汽车用风洞麦克风阵列系统简介

卓越的运动设计和卓越的性能，以及良好的乘客舒适度和高效率，一直是保时捷这样的汽车制造商的基本考虑。因此，新的保时捷风洞是空气动力和气动声学优化过程的一个至关重要的组成部分，它可以评估设计和材料的想法，以及造型驱动的形状决策。新的保时捷风洞是经过几年的开发，并实现从2011年到2014年[14]。

目前，气动声学的发展可以在300公里/小时的全速度范围内进行，由于最低的背景噪声水平，使用麦克风阵列可以对声源进行定位和精确的调查。的保时捷风洞麦克风阵列系统于2015年1月安装，并与柏林GFaI合作开发和建造。

硬件基本数组

该系统包括4个数据记录器，3个麦克风阵列，每个阵列配备192个驻极体麦克风和一个集成的全高清摄像机。此外，还提供了24个测量通道来记录参考信号和测试条件。高性能工作站专门用于数据采集和分析，由专门的控制器软件运行，特别针对保时捷风洞进行调整。

为了在声学源的定位达到高度精度，对于每个差分透射通道实现高达192kHz的信号采样频率，并且所有麦克风确保了±1mm的位置精度。通过高稳定性和低重量的阵列达到最大速度的最大速度，这是由一种特殊的三明治结构引入提供加强的轻质框架。

风洞中的波束形成

由阵列系统创建的结果被称为声源地图;叠加光学图像或所考虑的项目的3D几何形状。源地图的计算是通过使用波束形成算法的实现。

一幅图(2D)或模型(3D)，被分割成一个网格点，用于表示要研究的对象。对于二维应用，栅格排列在扫描平面上，与阵列平面上的传声器的距离已知。对假设的声源在扫描平面的每个网格点和阵列平面的每个麦克风之间的不同运行时间和振幅衰减进行评估，就得到了基本源图(“脏图”)。这种基本波束形成算法可以应用于时域或频域，其中时域“时延和求和”算法在声信号处理中已被广泛认可多年。

近年来，已经进行了更高度发达的频域算法，以推进地图的质量。在频域中，绝大多数算法基于跨谱矩阵（CSM）的计算。CSM包含麦克风信号的所有交叉光谱数据，从而包含所有级别和相位信息，其表示声波的不同次数。

用所谓的导向矢量的施加到CSM，包括几何信息和距离 - 计算所述源映射成为可能。与转向矢量的制剂中，注意力可以在评估来计算精确的水平或在源地图良好的源定位绘制。

CSM的主对角线包含麦克风信号的自动频谱数据，这些数据经常被背景噪声掩盖。因此，可以通过去掉主对角线的元素来改善源映射的动态范围。另一方面，在这种情况下，源图的能量含量和绝对级别是不正确的。

有多种出版物，其中变化的方法和算法与他们的优点和缺点是在详细讨论[2]，[6]，[7]，[9]，[13]。

在风洞中，在气流区和没有大气流的静压室区域之间存在明显的剪切层。围绕测试对象的流产生了辐射声波的声源。这些波在通过剪切层时受到强烈的影响。剪切层引起声波的绕射，导致震源图上的位移和扭曲。为了将风洞波束形成应用于气动声源，必须考虑剪切层效应，如根据Amiet[12]进行修正。

Amiet介绍了一个模型，该模型通过将剪切层降低到一个由其角度和到阵列和扫描平面的距离指定的平面和无限薄的范围，以相当精确地考虑衍射效应。

本模型没有考虑剪切层湍流造成的额外散射效应，这将导致信号的相关损失，在评估相移时造成恶化的影响。

图1:风洞切变层示意图及Amiet模型参数。

与保时捷阵列系统，大多数分析是在频域内进行的基础上的CSM与对角线去除。使用了由Puhle[8]修正的Amiet剪切层校正和聚焦于精确震源位置的导向矢量公式。在GFaI、DLR Göttingen、大众集团研究和保时捷的紧密合作下，对所实现的基本算法进行了详细验证。

点扩展函数(PSF)可以用来评估阵列的性能。PSF是一个频率相关的阵列响应对一个全向点源具有确定的位置，通常通过仿真计算。这种结果也称为波束模式。

在图2中，保时捷阵列的典型PSF绘制为第三倍频带2500 Hz。主瓣是真实源的代表，而旁瓣是波束形成算法产生的伪图像。动态范围(DR)由主瓣电平与最高副瓣电平之差决定。

