12通道作为控制系统的输入信号。该通道振动信号与测点

A

74的噪声信号在整个频带内的相关性如图5所示。

表1 相干系数表

图5中标记为“1”、“2”、“3”、“4”的峰值分别为选择的振动信号与发动机转子

N

1引起的第1、2、3和4阶频率点对应的被控噪声之间的相干性。从图中可以看出相干性在这几个频率点均较高，因此理论上在这四个频率点处可以取得较好的降噪效果。

图5 C12-A74相干性

3 降噪算法仿真

3.1 安装布置方案

从图3和图4中的噪声分布可以看出噪声值在左侧后两排座位处较高，因此在试验过程中，误差麦克风布置在乘客和后乘务员座椅头靠处的

A

4、

A

5、

A

73和

A

74四个测点。次级声源选择：1)最后排乘客座椅上方的天花板处的扬声器

B

4、

B

5；2)最后排乘客头部左侧侧壁板处的扬声器

B

35；3)最后排乘客脚部左侧侧壁板处的扬声器

B

36；4)后乘务员后壁板上下两个扬声器

B

37、

B

38；5)后乘务员左侧壁板上下两个扬声器

B

40和

B

41。布置图如图6所示。根据图中扬声器以及麦克风的安装位置，首先使用控制器驱动次级声源扬声器发出白噪声信号，采用

LMS

(

Least

Mean

Square

)算法辨识各扬声器到每个麦克风之间的误差通道S′(z)。

图6 主动降噪设备安装示意图

3.2 算法仿真分析

根据上述测得的对应选择点的振动信号、噪声信号以及辨识出来的误差通道结果，采用

FXLMS

算法进行仿真，得到4个误差麦克风点的代价函数随时间的变化如图7所示。从图7中控制前后的代价函数曲线可以看出

FXLMS

算法收敛速度很快，能够在1

s

内快速达到稳定的降噪状态。对比控制前后代价函数的变化曲线可以看出在4个误差麦克风点的整体降噪效果显著，平均降噪量稳定在10

dB

左右。

图7 代价函数曲线

主动降噪系统开启前后，4个麦克风测点的噪声频谱变化分别如图8～图11所示。图中93.75

Hz

对应发动机转子

N

1引起的第一阶噪声频率，其他各阶噪声的频率为93.75

Hz

的对应倍数。对比控制前后的频谱曲线可以看出，主动降噪系统几乎能够同时在4个麦克风测点降低发动机引起的1 000

Hz

以下的各阶噪声，尤其是前两阶噪声，降噪效果最为明显。在麦克风

A

5和

A

74点，前两阶噪声几乎完全被抵消。

图8 A4测点降噪曲线

图9 A5测点降噪曲线

图10 A73测点降噪曲线

图11 A74测点降噪曲线

接下来对4个被控麦克风测点的总声压级频谱进行平均处理，

A

计权后如图12所示。从整体平均结果中可以看出，在

N

1的1阶和2阶频率处控制效果较好，降噪量分别达到了25.5

dB

和12

dB

。这说明选择

C

12为参考信号是合适的。

图12 误差点的总声压级曲线图

四个麦克风测点整体声压级降噪量如表2所示，在不做计权处理情况下降噪效果在8.5

dB

～11.9

dB

之间。由于被控噪声主要集中在低频段，

A

计权处理后降噪效果在2.8

dBA

～4.6

dBA

，整体平均降噪量约3

dBA

。该降噪效果可以取得较好的主观听觉改善。

表2 降噪效果表

4 结论

1)本文对客机舱室内部声场进行了分析，利用相干性函数，通过分析布置在舱壁的加速度传感器信号和座椅位置处噪声信号间的声振相干性，选择合适的振动信号作为主动降噪系统的参考输入信号。

2)基于

FXLMS

算法设计主动降噪系统，取得了飞机舱内座椅位置处区域化降噪效果，被控区域整体噪声降低约10

dB

。