工業平縫機的噪聲源識別與運行噪聲預測研究

張志勇， 劉 鑫， 黃彩霞， 譚 濤

(1. 工程車輛輕量化與可靠性技術湖南省高校重點實驗室，長沙 410114；2. 長沙理工大學 汽車與機械工程學院，長沙 410114； 3. 湖南涉外經濟學院 機械工程學院，長沙 410205)

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工業平縫機的噪聲源識別與運行噪聲預測研究

張志勇1,2， 劉 鑫1， 黃彩霞3， 譚 濤2

(1. 工程車輛輕量化與可靠性技術湖南省高校重點實驗室，長沙 410114；2. 長沙理工大學 汽車與機械工程學院，長沙 410114； 3. 湖南涉外經濟學院 機械工程學院，長沙 410205)

為了有效控制工業平縫機的運行噪聲，有必要開展噪聲源識別和運行噪聲預測研究。首先基于分部運行法進行平縫機振動與噪聲信號的測試實驗，并對采集的振動信號進行低通濾波和去趨勢項處理；然后根據分部運行下的噪聲功率譜密度，確定出主要的噪聲源是刺布挑線機構和旋梭機構；最后分別以主要噪聲源附近的振動加速度信號和運行噪聲聲壓為自變量和因變量，基于核偏最小二乘回歸方法建立運行噪聲的預測模型，開展了運行噪聲對振動加速度的敏感性分析。噪聲預測模型的精度分析表明，振動加速度與噪聲聲壓之間的非線性關系能被準確建模，運行噪聲預測模型具有非常高的精度。敏感性分析進一步確定，平縫機運行噪聲對刺布挑線機構Y方向的振動最敏感，其次是旋梭機構Z方向的振動。

噪聲源識別；噪聲預測；分部運行；核偏最小二乘；敏感性分析；工業平縫機

工業平縫機是制衣廠的主要縫制設備，隨著平縫機轉速的增加和生產規模的提高，大量同時工作的機器所帶來的噪聲對操作員的工作效率和健康帶來極大的影響[1]，而且噪聲干擾容易導致安全事故的發生，因此有必要對平縫機的噪聲控制問題開展研究，而準確識別噪聲源并對噪聲進行預測是有效解決問題的關鍵，也一直是噪聲控制研究人員的研究重點[2-3]。

基于實驗的噪聲源識別方法主要包括覆蓋法、聲壓測量法、聲功率測量法、聲強測量法和振動測量法等[4-7]。其中覆蓋法是最可靠的方法，但是需要在消聲室中進行，且需要確保對覆蓋部分的噪聲有效阻斷，對于復雜、精密的平縫機顯然是不切實際。通過聲壓法測量機械系統的噪聲，能夠得到高精度的聲壓量，但是測量結果易受環境的影響而需要進行修正[4]。聲功率的測量也需要在特定的聲學環境里直接測量聲壓，再計算出聲功率[5]。聲強測量不受周圍環境反射的影響，也不受背景噪聲的影響，因此，近年來該方法已成為噪聲源識別、聲功率評定最有效的手段之一，但此方法所需要的軟硬件成本和實施費用較高[6]。振動測量法是根據表面振動速度計算出表面輻射聲功率，不需要特殊的聲學環境，但需要測量大量的數據[7]。

基于數值分析的噪聲源識別方法，首先是建立聲振模型，然后通過分析振動與聲音的關系來預測噪聲。聲振模型主要包括物理模型[8]、能量統計模型[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動與噪聲的本構關系，但對于復雜的結構或系統，建立解析形式的模型較難，甚至根本就不存在解析模型。另一方面，統計模型和有限元模型一般利用AutoSEA和ANSYS等商業軟件建立聲振模型，用來預測噪聲聲壓級或聲場分布，但無法給出噪聲的解析模型。更重要的是，這些模型很難用實驗數據進行校正。

本文首先基于分部運行法開展工業平縫機噪聲源識別，然后利用噪聲源附近的振動加速度信號和運行噪聲聲壓，基于核偏最小二乘方法建立平縫機運行噪聲的高精度、解析形式的預測模型，并根據預測模型分析運行噪聲對每個振動的敏感性，進一步確定運行噪聲對噪聲源哪個方向的振動最敏感。提出的噪聲預測模型完全基于實驗數據建模，具有建模方法簡單、模型為解析形式、預測精度高等特點。因此，研究的方法和結論能為機械系統的振動與噪聲控制提供參考。

