管道噪聲問題的原因分析與解決方案
管道噪聲問題的原因分析與解決方案
管道噪聲是在管道內(nèi)產(chǎn)生的或沿管道傳播的噪聲,主要指氣流通過管道時(shí)產(chǎn)生的噪聲。管道噪聲通常包括:阻擋噪聲、格柵噪聲和閥門噪聲。它們廣泛存在于工業(yè)生產(chǎn)和居民生活的各個(gè)領(lǐng)域,如煤礦的風(fēng)井噪聲、熱電廠送氣和排氣的管道噪聲以及大型集中空調(diào)送、排風(fēng)的管道噪聲等,給人們的生產(chǎn)、生活造成嚴(yán)重危害。下面對管道噪聲問題的原因做簡單分析并且就其解決方案進(jìn)行研究。
1.管道噪聲問題的原因分析
1.1阻擋噪聲
阻擋噪聲是指氣流在管道中和障礙物支架、加固梁、導(dǎo)流板等相互作用時(shí)物體受到拖曳或提舉而產(chǎn)生的噪聲。這種噪聲產(chǎn)生的機(jī)理比較復(fù)雜,為建立定量關(guān)系可將實(shí)際條件簡化為:(1)障礙物的尺寸是比管道橫截面的尺寸小得多的。這能保證空氣在狹窄通道的流速,不至于過高地超過平均流速。這種情況下噪聲輻射是氣流與物體的相互作用(偶極子聲源)產(chǎn)生的,而不是湍流的混合過程(四極子聲源)產(chǎn)生的。(2)管壁是具有聲學(xué)反射性的。這時(shí)管壁的聲像作用使阻擋物體提舉分量的起伏力引起的聲輻射被抵消了,只有拖曳力所產(chǎn)生的噪聲才能沿管道傳播。
1.2格柵噪聲
格柵噪聲是指氣流通過柵條、格柵、擴(kuò)散器或穿孔板時(shí),同氣流受到障礙物阻擋時(shí)相似,也會產(chǎn)生噪聲,其不同點(diǎn)是:(1)格柵位于管道的一端。(2)管道具有相當(dāng)大的橫截面。(3)通常氣流的速度(風(fēng)速)很低。雖然近年來使用的風(fēng)速不斷增大,但最高風(fēng)速仍只有每秒30米,比聲速小得多。
格柵噪聲是氣流與剛性物體相互作用而產(chǎn)生的,因此具有偶極子的聲輻射特性,即聲功率與流速的6次方成正比。
1.3閥門噪聲
閥門是控制通過管道氣流量的機(jī)構(gòu)。通常閥門兩側(cè)有相當(dāng)大的壓力比,足以使出口處氣流的馬赫數(shù)達(dá)到1。在這種條件下,氣流就是阻塞的。
在阻塞氣流的情況下,有兩種發(fā)生機(jī)制:(1)噴氣噪聲的發(fā)生機(jī)制,為閥門后部的湍流混合過程所產(chǎn)生,具有四極子輻射的特性。(2)沖擊噪聲的發(fā)生機(jī)制,是在閥門后的區(qū)域內(nèi)湍流與復(fù)雜的氣流場相互作用所產(chǎn)生的。對于壓力比小于3的閥門,這兩種機(jī)制所產(chǎn)生的噪聲都需要加以考慮;對于壓力比大于3的閥門,沖擊噪聲是主要的,噴氣噪聲可以忽略不計(jì)。
2.管道噪聲問題的解決方案
2.1無源噪聲控制
管道噪聲的控制,以往主要采用阻性和抗性消聲器的方法,即無源噪聲控制,其降噪的機(jī)理在于聲能的消耗是通過噪聲聲波與聲學(xué)材料或聲學(xué)結(jié)構(gòu)的相互作用來完成。阻性消聲器主要適用于中高頻噪聲,對于低頻噪聲一般采用抗性消聲器的方法,但這往往存在幾何尺寸的限制問題。此外,管道中安裝消聲器后,總會產(chǎn)生一定的阻力,引起壓力的損失、風(fēng)量的影響等問題。因此,為了彌補(bǔ)無源噪聲控制的缺陷,更好地解決管道噪聲問題,近年來研究提出了有源噪聲控制。
2.2有源噪聲控制
有源消聲又稱噪聲主動(dòng)控制,是指人們利用聲波干涉原理,在原噪聲聲場中人為地引入次級聲源,并使之實(shí)時(shí)地產(chǎn)生與原噪聲聲波幅值相等而相位相反的次級抵消聲波,通過該聲波與原噪聲聲波在空間同向傳播過程中的相消性干涉來達(dá)到降低噪聲的目的。
2.2.1有源消聲系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)
根據(jù)控制器輸入信號獲取傳感器(初級信號拾取傳感器或監(jiān)測傳感器)在管道中的布放位置是處在次級源中心線位置之前或之后(相對于噪聲聲波傳播方向而言),可將SISO管道有源消聲系統(tǒng)劃分為反向控制結(jié)構(gòu)(FBCS)和前向控制結(jié)構(gòu)(FFCS)兩種形式。若將反向控制結(jié)構(gòu)和前向控制結(jié)構(gòu)相結(jié)合,使控制器輸入信號同時(shí)來自位于次級源兩側(cè)的兩個(gè)信號拾取傳感器,則構(gòu)成雙輸入單輸出(TISO)的管道有源消聲系統(tǒng),叫復(fù)合控制結(jié)構(gòu)。反向控制結(jié)構(gòu)的管道有源消聲系統(tǒng)一定是反饋(閉環(huán))控制系統(tǒng);前向控制結(jié)構(gòu)的管道有源消聲系統(tǒng)中的監(jiān)測傳感器輸出用于控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)時(shí)稱為參數(shù)反饋,是一種典型的自適應(yīng)有源消聲控制結(jié)構(gòu)形式。