了解和测量隔振系统中的噪声源

了解和测量隔振系统中的噪声源

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TMC 是精密隔振系统的制造商，用于支持商业和学术研究环境中的各种振动敏感设备。尽管很多人都知道振动噪声是一个问题，但很少有人了解它是如何测量和量化的。对于随机振动源尤其如此。正因为如此，噪声经常被不正确地测量。这可能导致商业工具的地板振动要求不正确或模棱两可，现场调查误导或不准确，并 最 zhong 导致关于系统敏感性和性能的错误结论。本文简要介绍了噪声测量中的关键概念，以及如何解释结果。

介绍

为了测量振动噪声（我们将在这里简单地使用噪声），通常使用三种工具。这些是振动传感器（传感器），通常是地震级加速度计，存储示波器（示波器）和具有亚赫兹能力的双通道频谱分析仪（分析仪）。示波器可用于在时域中查看来自传感器的信号，分析仪可以对传感器的信号执行傅里叶分析，以给出相同数据的频域图像。

听起来很简单，但真的吗？示波器可以告诉您噪声的峰值水平，但它不能为您提供噪声的频率或噪声的 RMS（均方根）值。“峰值”值是什么意思？问噪声的“频率”是什么是一个明智的问题吗？RMS 值是什么意思？事实证明，在大多数情况下，询问噪声的频率是不合适的，如果不 指 ding 计算它的频率范围，则 RMS 值是没有意义的。

同样，分析仪可以计算幅度谱或幅度谱密度。一个有伏特单位，另一个单位是 V/√Hz（伏特每根赫兹）。你应该使用哪个？大多数分析仪默认使用幅度谱，这是用于表征大多数噪声源的不正确方法。由于分析仪设置不正确，大多数用户 最 zhong 会获取无意义的数据。

要了解如何使用这些工具，首先要了解您要测量的是什么：噪声。噪声可以被表征为随机的或相干的。正如下一节所示，这些可以进一步细分为平稳或非平稳。这些是根本不同的噪声源，必 xu 使用不同的方法进行分析。由您（进行测量或调查的人）决定您有什么类型的噪音，并进行适当的测量。

噪声类型 - 随机与相干

以下是示波器上不同类型噪声的几个示例。选择这些示例是为了便于识别不同的类型。

曲线 A 和 B 代表大多数人认为是噪音的东西——但它们在现实世界中也是最 bu 可能 被观察到的。曲线 C 代表常见的噪声类型：A 和 B 的组合。在这种情况下，相干噪声源（周期性噪声）优于随机分量（为了便于说明）；然而，随机噪声占主导地位也很常见。大多数情况下，分析仪需要“看到”信号中的相干噪声分量，因为它们通常不会从示波器轨迹中明显看出。

A：纯周期性（相干）噪声

B：纯随机噪声

C：周期性和随机噪声一起

在现实世界中，噪声的幅度几乎从不恒定，而是随时间变化。这种噪声称为非平稳噪声。曲线 D 显示了随机打开和关闭的周期性源。曲线 E 显示了在空气压缩机或 HVAC 系统循环打开和关闭的建筑物中可能会看到的情况：存在随机噪声背景，具有来来去去的周期性分量。非平稳并不总是意味着“开”和“关”，而是可能意味着噪音逐渐增加或减弱。曲线 F 显示非平稳随机噪声。您可能会在高速公路附近看到这样的噪音，或者在风暴来来去去时的地震噪音数据中看到这样的噪音。

D：非平稳周期噪声

测量噪音

示波器有助于快速指示哪种类型的噪声在您的测量中占主导地位，并确定噪声的峰值电平（分析仪不提供）。然而，它们的用途有限，到目前为止，量化噪声的 最 zhong 要 工具是频谱分析仪。不幸的是，这就是事情变得棘手的地方。

E：随机和非平稳周期噪声

固定相干噪声源是 最 rong 易 测量和理解的。在图 A 的情况下，信号由 纯 zheng 弦波和一些高次谐波（2f 0、3f 0、4f 0等）组成。信号的每个分量都有确定的频率和幅度。频谱分析仪可以将此信号数字化，对数字化数据执行快速傅立叶变换 (FFT)，并为您提供一个幅度谱，该谱图绘制了分量幅度（以伏特或微米为单位）与频率的关系。可以将其绘制出来，或者将每个峰的高度和频率简单地制成表格。即使存在随机噪声，这也是测量相干噪声源强度的正确方法。

F：非平稳随机噪声

随机噪声根本不同，需要另一种方法。这是因为，对于随机噪声，在给定频率上不再有 一 ding 的信号电平或幅度。事实上，在任何单一频率上都没有噪音！相反，必 xu 根据密度来考虑随机噪声。

考虑 一 ding 量的空气（比如你坐的房间）。房间里显然有很多空气分子，但在任何一点上都没有空气分子。要定义许多空气分子，您 必 xu 定义两件事：空气的密度和有限体积的空气。如果你没有体积，你也没有空气。谈论单个点的平均空气密度是 完 quan 合理的，而且该密度甚至可能因点而异（例如，脚部的空气比头部的空气密度略高）。随机噪声也是如此。

对于随机噪声，等效密度称为给定频率处的幅度谱密度（ASD），等效体积称为频率带宽。信号的 RMS 水平类似于空气分子的数量，在本文的上下文中是 RMS 地面运动。RMS 幅度由下式给出：

其中幅度谱密度 ASD(ƒ) 是频率的函数，单位为 µm/√Hz。积分的形式清楚地说明了为什么将 ASD 表示为“每根赫兹”：这取消了 dƒ 的单位，并以适当的单位（微米）给出了 RMS 结果。分析器在选择1 /√Hz或“每根根Hz”单元时显示ASD（ƒ）。

