伍向陽，劉蘭華，何財松，陳迎慶，李晏良，邵琳

（中國鐵道科學研究院集團有限公司?節(jié)能環(huán)保勞衛(wèi)研究所，北京???100081）

1 概述

聯調聯試是高速鐵路建設的重要組成部分和開通運營前的必要環(huán)節(jié)，采用測試列車和相關檢測設備，對各系統(tǒng)的功能、性能、狀態(tài)和系統(tǒng)間匹配關系進行綜合檢測、驗證、調整和優(yōu)化，使整體系統(tǒng)達到設計要求[1-2]。噪聲測試是聯調聯試規(guī)定測試項目之一，主要目的是評價高速鐵路開通運營后鐵路排放噪聲以及環(huán)境噪聲是否滿足標準要求，驗證高速鐵路噪聲控制措施有效性。隨著高速鐵路路網趨向密集化，受鐵路噪聲影響的區(qū)域也隨之擴大，對高速鐵路沿線聲環(huán)境質量要求也隨之提高，因而，聯調聯試中噪聲測試的重要性越發(fā)凸顯。

合寧鐵路（設計速度250?km/h）是我國首次開展聯調聯試的高速鐵路，初步形成高速鐵路聯調聯試組織模式，開始對聯調聯試的內容、方法及程序的探索。京津城際鐵路是我國首條350?km/h等級高速鐵路，首次建立高速鐵路聯調聯試及運行試驗模式，同步建立我國高速鐵路聯調聯試成套測試技術和評價體系[3]。隨后，武廣、鄭西、滬寧等一批高速鐵路聯調聯試的成功開展，逐步完善滿足高速鐵路聯調聯試的系統(tǒng)級測試、綜合分析方法和評價體系，形成一系列規(guī)范、標準等技術成果。

我國高速鐵路噪聲評價標準主要包括動車組運行輻射噪聲標準、噪聲排放標準和聲環(huán)境質量標準，聯調聯試噪聲測試內容主要包含這3個方面。由于高速鐵路是一種多源耦合、寬頻復雜運動聲源，影響噪聲的關鍵因素較多，因此測試期間噪聲數據易呈現較大的波動性[4]，各條線路的噪聲數據難以橫向對比。多年來對提升噪聲測試分析水平開展了大量研究工作[5]，測試分析技術是保障噪聲準確評價的基本條件。因此，回顧高速鐵路聯調聯試噪聲技術的發(fā)展，對未來噪聲測試技術提出展望，有利于更好地推進高速鐵路聯調聯試工作提升和完善。

2 高速鐵路聯調聯試噪聲測試技術發(fā)展過程

2.1 初期階段（2007—2010）

2007年合寧鐵路聯調聯試至2010年以前，高速鐵路聯調聯試噪聲測試以完成基本任務、掌握噪聲超/達標情況及基本特性為目標，因此噪聲測試手段以聲級計為主、多通道數據采集儀為輔。

采用聲級計測量列車通過聲級，需要人工判斷開始和停止測量，每次測量數據具備一定的隨機干擾因素，且由于測試時間長，需要測試人員長期保持警備狀態(tài)，工作強度較大；采用多通道數據采集儀也僅僅是模擬聲級計的功能，分析列車通過聲級以及頻譜特性。在該階段噪聲測試僅僅是客觀反映列車通過測試區(qū)段的聲級大小，尚未針對不同線路、不同區(qū)段噪聲數據離散的原因進行分析跟蹤。

2.2 發(fā)展階段（2010—2014）

2010年京滬高鐵聯調聯試和綜合試驗是噪聲測試技術發(fā)展的重要階段，噪聲測試手段全面提升為多通道數據采集儀。同時為深入分析高速鐵路噪聲數據離散分布的原因，加強高速鐵路噪聲控制，開展噪聲源識別分析研究。

國內外研究表明[6-16]：高速列車噪聲源識別基本都是基于陣列技術開展，早期線陣列能有效識別某一斷面的噪聲源，對于高速列車噪聲源識別主要采用面陣列，同時由于高速鐵路噪聲呈寬頻特性，峰值頻率基本分布在 25～125?Hz 以及 400～5?000?Hz，采用近場聲全息等方法只能滿足1?000?Hz以下的頻率分析，加上列車尺寸較大，采用規(guī)則傳聲器陣列需要大量的傳聲器。因此，采用波束形成技術進行高速列車聲源識別，并結合其他輔助分析技術是目前國內外普遍采用的合理方法。

