测量和理解振动隔离系统中的噪声源

通常使用三个工具来测量振动噪声（噪声） - 存储示波器（范围）；振动传感器（传感器），通常是“地震级”加速度计¹;以及具有Sub-Hertz功能（分析仪）的两通道频谱分析仪。

范围用于观察传感器在时域中的信号，分析仪可以对传感器信号进行傅立叶分析，以提供相同数据的频域图片。

尽管这看起来很简单，但范围只能指示噪声的峰值水平，但不能提供根平方（RMS）值或“噪音的频率。”“峰值”值是什么意思？问噪声的“频率”是什么？RMS值是什么意思？通常，询问“噪声频率”是什么是不正确的。同样，除非指定计算其计算的频率范围，否则RMS值也没有任何含义。

同样，分析仪计算振幅光谱或振幅光谱密度。一个以伏特表示，另一个在v/√中表示赫兹（“每根赫兹的伏特”）。应该使用哪个？大多数分析仪默认为振幅频谱，这不是表征大多数噪声源的正确方法。结果，由于分析仪设置是错误的，有几个用户收集毫无意义的数据。

为了正确使用这些工具，必须更好地了解可测量参数：噪声。噪声的特征是随机或连贯的²。这些可以进一步分为固定或非平稳。这些是不同的噪声源，需要使用不同的技术进行分析。进行测量或调查的个人必须找到噪声的类型并适当地测量其。

噪声类型：随机与连贯：

在图1中显示了示波器中不同类型的噪声的外观。选择了示例以轻松识别不同类型的噪声。

A：纯粹的周期性（连贯）噪声

B：纯粹的随机噪声

C：周期性和随机噪声在一起

D：非平稳的周期性噪声

E：随机加非平稳的周期性噪声

F：非平稳随机噪声。

图1

曲线1a和1b显示了许多人会识别出的噪音。但是它们是在现实世界中最不可能观察到的。曲线1C说明了最常见的噪声类型：A和B的组合。

在这里，为了易于说明，相干噪声源（周期性噪声）显示在随机噪声上占主导地位。但是，随机噪声也可以主导。通常，分析仪必须“看到”信号中的相干噪声，因为通常从示波器轨迹中明显噪声分量。

实际上，噪声几乎永远不会具有恒定的幅度，但是随着时间而变化，这种噪声被称为非平稳。曲线1D显示随机关闭并打开时的周期性噪声源。曲线1E显示了带有空气压缩机或HVAC系统循环的建筑物中产生的噪声。

在这里，存在随机噪声的背景，并具有周期性的组件。除了“在”和“ OFF”上的意义之外，非平稳噪声还可能意味着噪声逐渐构建或减少。曲线1F说明了非平稳的随机噪声。当麦克风靠在高速公路附近或暴风雨来来时，在地震噪声数据附近或地震噪声数据中，这种噪音很常见³。

测量噪声

示波器可以快速指示测量过程中主导噪声的类型，并可以确定峰值噪声水平（与分析仪不同）。但是，这些并不广泛使用，频谱分析仪是量化噪声的最重要工具。这里的事情可能会遇到问题。

要理解和测量的最简单噪声源是固定的相干噪声源。如曲线1a所示，信号还由纯正弦波组成，除了一些较高的谐波（2ƒ₀，3ƒ₀，4ƒ₀等等）。每个信号组件都有明确的振幅和频率。

Spectrum Analyzer对该信号进行数字数字化，在数字化数据上执行快速的傅立叶变换（FFT），并提供了一个振幅频谱，该光谱显示了组件（以微米或伏特）与频率的幅度的关系。

除绘图外，还可以将每个峰的频率和高度列表。该方法适合测量连贯的噪声源的强度，即使存在随机噪声。

随机噪声需要另一种方法，因为它在根本上是不同的。对于随机噪声，不再存在特定频率的信号的特定级别或振幅。实际上，在任何给定频率上都不存在噪声。相反，必须考虑随机噪声。

在房间中的空气量中，存在许多空气分子，但单个点不存在空气分子。为了定义空气分子的数量，有必要了解空气密度和有限的空气体积。没有音量意味着空气不存在。讨论给定点的平均空气密度是完全合法的，并且在各个点的空气密度有所不同（空气在个人的脚上与头部的空气密集）。这也适用于随机噪声。

对于随机噪声，等效密度称为特定频​​率的振幅光谱密度（ASD），等效体积称为频率带宽。空气分子的数量类似于信号的RMS水平。在本文的背景下，这是RMS地面运动。RMS振幅表示为：

在这里，ASD（ƒ）是频率的函数，具有单位⁴微米/√赫兹。积分的形式表明了为什么ASD表示“ per-hertz”：这取消了dƒ的单位，并提供了RMS的单位，导致适当的单位（microns）。如果1/√1/√，则分析仪可以显示ASD（ƒ）赫兹或选择“ root-hz”单元。

正如仅针对固定体积定义的空气分子数一样，同样，RMS运动仅针对固定频率的频率定义，在这种情况下，从ƒ中定义了RMS运动₁到ƒ₂。1/3八度图通常用于表达RMS运动。在这里，频谱分为1/3八度⁵垃圾箱（从1到1.23 Hz，1.23至1.59 Hz，1.59至2.0 Hz等）。

积分是在每个频率范围内执行的，之后将所得的RMS值（以微米为单位）相对于频率绘制。在几个分析仪中，此任务是作为内置功能完成的。为了计算频率范围更大的RMS运动，正交总和⁶在该范围内的所有垃圾箱中都采用。