前向控制結(jié)構(gòu)又可分為兩種形式:一種是使用直接從被控聲場中獲取的聲信號作為控制參考信號的寬頻帶前向控制結(jié)構(gòu);另一種是使用與被控聲場相關(guān)的非聲學(xué)量作為控制參考信號的窄頻帶前向控制結(jié)構(gòu)。當(dāng)監(jiān)測傳感器不存在或其輸出不再反饋給控制器輸入時(shí),則為寬頻帶開環(huán)前向控制結(jié)構(gòu)。若將初級信號拾取傳感器代之以各種非聲電轉(zhuǎn)換傳感器(加速度計(jì)、光電傳感器等),則形成窄頻帶閉環(huán)或開環(huán)前向控制結(jié)構(gòu)。當(dāng)初級信號拾取傳感器不存在,監(jiān)測傳感器同時(shí)完成獲取控制器輸入信號和監(jiān)測圖控制效果的雙重任務(wù)時(shí),則構(gòu)成反向控制結(jié)構(gòu)。當(dāng)該單一傳感器恰好位于次級源位置時(shí),可歸入兩種結(jié)構(gòu)中的任意一種。多輸入多出(MIMO)管道有源消聲系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分類與此相似。
2.2.2有源消聲系統(tǒng)的控制算法
在管道有源消聲系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)確定以后,各種控制算法的實(shí)現(xiàn)就成為提高系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。管道有源消聲控制算法主要解決兩個(gè)問題:一個(gè)是控制器要生成次級抵消聲場會花費(fèi)時(shí)間,因此必須能實(shí)時(shí)地對被控聲場進(jìn)行預(yù)測;另一個(gè)是控制器必須能補(bǔ)償次級聲通道傳遞函數(shù)以及可能包含的非線性或未建模動(dòng)力學(xué)的影響。大體上講,算法的實(shí)現(xiàn)主要經(jīng)歷了模擬電路、數(shù)字電路、計(jì)算機(jī)數(shù)字信號處理系統(tǒng)和專用集成數(shù)字系統(tǒng)幾個(gè)階段。下面僅就目前廣泛應(yīng)用于管道有源消聲系統(tǒng)的自適應(yīng)濾波控制算法和智能控制算法作一介紹。
(1)基于自適應(yīng)濾波技術(shù)的線性算法
目前廣泛使用的自適應(yīng)有源消聲Filtered-X LMS算法和Filtered-U LMS算法,在其濾波器權(quán)值迭代算法中均考慮了次級通道引起的濾波器輸入輸出信號時(shí)間不同步的影響(即首先將濾波器的參考輸入信號經(jīng)過一個(gè)傳遞函數(shù)等于次級通道傳遞函數(shù)的濾波環(huán)節(jié)濾波后再投入Widrow-Hoff LMS瞬時(shí)隨機(jī)梯度算法權(quán)值迭代運(yùn)算),并且均擴(kuò)展到了多輸入多輸出情況。Filtered-X LMS算法比較適合于不存在次級聲反饋路徑影響的窄頻帶前向控制結(jié)構(gòu)的情況,次級聲路徑的估計(jì)可以采用離線或在線辨識方法實(shí)現(xiàn),試驗(yàn)表明該算法即使在次級聲路徑估計(jì)存在90°相位差時(shí)仍然收斂。對于存在次級聲源反饋路徑的寬頻帶前向結(jié)構(gòu)管道有源消聲系統(tǒng),雖然可以采用模擬或數(shù)字補(bǔ)償器得到部分解決,但對用于時(shí)變聲場的自適應(yīng)有源消聲系統(tǒng)則更多采用Filtered-U LMS算法,并擴(kuò)展到了多輸入多輸出情況。
(2)基于智能控制技術(shù)的非線性算法
用智能學(xué)習(xí)算法替代自適應(yīng)濾波器的權(quán)值更新算法,可以大幅度提高系統(tǒng)對各種非線性環(huán)節(jié)的補(bǔ)償能力,獲得良好的控制效果。
首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、容錯(cuò)、并行等功能;其次模糊邏輯系統(tǒng)則提供了認(rèn)知不確定情形下的推理機(jī)制,有利于減少系統(tǒng)運(yùn)算量,提高實(shí)時(shí)性;最后利用遺傳算法就可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)全局最優(yōu)化,有利于提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和消聲量。
3.結(jié)束語
通過了解管道噪聲的成因,我們發(fā)現(xiàn)管道噪聲問題是一個(gè)難以徹底解決的問題,但是通過不斷地研究,我們也在尋求有效措施將其危害降至最低,努力為人們營造一個(gè)安靜、健康的環(huán)境。
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