波束宽度（BW）确定主瓣的宽度在3dB水平下降。动态范围和波束宽度是声源位置质量的基本指标，因此是阵列的能力。两个参数强烈依赖于硬件参数：阵列维度，麦克风的数量和布局和测量距离（焦点）。

图2:模拟点传播功能（PSF），F = 2500Hz，f = 4 m，DR = 21dB。

数组维度

阵列的必要大小取决于所考虑的最低频率。频率越低，波长就越大，阵列尺寸就越大，以获取足够的声波信息。意思是，测量足够的运行时偏差或分别相移在频域为观测波长。

为了使波束宽度在整个频率范围内保持在最小，基本上需要最大的阵列尺寸和最小的焦点。在风洞流动条件下，高频相关损失随阵列尺寸和流量的增大而增大。这种效应导致距离较远的麦克风出现相位误差。

与所有这些效果考虑和调整阵列到汽车的尺寸要分析，保时捷阵列的整体尺寸被定义到5×3微米。另外，如图3所示，阵列（3×2米）的中心部分已经特别开发用于较高频率的1.5×1米的优先测量窗口的调查。为了获得可比较的结果，所有的数组（左，右和顶部）与相同的尺寸建造。

图3。整体阵列尺寸:5 × 3m，中心阵列:3 × 2m，扩展:3x1 m，首选测量窗口:1.5 × 1m。

麦克风的数量和布局

麦克风的数量和数据采集系统所需的测量通道的数量决定了由项目预算限制的阵列系统的很大一部分硬件费用。否则，为了获得源图的良好动态范围，应该尽可能多地使用麦克风。为了达到平衡，每个保时捷阵列都配备了192个麦克风。

另一个重要的点，特别是在动态范围内，是麦克风的布局。为了找到麦克风的最佳位置，人们花费了大量的精力。因此，Volkswagen group research的Hartmann博士开发并使用了一种全新的优化策略。

由一个通用算法与基于梯度的局部最小值搜索相结合进行的优化直接操作到所有麦克风坐标，而不仅仅是部分布局参数。因此，对于192个x- z位置可调的传声器，必须优化384个自由度。

用于优化所述目标函数是由评级为每个下面条件的加权和的创建的：

• 波束宽度
• 主瓣到最高副瓣的距离
• 侧面最大最高级别
• 在首选测量窗口中旁瓣电平的平均值

在中央阵列集中麦克风时，还施加了更多的限制。如果像前面讨论的那样，对外部麦克风使用阴影处理可以减少负相关损失，那么这对于高频区域来说是关键。在这个例子中，只有少数麦克风会受到阴影的影响。关于这一课题，已经安排了今后的工作。

优化的结果是一个不规则的麦克风布局如在图4中，其中模拟源映射相比于所考虑的最佳对称标准布局所示可以看出。

图4：模拟源图，6个同电平源，F = 4 m, 192个麦克风。

为了比较相同的基础上，麦克风的数量扩大到192为对数轮标准布局。这是由优化的布局达到的成功地提高了动态范围是清楚地看到对于所有频率并且在优选测量窗口尤其明显。

考虑到不对称维度和布局，唯一的缺点是源映射中的源的边缘不对称表示。

根据阵列尺寸，发现麦克风的数量和布局对于安装的所有阵列是相同的，以便接收可比结果。

测量距离或焦点

为了整合风洞中的阵列，一个框架被安装在一个特殊的轨道系统上，以便在流动方向上移动。固定到一个确定的位置是通过几个气瓶将整个框架支撑到风洞的墙壁上。该机构实现了系统的高刚性。

由于这些条件，直接将阵列安装到框架上可以达到到风洞中心7米的测量距离。这对应一个近似的焦点。6米的扫描图假设在一个典型宽度的汽车一侧。然而，由于较短的测量距离(焦点)对成功的结果至关重要，在一项研究中，较短的距离被放置在框架的边缘和中心，阵列尺寸为5 × 3米(图5)。

图5:测试设置，以确定最佳的测量距离。

通过对研究的评估，得出了到风洞中心的最小测量距离为5米，焦点约为。4米到假设的扫描平面可以实现。进一步减小它，靠近集电极的传声器将受到剪切层的很大影响。另一方面，为了减少焦点，需要额外的机械结构。由于预期的结果质量的改善，决定实施一个阵列定位系统。