1 平縫機噪聲源識別

1.1 分部運行實驗

平縫機的動力傳遞路線可分3條：① 驅動電機直接驅動上軸機構，再由上軸機構將動力傳動給刺布挑線機構；② 豎軸機構通過兩對傘齒輪嚙合將動力由上軸傳遞到下軸，同時也把轉速增加一倍。另外，豎軸和下軸末端分別安裝了油泵和旋梭機構；③ 抬牙送布機構直接將上軸的旋轉運動轉變為小角度的往復擺動。分部運行的原則是保證拆除機構后不會對其他剩下機構的運行造成影響，因此方案為：首先在所有機構都未拆除的情況下進行整機運行實驗；然后分別拆除旋梭機構、下軸機構、刺布挑線機構、抬牙送布機構、豎軸機構、驅動電機，共進行7次振動與噪聲測試實驗。

為了測量平縫機分部運行過程中的振動與噪聲信號，采用如圖1所示的實驗方案。定義地面向上的方向為Z方向，操作人員面對的方向為Y方向，電機軸線方向為X方向。測量加速度的傳感器選用美國PCB生產的333B30型加速度傳感器，其頻率響應范圍、相對靈敏度、質量等參數符合國家標準[11]的相關規定。通過平縫機的動力學分析可知，沖擊力主要在Y方向和Z方向，且產生沖擊力較大的部件為刺布挑線機構和旋梭機構。結合平縫機特點和機架的結構模態分析結果，確定振動測試點的布置如下：測試點1位于平縫機機頭靠近針桿處；測試點2和3分別布置在驅動電機罩上端和臺板左側；測試點4安裝在針板的安裝孔處；測試點5和6分別布置在潤滑油盤和機架橫梁處。其中測試點4是國家標準[11]規定的振動測試點。

測量噪聲信號的聲級計選用杭州愛華儀器有限公司生產的AWA6270+AB型聲級計。聲級計按國家標準[12]要求，其端面軸線對準針板孔與針板平面成45°夾角，通過針桿中心平面且垂直于主軸軸線。噪聲測試位置是國家標準[12]規定的噪聲測試點。平縫機運行中的噪聲相對聲壓值由實時聲壓信號輸出接口提供。平縫機空載運行于4 000 r/min，測量環境為較大空間的室內，環境噪聲低于最低工作噪聲10 dB以上，符合國家標準[11]對環境的規定。為了獲得較高的信號同步性，振動與噪聲信號采集選用NI的PXI-8105e嵌入式控制器和動態采集卡PXI-4472，采樣頻率為10 kHz。

圖1 平縫機振動與噪聲信號測試實驗Fig.1 The vibro-acoustic experiment of sewing machines

1.2 信號處理

考慮到平縫機結構振動所產生的結構噪聲以中低頻為主，信號濾波的低通截止濾波頻率為1 000 Hz。另外，在信號采集過程中，由于放大器溫漂、傳感器頻率特性不穩定性，以及噪聲干擾等因素，采集的信號數據往往會偏離基線，這種信號的趨勢項會影響信號的正確性。本文采用多項式最小二乘法對采集的加速度和噪聲信號進行消除趨勢項處理，其過程可描述如下：

(1)

式中:k=1,2,…,n為采集信號的序號，m為多項式的階次；

(2) 待定系數aj(j=0,1,…,m)通過最小二乘法求解下式而獲得：

(2)

(3)

1.3 平縫機噪聲源識別

對采集的噪聲信號進行低通濾波和消除趨勢項處理后計算功率譜密度。圖2(a)～圖2(d)分別為整機、拆除旋梭機構、下軸機構和刺布挑線機構后的噪聲聲壓功率譜密度，峰值降低情況如表1所示。由圖2(a)所示的噪聲功率譜密度可知，兩個波峰對應的頻率分別為68.4 Hz和131.8 Hz，與上軸旋轉頻率66.7 Hz和下軸旋轉頻率133.4 Hz很接近，可知噪聲主要為機構撞擊聲和結構噪聲。

圖2 分部運行時的噪聲功率譜密度Fig.2 Power spectral density of sewing machines noise pressure under separated operation