在利用波束形成技術進行聲源識別時，針對聲源特性優(yōu)化設計陣列布局是一項極為關鍵的工作，識別效果較好的聲陣列，需要同時具備較好的空間分辨率、較低的最大旁瓣級以及對頻率混疊和柵瓣有較好的抑制能力。因此，基于波束形成原理，根據高速鐵路噪聲特征優(yōu)化陣列設計，在京滬高鐵實現最高486.1?km/h速度下高速列車噪聲源識別分析，明確不同速度下主要噪聲源的位置及相對貢獻量，初步掌握引起車外噪聲變化的關鍵噪聲源特征，空間分辨率基本能滿足高鐵噪聲分析的需求，但是旁瓣級高，影響識別精度。為了抑制傳統(tǒng)波束形成算法產生的旁瓣影響，選取3?dB的動態(tài)范圍進行分析，獲得主要噪聲源的分布及貢獻量，噪聲源識別云圖見圖1，但由于動態(tài)范圍過小，部分次級聲源無法有效識別。同時，在京滬高鐵開展橋梁結構噪聲的測試分析工作。通過京滬高鐵聯調聯試和綜合試驗，聯調聯試噪聲測試團隊逐步突破噪聲標準化測試的束縛，提升自主化信號處理分析的能力，對于影響高速鐵路噪聲的關鍵因素有了明確認識。

圖1 京滬高鐵噪聲源識別云圖

但國內外普遍采用的傳統(tǒng)波束形成算法用于高速鐵路噪聲源識別存在系列問題：低頻空間分辨率差、最大旁瓣級水平較高、列車高速運動產生的多普勒頻移嚴重影響識別精度、僅能識別噪聲源的相對大小、無法定量分析噪聲源等。同時，我國各研究單位高速鐵路聲源識別測試分析參數以及聲源劃分的方式均存在顯著差異，造成各單位給出的聲源貢獻量差異較大。

為了解決上述關鍵問題對高速鐵路噪聲源測試分析的制約，2012年，針對高速鐵路噪聲特性，進一步優(yōu)化陣列布局，提升系統(tǒng)最大旁瓣級水平，深入分析研究多普勒頻移對于高速鐵路噪聲影響，提出修正算法（見圖2），并應用于京石客專聯調聯試，獲得CRH380AL和CRH380BL的聲源分布。2014年，在傳統(tǒng)波束形成算法的基礎上提出了適用于高速鐵路噪聲源識別分析的FFT-NNLS解卷積算法及計算參數，完成了波束形成的逆運算，聲源識別空間分辨率提升3～10倍，實現聲源定量化分析，同時研究發(fā)展了選擇性聲強技術，實現了強背景、強干擾條件下高速鐵路多源噪聲的分離。波束形成和解卷積技術原理見圖3，波束形成和解卷積技術空間分辨率對比見圖4。

圖2 優(yōu)化陣列設計和多普勒頻移修正

圖3 波束形成和解卷積技術原理示意圖

圖4 波束形成和解卷積技術空間分辨率對比（200 Hz）

2.3 提升階段（2015—2018）

隨著原中國鐵路總公司進一步控制高速鐵路噪聲的要求，聯調聯試噪聲測試也不再僅僅局限于測試結果的分析，更重要的是對引起噪聲增大或減小的原因進行分析，并據此提出噪聲控制技術方案。對于高速鐵路而言，聲源識別已經表明：輪軌噪聲、氣動噪聲以及集電系統(tǒng)噪聲為最重要的噪聲源，對于輪軌噪聲而言，輪軌表面的短波不平順是引起其變化的關鍵因素；對于氣動噪聲而言，同一動車組主要與運行速度有關；對于集電系統(tǒng)噪聲，同一動車組運行時弓網接觸張力也不會發(fā)生較大的改變，主要與列車運行速度有關；2015年開始在聯調聯試噪聲測試中發(fā)展輪軌短波不平順檢測和分析技術，深入分析引起噪聲變化的主要因素，應用于多條線路聯調聯試噪聲數據分析（見圖5和圖6）。測試數據表明：高速動車組車輪出現18階左右、幅值30?dB以上的多邊形，關鍵頻帶噪聲增幅可達10?dB以上，噪聲總聲級增幅可達4～5?dB以上；鋼軌出現波長14～20?cm、波深0.01?mm的波浪形磨耗時，噪聲總聲級增幅可達2～3?dB。

圖5 動車組車輪出現多邊形鏇輪前后噪聲變化測試

圖6 動車組車輪出現多邊形鏇輪前后噪聲變化分析

2017年，在原中國鐵路總公司組織下，統(tǒng)一了我國各研究機構高速鐵路噪聲源識別方法和信號分析參數[17]，集成了解卷積算法和多普勒頻移修正算法，聲源識別空間分辨率和精度明顯提升，為我國高速鐵路噪聲評價和控制提供了統(tǒng)一的分析尺度，識別云圖見圖7。

