噪声源的高精度定位与分析在汽车、摩托车行业领域的应用方案分享

随着汽车与摩托车行业对NVH（Noise, Vibration, Harshness）性能要求的不断提升，噪声源的高精度定位与分析技术已成为提升产品品质、增强用户体验的关键手段。近年来，从传统的主观评价到基于人工智能的智能识别，噪声源定位方法不断迭代升级，为整车及零部件异响控制提供了强有力的技术支撑。

一、噪声源定位技术的演进与应用挑战

汽车异响（BSR, Buzz, Squeak, Rattle）噪声具有随机性、低频能量低、易被背景噪声淹没等特点，传统方法如人耳主观评价、分步运行法、近场声压测量等虽简单易用，但依赖工程师经验，精度有限[1]。尤其是在电动车普及、背景噪声降低的背景下，异响问题更加突出，亟需高精度、可量化的定位手段。

二、高精度定位技术方案与典型设备

1. 阵列式声学成像系统

波束形成（Beamforming）技术适用于中高频远场噪声源定位，其典型设备如 Norsonic远场声音与振动测量系统，可通过多麦克风阵列实现声源可视化，广泛应用于关门声、风噪、轮胎噪声等中高频噪声分析[2]。然而，该方法在低频段分辨率较低，不适用于车内低频异响定位。

2. 近场声全息技术（NAH）

针对低频噪声，近场声全息技术表现出色。例如，Synave 近场3D声全息测量系统能够通过密集麦克风阵列重建声场相位与幅值信息，实现低频声源的高精度成像。研究显示，该方法在发动机异响、仪表板振动噪声定位中效果显著，尤其适用于200Hz以下频段[3]。但其传感器布置复杂、成本较高，仍在一定程度上限制其大规模工程应用。

3. 综合型噪声诊断平台

为兼顾高低频、多类型噪声分析，SOUNDVIEWER综合型噪声诊断与分析系统整合了多种传感器与信号处理算法，支持声压、振动、阶次分析、声全息、波束形成等多种模式，适用于整车NVH测试、异响溯源、声品质优化等场景。此类系统通常具备较强的数据处理能力，可结合机器学习算法提升异响信号的识别率与定位精度[4]。

三、行业应用案例与数据支持

在某SUV车型开发中，研究人员通过近场声全息技术识别出后三角窗与C柱区域为车内噪声主要贡献部件，经结构加强与阻尼材料铺设后，驾驶员右耳处声压级在38Hz和140Hz处分别降低4.31dB与3.63dB[5]。另一项研究中，基于波束形成的声学相机系统成功定位了某电动摩托车驱动电机的电磁噪声源，并通过结构优化使整车通过噪声降低2.5dB(A)[6]。

四、未来展望：智能融合与系统集成

随着压缩感知、时间反转法、机器学习等人工智能技术的引入，噪声源定位正朝着“少传感器、高精度、强抗扰”方向发展。例如，基于双耳听觉模型的仿生麦克风阵列已在500Hz低频定位中取得初步成效[7]。未来，融合多物理场数据、结合虚拟仿真与实测校验的智能NVH系统，将成为主机厂与零部件供应商的标准工具。

参考文献：  

[1] 赵卫东 等. 汽车异响噪声源定位方法研究进展与展望[J]. 重庆理工大学学报, 2022.  

[2] Zhang Y. et al. Door-closing sound quality improvement based on beamforming method[J]. SAE International Journal of Engines, 2020.  

[3] Li L. et al. Application of near-field acoustic holography to engine start-up noise issue[J]. SAE Technical Paper, 2015.  

[4] Ahn H. et al. Deep-learning-based approach to anomaly detection for large acoustic data[J]. Sensors, 2021.  

[5] 杨袁雄. SUV车内噪声声固耦合分析与优化[J]. 传感器技术与应用, 2024.  

[6] 曾志新 等. 发动机冷却风扇气动噪声研究及仿生学改进[J]. 机械科学与技术, 2022.  

[7] 钱伟杰. 声源定位的原理与方法研究[D]. 中国科学技术大学, 2019.