由表1、圖2(a)和圖2(b)可知，拆除旋梭機構后，131.8 Hz處的功率譜密度峰值由24降至17，說明旋梭機構是產生131.8 Hz噪聲的主要激勵源。由表1、圖2(c)和圖2(d)可知，拆除刺布挑線機構能將68.4 Hz處的功率譜密度峰值由24降低到8，同時將131.8 Hz處的功率譜密度峰值由15降低到一個很小的值，可見刺布挑線機構是產生68.4 Hz和131.8 Hz噪聲的主要激勵源。綜上所述，平縫機最大的噪聲源是刺布挑線機構，其次是旋梭機構。通過對刺布挑線機構和旋梭機構進行運動與結構分析，可知刺布挑線機構通過曲柄滑塊機構實現針桿的上下運動，由曲柄搖臂機構實現挑線桿的挑線運動。旋梭在結構上相當于一個偏心輪，且旋轉速度是上軸的2倍。這些往復運動機構和偏心輪的高速旋轉是產生振動的主要原因。雖然上軸和下軸都安裝了平衡塊進行動平衡，但安裝的相位角，以及平衡塊的質量分布是改善平衡效果的關鍵，仍值得進一步分析。

表1 分部運行下的噪聲聲壓功率譜密度峰值

2 核偏最小二乘回歸建模

2.1 核函數變換

傳統的偏最小二乘回歸方法實質是一種線性建模方法，只有當自變量與因變量之間的關系為線性相關關系時才能獲得較高的建模精度。核偏最小二乘回歸方法首先通過核函數將原始空間里的非線性關系映射到特征空間，實現非線性關系到線性關系的轉化。然后，再利用偏最小二乘回歸方法建立線性模型，獲得高精度的回歸模型。該方法在不同領域得到了廣泛應用[14-15]。

Φ:xi∈Rm→Φ(xi)∈H

(4)

具體可描述如下：

(1) 為了處理數據間幅值大小不一致，避免大數淹沒小數的問題，建模前先將原始數據進行標準化，方法如下：

(5)

(6)

(2) 利用標準化后的數據計算核矩陣，實現原變量空間到特征空間的變換，如：

[K]ij=〈Φ(xi),Φ(xj)〉=[k(xi,xj)]

(7)

式中：xi和xj都為建模數據；k(·)為核函數。在此選擇徑向基函數作為核函數，如：

k(x,y)=exp(‖x-y‖2/c)

(8)

式中:c為核函數寬度，表示為[14]：

c=rpσ2

(9)

式中：r為根據建模過程決定的常數；p為建模數據的維數；σ2為建模數據的方差。

(10)

式中：I為n×n維單位矩陣；En為元素全為1的n×n維矩陣；n為樣本數據空間大小。

當用另一組實驗數據檢驗回歸模型精度時，檢驗數據也同樣先經過標準化后，再計算核矩陣，方法如下：

[Kt]tj=〈Φ(xt),Φ(xj)〉=[k(xt,xj)]

(11)

式中:xt為檢驗數據，樣本空間大小為nt。

檢驗數據的核矩陣中心化方法為：

(12)

式中:Ent為元素全為1的nt×n維矩陣。

2.2 偏最小二乘回歸建模

在核函數變換后的特征空間內，利用偏最小二乘方法建立回歸模型的過程表示如下：

(1) 隨機設置初始向量u0，可以為因變量的任意一列。

(2) 計算權值向量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。

重復步驟(2)～(4)，直至所有成分被提取。提取成分的數量不僅要確保獲得較高的擬合精度，同時也要避免過擬合，因此每次提取一個新成分時需要檢查該成分對提高回歸模型預測精度的重要性，當成分對預測精度貢獻不大時便停止成分提取。成分貢獻量計算方法如下[16]：

λ=PRESSk/SSRk-1

(16)

式中：PRESSk為提取第k個成分后的回歸模型預測誤差平方和；SSRk-1為提取第k個成分前回歸模型擬合誤差平方和。當系數λ大于0.9是可認為第k個成分對于預測精度的提高無意義，可停止成分提取。

在提取成分過程中，K和Y的更新公式為：

(17)

(18)

當所有的成分提取后，以建模數據為輸入時，回歸模型的輸出為：

(19)

由于在回歸建模時對建模數據進行了標準化，回歸模型輸出需要還原為原值，方法為：

(20)

以檢驗數據為輸入時，回歸模型輸出的計算方法如式(21)，預測數據還原方法如式(20)。

(21)