在光谱分析仪中，[伏特或单位]/√的幅度光谱密度单元赫兹必须选择垂直尺度⁴，失败的随机噪声无法正确测量。同样，如果将分析仪配置为测量光谱密度，则无法测量相干噪声源（以1/3八度或ASD格式）的正确值。必须在测量密度还是振幅之前告诉分析仪。

分析仪的作用

图2显示了相干和随机噪声源的行为不同。

图2

一个以ƒ中心的简单带通滤波器₀具有宽度δƒ与扬声器有关。滤波器的带通（峰值）增益为1。图2A显示了正弦频率ƒ的正弦波。₀被应用于输入。扬声器输出是输入的完整幅度，不取决于滤波器δƒ的宽度。

这是因为滤波器仅消除了从ƒ₀（没有）。与图2a相比，图2b说明了对随机噪声的戏剧性影响。过滤器可以摆脱频率上方的能量ƒ₀+½δƒ和低于ƒ₀- ½δƒ，留下一个声音，该信号听起来更接近ƒ₀当过滤器δƒ的宽度狭窄时。另外，随着滤波器的狭窄，它会阻止更多的能量，并且输出幅度与√δƒ成比例降低。

频谱分析仪基本上与一系列的带通滤波器相同，类似于图2中所示的过滤器，但是在扬声器的位置，分析仪测量了滤波器输出的幅度（S），并以图形形式显示数值结果。

可以证明，Hz中过滤器的宽度δƒ约为1/T，其中T表示分析仪的测量持续时间，并以秒为单位进行测量。在FFT分析仪中，“过滤器”δƒ分开，以便对频谱进行全面覆盖。例如，10 s的测量将提供0.1 Hz的频率分辨率（滤波器宽度），从而导致100个数据点在1到10 Hz之间。

图2显示了用于测量振幅光谱的分析仪会看到：每个滤波器在滤波器的中心频率处真正传递任何相干噪声的幅度。输出幅度由分析仪（后测量）绘制。测量时间t改变了滤波器宽度δƒ，这不影响结果（如图2A所示）。

很快就可以明显看出，图2的过滤器会产生随机噪声的毫无意义的结果：随着测量时间t的变化，噪声频谱振幅变化。如果测量时间更长，则观察到噪声较小。因此，随机噪声水平不取决于观察到的时间。

为了纠正此效果，如果分析仪配置为测量振幅光谱密度，则乘以⁷滤波器输出√t。如t以1/Hz的形式表达，所得图具有伏特（或微米）的单位单位。每当更改测量时间t时，此因子都会纠正滤波器带宽，并显示一致的光谱密度级别。

结论

显然，√t可能是显着但重要的是，幅度密度和幅度彼此不同，而气体密度的空气分子数量也是如此。他们是不可比的。详尽的现场调查必须遵循以下步骤：

1）需要为1-100赫兹配置分析仪⁸振幅光谱的测量。频谱中的所有尖锐尖峰都需要找到，它们的频率和高度都列为列表。这些将对应于单频噪声源（压缩机，建筑风扇，变压器嗡嗡声等）。峰需要在可能的情况下与特定的噪声源相关联（通过关闭可能的来源，并看到哪些尖峰消失或经历更改）。

2）垂直单元需要更改为√赫兹。许多分析仪将振幅光谱更改为ASD频谱，而无需回忆数据。绘制结果后，观察到结果可以注意到步骤1的尖峰高度已改变。如第1步中测量的（微米或伏特）值在ASD图上很容易标记在ASD图上。靠近尖峰的“背景”噪声底，表示随机噪声源的噪声密度（地震噪声，风噪声，人行走）。获得了单个（注释）图，该图准确地说明了环境中的噪声。

3）如果分析仪可以从ASD计算1/3八度图，则可以获得额外的图。但是，Spike频率的1/3八度“垃圾箱”可以显示为“ Spike Bins”。如果连贯的噪声源在这些频率下的噪声占主导地位，则应观察到这些垃圾箱的步骤1）。如果没有，这些垃圾箱的RMS值可能会不正确。t。

4）任何可能是非平稳的噪声源都应注意。这些来源大多数都是连贯的噪声来源：风扇，压缩机，HVAC系统。由于“最坏情况”的情况通常引起人们的极大兴趣，因此在所有噪声源都存在噪声时需要注意。随机噪声可能会受到当地道路交通或天气（字面意思）的影响。由于它可能会在较长的时间段（小时到几天）上有所不同，因此应考虑可能影响ASD测量的条件。

进行测量的人需要确定存在的噪声源类型并收集合适的数据。有时，即使遵循上述简单步骤，非平稳来源也可能使其复杂化。对现有的混乱振动噪声通过适当的意识，可以通过仔细注意可能的噪声来源来减少特定环境中的问题。

参考

1任何具有10 v/g或更高敏感性的加速度计，例如Wilcoxon 731A或PCB 393B12/31。

2也有伪随机噪声源，例如周期源，该源被随机打开和关闭。这些超出了本文的范围。

3风和沿海波是地震噪声的主要因素。

可以将4个分析仪配置为将传感器的输出（以伏特为单位）转换为“工程单元”（如microns或'g）。功率谱也可以用于测量噪声，但是这些单位的[伏特或单位]单位²/赫兹。

5八度频率为2倍。八度的1/3为1.23。

6 a“正交总和”是正方形总和的平方根。

7其他校正因子由于数据的窗口（Hanning，Brickman，Flat Top等）而适用。对窗口的讨论超出了本文的背景。参见Hewlett Packard应用程序注释243：“信号分析的基本原理”。

8个常见传感器（脚注1）在测量低于1 Hz的噪声时较差，而高于100 Hz的噪声通常是原始的，而不是地震。

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