一、引言

工业噪声是影响工作环境、设备寿命和社区环保的重要因素。通过声学计量手段实现对复杂工业场景中噪声源的精确识别与空间定位，是开展噪声治理、优化工艺流程、建设绿色工厂的关键技术支撑。

二、噪声源识别的基本原理

利用声波传播特性，结合麦克风阵列技术与信号处理算法，通过声压级分布、声强矢量方向或波束成形（Beamforming）方法，实现多声源分离与空间定位。

三、核心技术与系统组成

麦克风阵列系统

线性、平面或球形阵列，用于采集多通道声信号；

高动态范围、宽频响（20 Hz – 20 kHz）麦克风。

声学成像与定位算法

延时求和波束成形（Delay-and-Sum Beamforming）；

自适应波束成形（如MVDR）；

近场声全息（NAH）用于近距离高分辨率成像。

数据采集与可视化平台
实时生成“声学热力图”，叠加在设备图像上显示噪声热点。

背景噪声抑制技术
采用谱减法、盲源分离等提升信噪比。

四、典型应用场景

大型风机与压缩机噪声诊断
识别叶片、轴承、齿轮箱等部件的噪声贡献。

汽车动力总成NVH测试
在半消声室中定位发动机、排气系统噪声源。

工厂车间整体噪声评估
识别高噪声区域，指导隔声罩设计与布局优化。

轨道交通噪声监测
分析列车运行时轮轨噪声、受电弓气动噪声分布。

五、挑战与未来发展趋势

挑战：

多声源重叠导致定位模糊；

强背景噪声干扰测量精度；

复杂几何结构反射影响成像质量。

未来方向：

发展可移动式智能声学相机；

结合AI深度学习进行声纹识别与故障预警；

推进分布式无线麦克风网络部署；

建立工业噪声计量溯源体系与标准测试流程。