阵列定位系统

的数组定位系统新的保时捷风洞是特别设计的。它由几个控制臂组成，这些控制臂将可旋转的阵列连接到框架上。它还包括一个由控制单元操作的电动绞车系统和一个气动锁定系统，用于将阵列可靠地连接到停车位置(图6和图7)。

每个阵列都可以在不到三分钟的时间内自动移动到测量或停车位置。安装了各种传感器以避免操作错误。

图6:测量位置的框架和阵列。

图7:位置测量框架停车位置阵列。

阵列系统的所有布线都通过电缆轨道布线，以防止松散电缆的捆扎，并准备好在几分钟内进行测量。由于轨道系统上的所有系统都是可移动的，首选的测量窗口很容易与测试对象的每个有趣的部分对齐，并且可以快速访问停车位置，以避免对空气动力测试的任何负面影响(图8)。

图8：框架和阵列在停车位置。

一个几乎完美的框架固定到风洞墙结构，加上一个高度刚性的定位系统和框架，导致了极好的再现阵列定位和低位移和振动在风洞运行期间，即使在最高速度。对于理想的3D模型源定位，这是必不可少的。

使用FARO激光跟踪仪，在18米距离上的测量精度为0.03 mm，观察各种操作的阵列定位偏差和风洞操作持续时间内的阵列位移。

表1:阵列的定位精度。

	Max。偏差
一边数组	0.06毫米
前阵	0.33毫米

表2:运行时的阵列位移。

流速度	Max。位移
140公里/小时	0.22毫米
300公里/小时	1.32毫米

性能测试

设置

为了确定阵列的基本特性，我们使用了1:1的测试车辆模型进行了全面的性能测试(图9)。为了尽可能灵活地分析系统，我们使用了由扬声器(LSP)创建的通用声源进行研究。在选择扬声器的过程中，非常注意满足以下标准:

• 提供足够的功率，以产生表示通常在100和200公里/小时范围内的速度进行分析真实空气声学源源水平。
• 太阳能发电膜越小，源定位越精确，分析越准确。
• 没有产生额外的声音由于形状太阳能发电他们自己。
• 在宽频率范围内提供较好的线性频率响应。

我们发现了两种满足条件的LSP，如图10所示。类型1，膜直径为36毫米，允许提供足够的功率和1至10 kHz之间的近线性频谱。类型2的LSP将低频极限扩展到500 Hz，提供几乎相同的特性，膜直径为50 mm。

图9：设置性能测试，使用8个扬声器。

图10：扬声器用于性能测试。

使用合适的信号调节器和放大器与新开发的MATLAB脚本一起使用，可以与彼此独立的信号同步运行8 LSP时间。因此，信号电平和频率特性能够分别由每个LSP的一组参数进行调整。源之间的相位关系也可以是可变的。

总而言之，基于项目合作伙伴之间的密集谈判，在侧窗和挡风玻璃上定义了16个LSP位置。对于优选的质量辐射，所有LSP将所有LSP完全平坦地安装到周围表面，通过使用特殊的1：1试验车辆模型来实现，其中整个玻璃由泡沫材料代替玻璃制成。然而，由于机密性原因，这里报告的所有结果都映射到当前生产线车辆的图像。由此在相同的位置如此描绘了LSP。为了将重点放在LSP源上后视镜，从车型省略了最主要的航空声源之一。

对于能够比较和依赖的结果来说，发出相同声级和频率内容的源是至关重要的。因此，所有LSP都经过校准，使其在1米距离内辐射出相同的声级。此外，将频谱修改为风洞的背景噪声，在每个频率的信号与背景噪声比相似的情况下进行分析。所有的调查都是基于不相关的源和调整后的白噪声信号进行的。

