當動車高速行駛時，車外噪聲是典型的"多源耦合"系統——氣動噪聲（車頭、受電弓、車身縫隙）、輪軌噪聲（車輪、鋼軌、轉向架）、機械噪聲（電機、齒輪箱）相互疊加，不僅成為沿線環境的"干擾源"，更會通過車身結構傳遞至車內，直接影響乘客體驗。明確主要噪聲源的位置及貢獻占比，成為降噪設計的關鍵。

車外噪聲源識別的核心挑戰

• 移動聲源的動態特性干擾：動車高速移動會產生多普勒效應，傳統固定聲源波束形成方法無法實時跟蹤聲源位置，導致頻率與聲壓級測量偏差。
• 背景噪聲與空氣湍流影響：戶外測量中，風噪會干擾傳聲器信號。動車通行和局部日照加熱引起空氣湍流，會降低陣列信號相干性，且高頻段相干長度縮短，進一步影響測量精度。
• 空間分辨率不足與偽聲源干擾：傳聲器陣列設計和成像算法存在旁瓣效應和聲源分不清問題，易產生“鬼影源”（非真實噪聲源），尤其在復雜噪聲場（如轉向架、受電弓多源疊加）中，難以精準區分各聲源貢獻。
• 多噪聲源區分難度大：動車外部噪聲源涵蓋轉向架（輪軌、齒輪噪聲）、受電弓（氣動噪聲）、車身縫隙等，各聲源空間重疊、頻率耦合，需實現子部件級（如輪對）的精準定位與量化。
• 陣列設計的場景適配問題：不同測試場景（如線路旁測轉向架、車站測受電弓）對陣列尺寸、傳聲器分布要求不同，需平衡空間分辨率、測量距離與抗干擾能力。

HBK解決方案

HBK能夠提供完整的解決方案，噪聲云圖疊加在軌道車輛的圖像上，可清晰查看車輛各部件（如車頭或第一個轉向架）的聲壓、聲壓貢獻密度和聲強等信息，并深入了解聲音的輻射特性。

通過對軌道車輛整體或局部進行聲成像，能夠區分氣動噪聲與輪軌、輪枕相互作用產生的滾動噪聲。還可針對受電弓等較小區域進行分析，并計算其聲功率貢獻量，按重要性對不同區域進行排序。明確車廂間通道等關鍵噪聲子源的位置、頻率成分及聲功率輻射特性，有助于確定通過哪些設計改進可最有效地降低整體噪聲輻射—— 無論是直接降低噪聲級，還是優化噪聲的頻率成分與傳播路徑。

核心秘密之一：噪聲測量精度的多重保障

• 采用專利設計的陣列，通過數值優化傳聲器位置，在寬頻帶內實現高旁瓣衰減，有效抑制可能出現的“鬼影”（非真實噪聲源）圖像。
• 陣列傳聲器內置TEDS數據包含傳感器復頻響信息，軟件自動讀取并對每一只傳聲器做頻響修正，獲得更加精確的測量。
• 傳聲器可現場校準，可同時進行多個傳聲器的校準，保證測量精度。
• 精度與存儲平衡：采用上采樣（up-sampling）技術，例如將 8192 樣本 / 秒的原始測量數據上采樣16 倍，在 3kHz 頻率可實現 <10% 的相位誤差（或 < 0.1dB 誤差）。該技術避免了“高采樣率直接采集”導致的海量數據存儲壓力，同時保證了測量精度，簡化了設備設置流程。

核心秘密之二：先進的成像算法

• 自動多普勒修正：通過實時調整傳聲器陣列的聚焦點，補償車輛“靠近陣列（高頻偏移）”和“遠離陣列（低頻偏移）”時的頻率變化，確保噪聲頻率測量的準確性。
• 支持自由場模式（適用于無地面反射干擾的場景）和鏡面地面模式（假設存在全反射地面，適配軌道測量環境）。
• 專門設計的“Array Shading”濾波技術，特別是對于大型陣列，考慮戶外空氣湍流的影響。
• 反卷積算法，提高空間分辨率。

案例分享

西南交通大學依據ISO 3095 標準在高架橋開展通過噪聲測量（傳聲器距軌道中線7.5m/25m、高度 3.5m），并采用HBK 78 通道輪式傳聲器陣列（直徑 4m，距軌中線 7.5m，高度2m）和軌道車輛移動聲源波束成形技術BZ-5939進行聲源識別。

結果表明：轉向架和受電弓區域是噪聲最強的聲源（350km/h時轉向架對總聲功率貢獻達 31.8%）；車廂區域聲源對通過噪聲的貢獻隨測量距離增加而上升，轉向架和車頭則下降；列車速度 200-350km/h 范圍內，轉向架與下部區域的貢獻隨速度升高而降低，車廂中部則升高。研究最終為高速列車外部噪聲控制提供了依據，同時指出未考慮軌道/ 橋梁噪聲、車身聲源貢獻可能被高估等局限。

更多信息請參閱Zhang, Jie, Xiao, Xinbiao, Wang, Dewei, Yang, Yan, Fan, Jing, Source Contribution Analysis for Exterior Noise of a High-Speed Train: Experiments and Simulations, Shock and Vibration, 2018, 5319460, 13 pages, 2018.

總結

通過“精確測量+ 精準定位 + 定量分析”為降噪設計提供直接依據，HBK移動聲源波束形成系統可實現核心能力包括：

• 噪聲源排序：可定義受電弓、輪對、轉向架、車廂間通道等小區域，計算各區域的聲功率貢獻量，按“噪聲重要性”對區域排序（例如明確轉向架是主要噪聲源）。
• 多維度特性分析：輸出噪聲源的位置信息（疊加車輛圖像，直觀顯示部件噪聲級）、頻率成分（明確高噪聲對應的頻率范圍）、聲功率輻射特性（量化噪聲源的貢獻）。
• 設計改進指導：基于上述數據，工程師可確定“最優改進位置”——例如若車廂間通道是高頻噪聲主要來源，可針對性優化通道密封結構；若輪軌滾動噪聲占比高，可改進輪軌材質或打磨工藝，從而高效降低整體噪聲輻射

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