0 引　言

长时间在强噪声环境之中工作不仅会使人容易感到疲劳、注意力不集中、工作效率下降，还会影响人体中枢神经系统、心血管系统，严重者甚至导致噪声性耳聋^[1]。对噪声的测试和控制显得尤为重要，邢淑梅等^[2]对动车组运用多通道噪声测试方法，在车内多点同步测试了运行中的动车车内噪声，得出车内不同位置及不同运行速度时动车组车内噪声的现状和分布规律，确定了动车车内噪声的主频带。耿烽等^[3]在铝合金地铁车内使用5个噪声测点测试，并用Bark谱分析了它们的其声学特性，得出了车内噪声大致在第5~9 Bark频带对乘客有最大的主观听觉影响，约对应500~1 100 Hz中低频噪声。

这些测试中仅使用了少量传声器直接测试声压值(SPL (A))，所以不能对整车声场有较全面的了解，若使用多通道同步采集机车室内室外各位置噪声，不仅能准确反映噪声达标状况和分布规律，还能便于使用相关的理论和方法进一步分析声源对响应点的影响^[4-6]。由于测试中难以避免干扰，本文使用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）差分谱去噪法对测试信号去噪后，能得到更好的频谱分析结果。

1 奇异值分解差分谱去噪法

含有噪声的离散时间序列 ${ X}(N) = \left\{ {{x_1},{x_2},{x_3}, \cdots ,{x_N}} \right\}$ 可以构成 $m \times n$ 阶的Hankel矩阵^[7]，为了达到较好的降噪效果，Hankel矩阵的行列维数选择准则是尽量使其构成方阵^[8-9]

其中，N=m+n−1。对H进行SVD得到：

其中，U、V是正交矩阵， $ \varSigma $ 是非负对角阵，由 $ \varSigma $ 的对角线上的数值为H矩阵的所有奇异值。

对信号的重构需要合理地选择有用的奇异值阶次，而奇异值差分谱则是很好地表达了含噪信号的奇异值突变，将所有Hankel矩阵的奇异值从大到小形成向量S， $ {{S }}= ({{\rm{\sigma }}_{\rm{1}}}{\rm{,}}{{\rm{\sigma }}_{\rm{2}}}{\rm{,}}\cdots{\rm{,}}{{\rm{\sigma }}_{{n}}}{\rm{)}}$ ，其差分谱^[10-11]表示为

存在k使得b_k是最大峰值，对于奇异值序列来说最大峰值处表示了噪声与有用信号的分界，当k=1时表示信号含有直流分量，需要选择第2个最大峰值赋予k；当k>1时，表示信号不含直流分量或者是直流分量小于交流分量。确定k值后，将k以后的奇异值置零后进行SVD重构信号^[12-16]，在分析噪声测试结果中，即可得到去干扰的辐射噪声声压信号。

2 实验安排

按照铁道机车和动车组司机室噪声限值及测量方法^[16]和铁路车辆辐射噪声的测量^[17]，实验环境位于空旷场地内，机车处于静置状态，发动机在每个可能的设备或无载荷时应该运行；辅助设备包括发动机冷却风扇，应该在适合发动机速度的载荷下正常运行；压缩机应该在无载荷条件下运行；警示喇叭或警报器不应进行。在车内放置了16个传声器，测点编号为测点1~测点16，见图1测试点示意图，均用三脚架支撑用扎带固定。一位端司机室测点1、2，二位端司机室测点3、4、5、6，高度为1.5 m；小柴油机室测点7、8、9，排气冷却室测点10、11，大柴油机室测点12、13、14、15、16，高度均为0.5 m。其信号线均连接到丹麦BBM声学数据采集分析仪ICP接口上，便于同步采集信号。使用声校准器对所有传声器进行校准后方可进行实验，采样率设置为32 768 Hz，最终测试信号数字数据文件，保存到计算机上的数据库中，以供按前述方法完成分析。待室内测试完后，同样的设置测试机车辐射噪声，测点编号为测点17~测点28，高度均为1.5 m，两侧测点距离轨道7.5 m；测点17、23分别距离车头和车尾正前方为7.5 m；两端车头前方左右45°方向各有一个测点，距离车头中心点7.5 m。图2红色矩形框内所示是车内测点11与车外测点26实物图。

在校准传声器后，实验机车柴油机按照转速750，1 000，1 200，1 500，1 800，2 100 r/min 6个工况运行，每个工况测试90 s。

3 结果处理与分析

使用BBM声学数据采集分析仪计算各个测点在各个工况90 s内的等效连续A声级，所有结果统计在表1和表2。

在6个工况下，以国标限制值78 dB(A)为标准^[17]，一位端司机室噪声值在66~76.4 dB(A)，均为达标；二位端司机室在750，1 000，1 200 r/min 3个工况下，噪声值为75.6~80.1 dB(A)属于达标，在1 500，1 800，2 100 r/min 3个工况下，噪声值为82.5~92 dB(A)属于超标。对于该车的辐射噪声，以国标限制值95 dB(A)为标准^[18-19]，在6个工况下均为达标。

为后期降噪工作准备，将对2 100 r/min时超标的4个测点（即二位端司机室测点3至测点6）声压信号经过奇异值分解差分谱去噪法预处理，将实测信号的离散时间序列构建Hankel矩阵进行SVD差分谱去噪，测点3声压时域信号去噪对比如图3，可见SVD差分谱去噪法保留了原始信号比较真实的信息特征，尽可能地去除了信号波形的毛刺，波形在很大程度上得以恢复，相位也并未发生偏移，去噪效果较为满意。

2 100 r/min时超标4个测点的1/3倍频程频谱如图4，4个测点以63Hz为中心频率的频带内声压级均出现异常，已经超出两侧频带5~10 dB(A)，且噪声主要分布在63~2 000 Hz的宽频带范围内，其中最大声能量主要集中在200~1 250 Hz的中频段，峰值均在630 Hz处，该结果与张秀文等^[20]，王龙等^[21]对内燃机车司机室内部噪声的测试结果相似，噪声主要存在于中低频，司机室内部均在低频100~160 Hz以及中频1 250~2 000 Hz两个频段出现峰值；不同之处在于张秀文等所测试司机室噪声在1 600 Hz附近较明显，而王龙等所测试司机室噪声125 Hz附近较明显。即是目前内燃机车司机室噪声主要存在于中低频，在后期对本文测试的二位端司机室进行降噪时，应着重考虑出现峰值的以63 Hz为中心频率的低频频带以及200~1 250 Hz的中频段。

4 结束语

对地铁调车的室内噪声进行同步测试，得到在6个工况下，二位端司机室4个测点在750，1 000，1 200 r/min 3个工况下，噪声值为75.6~80.1 dB(A)属于达标，在1 500，1 800，2 100 r/min 3个工况下，噪声值为82.5~92 dB(A) 属于超标；其他测点均达标。对于噪声值超标的测点信号使用奇异值分解差分谱去噪法预处理后分析其频谱，发现在1 200 r/min下63 Hz频带内声压级出现异常，且最大声能量主要集中在200~1 250 Hz的中频段，分析结果可以作为后期车辆物理降噪工作的参考。