源定位

在执行性能测试时，首先查看源定位精度。因此，在没有流动和有流动的情况下比较结果非常重要，同时应用了剪切层校正。

图11显示了在打开8个LSP时，左侧和顶部阵列的源定位质量，每个LSP发出的声音信号具有相同的电平和频率内容。

图11：在u = 140 km/h,1/3倍频程，f = 4000 Hz, DR = 10 dB时，8个同电平不相关源的局域化。

虽然，对于具有最短距离的LSP，但本地化被偏置，因为不可能清除源分离。两个来源出现在其中的源中心。波束宽度和动态范围可以控制这种往复的效果，并将在下面讨论。

图12显示了单个LSP源(和级别)的本地化质量。有了顶部的阵列，挡风玻璃上的源定位在没有流量的情况下非常出色，同样在流量为140公里/小时的情况下也是如此。

在侧边窗口，可以看到与左数组的本地化的边际差异。这些差异很可能是由于阵列的声学和光学校准的小误差造成的，因为在没有流的情况下，阵列的声学和光学校准几乎是相同的。事实上，这些结果也证实了所实施的剪切层校正的完美功能。

如图13所示，该评估取决于源定位的频率，表明每个1/3倍频带所定位的SPL最大值到LSP膜中心的距离不同。就感兴趣的频率范围而言，这种效应最可能是由LSP膜的可变声辐射造成的。因此，lsp只能在一定程度上适用于声源定位。

一个最佳执行匹配的步骤中，声学和光学校准，它使用一种特殊的声音源与非常局部的声辐射已经被调度。这将改善源的质量。它可望达到的至少+/- 5毫米的精确度。

图12:不具有和具有一个本流程单个源的定位，DR =1分贝。

图13:无流的LSP 1频率依赖源定位(比例1:1，打印在DIN A4上)

波束宽度

在波束形成图中，波束宽度是源分离的基础。波束宽度越小，源在地图上的显示越清晰，分离的可能性也越大。根据基本阵列参数、维数和聚焦，根据Sijtsma[11]，在水平减小3 dB的情况下，可以估计出波束宽度。

在图14中，典型的波束宽度，绘制用于800赫兹的频率，以显示在所述波束成形图波束宽度确定的方式在3dB的水平降低。

由于保时捷阵列的不规则设计，水平波束宽度与垂直波束宽度不同，从而导致源在地图中出现不对称。

在比较估计的波束宽度和测量的波束宽度时，如图15所示，波束宽度的非常好的一致性和很强的频率相关性被揭示出来。图16描述了保时捷阵列在不同流速下测量的波束宽度。

图14:波束宽度，三分之一倍频程中，f = 800赫兹，DR =3分贝的测定。

图15:估计和水平和垂直波束宽度的测量。

图16:测量的保时捷阵列的波束宽度。

到目前为止，没有现成的推理可以发现在中频区域以200公里/小时的速度略微提高波束宽度。在更高的频率和流速下看到的更高的波束宽度值很可能是由使用大阵列的远距离麦克风的相关损失效应造成的。一项已经计划好的研究将详细调查这些影响。

源分离

对于汽车的航空声学分析，每个独立来源的个人和详细评估至关重要。因此，需要良好的来源分离，基本上依赖于优选小的横宽宽度。

图17显示了通过3db标准或目视评估确定源分离的方法。两个源之间的轻微电平差异，发射等电平是由使用的转向矢量公式造成的，选择来给出最优的定位精度。

图17:源分离为LSP 5和LSP 6不流动，三分之一倍频程，DR =3分贝的测定。

图18展示了保时捷阵列的能力，将具有相同水平的源分开而没有流动的分析。通过使用模拟，通过减少步骤为每一个1/3八个八个八个频带的源距来确定分离的局限，评估3 dB标准和视觉印象。将这些结果与测量结果进行比较，代表扬声器之间的实现离散距离。

图18:在没有流动的侧窗上分离水平排列的源，1/3倍频。

没有流动，模拟和测量之间的相关性优异，因此视觉源分离几乎与水平波束宽度几乎相同。利用存在的流程，通过前述相关损失效应，较高速度和频率处的源分离也略微干扰。

使用先进的后处理技术，例如CLEAN SC[12]算法，可以显著改善源分离。弱源可能变得不容易被优势源及其旁叶探测到。通过从脏图中逐次减去主导源及其相关分量，可以揭示原来被掩盖的源。

动态范围

阵列的动态范围(DR)主要由麦克风的数量和它们的排列方式决定。对于保时捷阵列，一个显著的高DR可以实现使用192个麦克风，不规则地安排在最好的可能的布局，如前所述。