3 噪聲預測與分析

3.1 預測精度分析

在分析回歸模型的預測精度時，一般用測定系數表示回歸模型輸出對真實數據的擬合精度，如：

R2=1-SSR/SSY

(22)

圖3～圖4為核偏最小二乘回歸模型輸出的預測數據與建模數據的對比。其中圖3的橫坐標和縱坐標分別為建模數據和預測數據，兩者誤差越小就越接近對角線。由圖可看出，所有點都集聚在對角線周圍，說明預測數據與建模數據的誤差比較小。圖4為預測數據和建模數據在時域中的對比，同樣可看出兩者誤差也非常小。通過式(22)計算回歸模型的測定系數為0.99，說明回歸模型的擬合精度非常高。

圖3 預測數據與實驗數據對比Fig.3 Comparison of predictive data and modeling data

圖4 預測數據與實驗數據在時域中的對比Fig.4 Comparison of predictive data and modeling data in time domain

用建模數據檢驗回歸模型的精度時，只能說明回歸模型對建模數據的擬合精度。因為建模數據參與了回歸系數的優化，所以對模型是否具備穩健性沒有說服力。為了檢驗回歸模型的穩健性，一般還要以未參與建模的檢驗數據為模型輸入進行擬合精度分析。圖5～圖6為回歸模型的穩健性分析。由這2個圖可知，回歸模型對檢驗數據的擬合精度比對建模數據的擬合精度略低。用式(22)計算回歸模型的測定系數為0.98，說明回歸模型具有非常強的穩健性。需要說明的是，建立的噪聲預測模型只能表示當前測試點的聲振關系，對于不同的測試點有不同的噪聲預測模型。

圖5 預測數據與測試數據對比Fig.5 Comparison of predictive data and testing data

圖6 預測數據與測試數據在時域中的對比Fig.6 Comparison of predictive data and testing data in time domain

3.2 敏感性分析

雖然通過分析平縫機分部運行實驗下的噪聲功率譜密度，識別出主要的噪聲源為刺布挑線機構和旋梭機構，但仍未知這些機構哪些方向上的振動對噪聲影響較大，而確定出需要控制的振動方向是結構或機構低噪聲優化設計的重要前提條件。為此，有必要基于建立的高精度運行噪聲預測模型，開展運行噪聲對振動加速度的敏感性分析，確定出對運行噪聲最敏感的振動，為平縫機結構低噪聲設計提供參考。

假設不同機構的不同方向的振動不具有耦合性，或只具有低耦合性，可采取如下的敏感性分析方法：首先人為地每次降低一個機構某一方向的振動加速度幅值，并作為噪聲預測模型的輸入；然后計算預測模式輸出噪聲聲壓的有效值；重復以上過程，分別對2個噪聲源2個方向的振動加速度，按降低0%，20%，40%，60%進行運行噪聲的敏感性分析，如圖7所示。容易知道，可根據曲線的斜率判斷敏感性的大小，如斜率越大則敏感性越大。由圖可知，平縫機運行噪聲對刺布挑線機構Y方向的振動最敏感，其次是旋梭機構Z方向的振動。降低這2個部件在這2個方向上的振動，對降低平縫機運行噪聲最有效。

圖7 振動加速度敏感性分析Fig.7 Sensitivity analysis of vibration accelerations

4 結 論

開展了工業平縫機噪聲源識別和運行噪聲預測研究，得到如下結論：

(1) 基于分部運行下的噪聲功率譜密度分析，確定平縫機的最大的噪聲源為刺布挑線機構，其次是旋梭機構。

(2) 以噪聲源附近的振動加速度為自變量，平縫機運行噪聲為因變量，基于核偏最小二乘回歸方法建立運行噪聲預測模型。預測精度分析證明，噪聲預測模型的預測精度非常高，同時具有非常強的穩健性。

(3) 利用噪聲預測模型開展運行噪聲對振動加速度的敏感性分析，確定平縫機運行噪聲對刺布挑選機構Y方向的振動最敏感，其次是旋梭機構Z方向的振動。低噪聲結構優化設計時，應重點考慮如何降低這2個機構在這2個方向的振動。

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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

湖南省自然科學基金(2015JJ2002) ；湖南省教育廳資助科研項目(15B008)；國家自然科學基金(51305047)

2015-08-25 修改稿收到日期：2015-12-18

張志勇 男，博士，副教授，1976年4月生

TS941.56

A

10.13465/j.cnki.jvs.2016.20.035