正如空气分子的数量仅针对固定体积定义一样，RMS 运动仅针对固定频率范围定义，在这种情况下，从 ƒ1 到 ƒ2。使用 1/3 倍频程图来表示 RMS 运动是很常见的。其中，频谱被分解为 1/3 倍频程区间（从 1 到 1.23 Hz、1.23 到 1.59 Hz、1.59 到 2.0 Hz 等等）。该积分在每个频率范围内执行，得到的 RMS 值（现在以 µm 为单位）绘制为条形图与频率的关系。许多分析仪会将其作为内置功能来执行。要计算更大频率跨度上的 RMS 运动，只需取该范围内所有 bin 的正交和。

在频谱分析仪中，垂直刻度 必 xu 选择 [伏特或单位]/√Hz 的幅度频谱密度单位。否则，您将无法正确测量随机噪声。同样，如果将分析仪设置为测量频谱密度，它将无法测量相干噪声源的正确幅度（ASD 或 1/3 倍频程格式）。必 xu 告知分析仪是测量幅度还是密度。

分析仪的作用

为了进一步说明随机和相干噪声源的行为有何不同，请考虑下图：

一个以 ƒ 0为中心、宽度为 δƒ 的简单带通滤波器连接到扬声器。滤波器的带通（峰值）增益为 1。在场景 A 中，频率为 ƒ 0的正弦波应用于输入。扬声器的输出是输入的全幅值，与滤波器 δƒ 的宽度无关。这是因为滤波器只 消 chu 了远离 ƒ 0的输入分量（并且没有）。相比之下，场景 B 表明对随机噪声的影响是显着的。滤波器 去 chu 频率高于 ƒ 0 + 1/2 δƒ 和低于 ƒ 0 – 1/2 δƒ 的能量，留下一个在 ƒ 0处听起来越来越接近纯音的信号随着滤波器 δƒ 的宽度变窄。更重要的是，随着滤波器变窄并阻挡更多能量，输出幅度与√δƒ成正比下降。

频谱分析仪基本上与所示的一系列带通滤波器相同，除了扬声器，它测量滤波器输出的幅度，并以图形形式显示这些数值结果。可以看出，滤波器的宽度 δƒ 以 Hz 为单位约为 1/T，其中 T 是分析仪测量的持续时间，以秒为单位。FFT 分析仪将“滤波器”δƒ 隔开，从而 完 quan 覆盖频谱。例如，10 秒的测量将给出 0.1 Hz 的频率分辨率（滤波器宽度），从而产生 100 个介于 1 和 10 Hz 之间的数据点（例如）。

上图说明了测量幅度谱的分析仪设置会看到什么：每个滤波器忠实地通过滤波器中心频率处的任何相干噪声的幅度。输出幅度由分析仪测量和绘制。测量时间 T 会改变滤波器宽度 δƒ，但这不会影响结果（如场景 A 中）。

从这个讨论中可以立即看出，上图中的滤波器对随机噪声产生了无意义的结果：噪声频谱的幅度会随着测量时间 T 的变化而变化！测量时间越长，您看到的噪音就越少。显然，随机噪声的水平与您选择查看它的时间长短无关。为了纠正这种影响，当分析仪设置为测量幅度谱密度时，它将滤波器输出乘以 √T。由于 T 的单位为 1/Hz，因此结果图的单位为每根赫兹的伏特（或微米）。当您更改测量时间 T 时，该因子会校正滤波器带宽，并呈现一致的光谱密度水平。

结论

显然，√T 的因子可能很重要，但更重要的是，振幅和振幅密度彼此之间存在根本差异，就像许多空气分子与气体密度之间的差异一样。它们根本没有可比性。全面的现场调查应包括以下步骤：

1、将分析仪配置为对幅度谱进行 1-100 赫兹的测量。找出频谱中所有尖锐的“尖峰”，并将它们的频率和高度制成表格。这些将对应于单频噪声源（建筑风扇、压缩机、变压器嗡嗡声等）。尽可能将峰值与特定噪声源相关联（通过关闭可能的源，并查看哪些尖峰发生变化或消失）。

2、将垂直单位更改为 [units]/√Hz。许多分析仪将幅度谱转换为 ASD 谱而不重新收集数据。绘制结果。请注意，步骤 1 中尖峰的高度已经改变了它们的值。用您在 1 中测量的（伏特或微米）值标记 ASD 图上的尖峰很方便。尖峰周围的“背景”本底噪声准确地反映了随机噪声源（人行走、地震和风噪声）的噪声密度）。现在您有了一个（带注释的）图，它准确地代表了您环境中的噪声。

3、如果您的分析仪将从 ASD 计算 1/3 倍频程图，这是一个不错的附加图。请注意，尖峰频率处的 1/3 倍频程“箱”可能看起来像“尖峰箱”。如果您确信这些频率处的噪声主要由相干噪声源控制，则应注意在步骤 1 中对这些分档测量的值。否则，这些分档的 RMS 值将不正确，误差为 √T。/

4、记下任何可能不稳定的噪声源。这些来源中的大多数将是连贯的噪声源：压缩机、风扇、HVAC 系统。由于“最 huai 情况”条件通常 最 shou 关注，因此应注意在所有噪声源都存在时进行噪声测量。随机噪声会随着天气（字面意思）、当地道路交通等而变化。它通常会在较长的时间段（几小时到几天）内变化，因此应考虑可能影响 ASD 测量的条件。

进行测量的人员有责任确定存在哪些类型的噪声源，并收集适当的数据。即使遵循上述简单步骤也可能因非固定来源而变得复杂。有了适当的认识，并仔细记录可能的噪声源，您的环境中存在哪些振动噪声问题就会少得多。

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