圖7 高速列車聲源識別云圖（350 km/h）

對于一些異常噪聲，除了驗證其噪聲超達標情況外，聯調聯試噪聲測試團隊也開始以噪聲作為手段逆向分析高速鐵路運行時產生的部分問題，如針對合福鐵路聯調聯試期間高速運行時出現的道砟飛濺現象，噪聲測試團隊系統(tǒng)結合主觀評價法和信號分析法進行道砟飛濺引起的噪聲響應分析，主觀評價法用于評價全車各區(qū)域是否發(fā)生道砟飛濺現象，信號分析法用于評價傳聲器覆蓋區(qū)域是否發(fā)生道砟飛濺現象。首先使用主觀評價法對列車通過有砟軌道時進行分析，初步判斷動車組各區(qū)域是否發(fā)生道砟飛濺現象，并記錄道砟飛濺發(fā)生的區(qū)域是否在傳聲器附近；然后對采集到的噪聲信號進行聲學回放，試驗人員反復進行監(jiān)聽，進一步判斷傳聲器附近是否發(fā)生道砟飛濺或可能發(fā)生道砟飛濺，最后對噪聲信號進行短時瞬態(tài)FFT分析，分析是否存在輻值較高的脈沖信號，最終判斷傳聲器附近是否發(fā)生道砟飛濺現象。上述分析方法進一步拓展了噪聲測試的范圍，逐步開展了對于機車鳴笛（見圖8）、鋼軌波磨（見圖9）等特征信號的分析。

2.4 擴展和完善階段（2018—）

為了進一步加強我國高速鐵路噪聲大數據分析，針對我國高速鐵路噪聲試驗數據分散、數據邊界條件不清晰等問題，2018年聯調聯試噪聲團隊開發(fā)完成高速鐵路噪聲綜合信息管理系統(tǒng)（見圖10），對我國2016年以來獲取的大規(guī)模高速鐵路車內外噪聲數據實現集中統(tǒng)一管理與分析。系統(tǒng)針對高速鐵路噪聲數據多樣性特點，研究統(tǒng)一了數據存儲和分析模板，實現了噪聲數據與鋼軌粗糙度、車輪多邊形、軌道不平順、軌道動力學、車輛振動、噪聲源識別等試驗數據的關聯分析。同時，噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)[18]也已經在多條線路進行試用（見圖11），具備車號識別、氣象監(jiān)測、數據自動處理與傳輸等功能，將與噪聲綜合信息管理系統(tǒng)共同發(fā)揮作用，有效支撐探索我國高速鐵路噪聲長時間序列演變規(guī)律、橫向多因素關聯分析，為我國鐵路和環(huán)境管理部門制定噪聲影響及控制相關政策、規(guī)范等奠定技術基礎。

圖8 機車鳴笛噪聲特性

圖9 動車組通過鋼軌波磨區(qū)段轉向架噪聲特性

圖10 高速鐵路噪聲綜合信息管理系統(tǒng)功能組成

圖11 高速鐵路噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)

在對于機車鳴笛、鋼軌波磨等短時特征信號分析的基礎上，進一步研究擴大了聲學信號的使用范圍。通過研究我國典型動車組車輪和鋼軌粗糙度產生、演變和發(fā)展規(guī)律，掌握了我國典型動車組車輪和鋼軌粗糙度主要峰值波長和階次等特征，研究了動車組高速運行時傳聲器風噪影響程度及消除方法，發(fā)展了短時FFT、小波變換以及EEMD等多維度短時信號分析技術，掌握了高速運行、多線路工況影響下鋼軌波磨、鋼軌異常接頭、車輪多邊形等聲學特性，提出了鋼軌波磨聲學診斷和評價指標。2018年，開始在高速綜合檢測列車安裝聲學測量裝置，主要用于鋼軌短波狀態(tài)分析和噪聲特征分析（見圖12）。

圖12 高速綜合檢測列車聲學測量裝置

3 結論與展望

經過多年高速鐵路聯調聯試噪聲測試實踐，噪聲測試技術已經由單一點位的噪聲測試逐漸演變?yōu)樵肼曉醇拜嗆墵顟B(tài)的聯合測試分析；由簡單達標評價逐步發(fā)展為支撐超達標原因分析；由噪聲單一使用功能監(jiān)測逐步發(fā)展為以噪聲為基礎，對車輛和軌道等狀態(tài)診斷的監(jiān)測；由人工監(jiān)測方式逐步轉向自動監(jiān)測。

下一步噪聲測試技術將更為自動化、智能化，在高速鐵路噪聲綜合信息管理系統(tǒng)和自動監(jiān)測系統(tǒng)基礎上，集成大數據分析模型，實現噪聲與關鍵影響因素的自動關聯，推進高速鐵路噪聲地圖技術研究，最終實現鐵路沿線噪聲超達標原因快速分析以及動車組輪軌狀態(tài)快速診斷，進一步提升高速鐵路聯調聯試噪聲測試水平，支撐高速鐵路噪聲控制技術研究。