Page 84 - 《应用声学》2022年第6期

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式 (1) 中，s(n) 为所需测量的变电站噪声信号，v(n)
0 引言 为测量时的噪声干扰信号，包括鸟叫、虫鸣、鸡叫、工

厂电锯噪声等信号。而后设计 1/3 倍频程滤波器求
长时检测及合理估计变电站噪声源的声压级
得每个1/3倍频程滤波器对应的输出值；同时，采用
对评价噪声污染指标及后续治理都至关重要 [1−6] 。
MCRA 算法求解出每个时频点干扰信号存在概率，
然而环境中的其他噪声如鸟叫、虫鸣，以及各种人为
并综合成 1/3 倍频程干扰信号存在概率；最后根据
噪声如车辆行驶、鸣笛声等都会对变电站噪声测量
干扰信号存在概率，对当前时刻 1/3 倍频程估计值
产生不良影响。目前已有的变电站噪声测量技术，
进行相应加权处理，最终得到去外界干扰的 1/3 倍
多采用声级计等设备进行测量，其不具备抗干扰功
频程声压级输出阈值，该阈值将作为应对各种干扰
能，导致测量结果不准确。
情况下，时域 1/3 倍频程滤波输出后功率谱更新的
如何有效去除外界干扰信号，实现变电站噪声
阈值。
的准确测量是本文研究的主要目的。对于干扰信号
的去除可以从时域和频域两个方向进行。时域去除 ͜ܦ٨ᣥК
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方法即根据外界干扰噪声和变电噪声的时域特点， ᤬ॆࣱکካข ηՂߛښഐဋ
如能量、相关性等进行去除。如文献 [7] 采用相关性
分析，来判断是否存在干扰信号，从而利用分时测量 ⊳φᮠሮ ҫిఞழ ⊳φᮠሮ
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方法去除背景干扰噪声。频域去除方法是利用变电
站噪声与干扰信号不同的频谱特点，通过采用通带 图 1 抗干扰变电站噪声估计方法
与阻带梳状滤波器从变电站混合声信号中分离出 Fig. 1 An estimation method of anti-disturbance
变电站声信号 [8] 。然而，由于变电站背景噪声复杂， substation noise

发生的时刻与强度具有随机性，因此这两类方法效 1.1 1/3倍频程干扰信号存在概率估计
果均有限。而文献 [9] 提出了一种基于小波分解与
利用 MCRA 方法对干扰信号存在概率进行估
谱减法相结合的变电站噪声预处理方法，采用小波 计。采集的信号y(n)进行重叠加窗处理并进行傅里
包分析算法将变电站声信号时频分解，对分解后的 叶变换，表达式为
带噪频段小波包信号进行谱减法处理。但该方法只 N−1
∑
能测量整体声压级，而无法测量1/3倍频程声压级。 Y (k, l) = y(n + lM)w(n)e −j(2π/N)nk , (2)
在噪声的测量中，采用 1/3 倍频程频谱分析 n=0
式 (2) 中，k、l 分别是频段索引和时间帧索引，w(n)
能更加详细地反映出噪声源的频谱特性，便于较
是长度为N 的窗函数，M 为帧步长。
全面地了解声源产生机理和提出最佳的降噪对
在频域对每一帧输入信号频谱进行频率点
策 [10−13] 。为此，本文针对性地提出了一种抗干扰
平滑，
的 1/3 倍频程声压级测量方案。首先采用最小值控
ω
制递归平均 (Minimum control recursive average, S f (k, l − 1) = ∑ b(i) |Y (k − i, l − 1)| , (3)
2
MCRA) 方法 [13−14] 来判断当前帧各个 1/3 倍频程 i=−ω
是否存在干扰信号，对于存在干扰信号的 1/3 倍频 其中，b(i) 表示归一化窗函数，窗函数的长度为
程，不进行声压级更新，从而确保 1/3倍频程声压级 2ω + 1。接下来再进行帧间平滑，
估计准确程度。
S(k, l − 1) =
ω ∞
∑ ∑ 2
j
1 抗干扰变电站噪声估计方法 (1 − α s ) b(i)α |Y (k − i, l − j)| . (4)
s
i=−ω j=1
本文提出的抗干扰变电站噪声估计方法整体 将式(3)带入式(4)中，得
算法框图如图1所示。传声器接收信号为
S(k, l − 1)=α s S(k, l − 2)+(1 − α s )S f (k, l − 1),
y(n) = s(n) + v(n), (1) (5)