图19和图20展示了在约为1的大扫描平面上测量到的LSP 6声辐射的DR。阵列的大小(5 × 3米)和优化窗口为1.5 × 1m。然后将结果与位于LSP 6位置的模拟单极子声源(点扩展函数)的DR值进行比较。所有的分析都是基于对角线去除的CSM在频域进行的，其中包括对DR的积极影响。

可以看到的差异很可能是由扬声器膜的不均匀局部声音产生以及反射和阻尼效应造成的。进一步开发的算法，如CLEAN SC[12]可以用来增加DR。

图19:无流LSP 6的波束形成映射，1/3倍频，f = 6300hz, DR = 25db。

图20：没有流量的保时捷阵列的动态范围，1/3倍频。

典型的结果

在图21和图22中，生产线车辆的估值被描述为左侧阵列和顶部阵列。所有预期的声源和应用CLEAN SC算法的改进在每个频率上都很容易看到。

在这个概览图中，源位置的微小差异是由于将焦点调整到与阵列特定距离内定义的一个扫描平面造成的。不位于此平面的源被计算为一个错误的焦点，这导致波束形成图中的源表示有轻微偏差。因此，为了阻止这种效果的发生，将在测试对象的3D模型上建立源映射作为基本方法。因此，对于每个网格点和测试对象表面上假定位置的每个源，都要考虑正确的焦点。

总结与展望

一个独特麦克风阵列系统是为新的保时捷风洞开发并安装的。一个N极优秀的基本声学性能和快速易用的数据采集是通过使用实现的一个复杂的设计，完美地附着在风洞的墙壁上，以非常高的系统刚度组装。

通过对LSP源的研究，揭示了阵列的能力，并发现了其局限性。

为了显著改进数据分析，进一步采用了先进的评估技术，如3D、微分和相关波束形成[3]、[10]，并开始了对远距离麦克风的频率依赖遮阳程序的研究。

图21:由左侧阵列的生产线的车辆的评估。

图22：通过顶阵对生产线车辆进行评估。

参考

[1] Amiet, R. K.:“剪切层对声音的折射”，《声音与振动》，Vol. 58, No. 2, pp. 467-482, 1978。

[2] Ehrenfried酒店，K.，库普，L。：“为声源的映射的迭代反卷积算法的比较”，AIAA纸2006至2711年，2006。

[3] Döbler, D.， Puhle, Ch.， Heilmann, G.:“利用CLEAN-SC在风洞中测量汽车高信道计数波束形成的相关性”，inter。噪音会议,年代旧金山,2015

[4] Dougherty, R. P.“DAMAS的扩展和反褶积在波束形成中的优点和局限性”，AIAA论文2005- 2961,2005。

[5] Lechner, W.:“Evaluierung der Leistungsfähigkeit einer akustischen Kamera hinsichtlich Dynamik, Auflösung und Lokalisierngsgenauigkeit im neuen Porsche Windkanal”，学士学位论文，柏林工业大学，2015。

[6] Oerlemans, S.， Broersma, L.， Sijtsma, P.:“在开放和封闭风洞中使用麦克风阵列的机身噪声量化”，NLR报告NLR- rp -2007-799, 2007。

[7] Oerlemans, S.:“飞机和风力涡轮机气动声源的检测”，博士论文，特温特大学，恩斯捷德，2009。

[8] Puhle:“Über die Scherschichtkorrektur nach Amiet”;技术文件GFaI, 2014。

[9] Sarradj，e。：“具有不同波束形成转向载体配方的三维声学源映射”，进步c声学与振动，2012卷。

[10] Schmidt, S.， Döbler, D.:“利用差分波束形成的小型设计修改的可视化”，inter。噪音会议，旧金山，2015。

[11] Sijtsma;“声源识别与表征的实验技术”，航空声学进展与应用，2004年5月15-19日。

[12]“基于空间相干源CLEAN” Sijtsma，P .:，AIAA纸2007-3436，2007。

[13] Sijtsma, P.:“用于飞机噪声路由的声波束形成”;NLR-Report nlr - tp - 2012 - 13年,2012年。

[14]施图姆夫，H.，见Roser，P.，维根，T.，Pfäfflin，B.，Ocker，J.，穆勒，R.，埃克特，W.，KROSS，H.-U.，Wallmann，S.：“保时捷股份公司的新的空气动力学和空气声学风洞”，15．国际斯图加特研讨会，2012。

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