"在硬件評(píng)估過(guò)程中，我們決定使用NI產(chǎn)品，因?yàn)橄啾饶切┑统杀镜穆暭?jí)儀表，NI的產(chǎn)品測(cè)量質(zhì)量好、堅(jiān)固耐用，且十分可靠。"

　　-Luis Fernández,National Polytechnic Institute

　　The Challenge:

　　開發(fā)一個(gè)自動(dòng)、分布式無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng)，用來(lái)測(cè)量飛機(jī)噪音水平并將數(shù)據(jù)傳回控制中心進(jìn)行分析。

　　The Solution:

　　使用NILabVIEW軟件、NI聲音與振動(dòng)工具包和NIUSB-9234動(dòng)態(tài)信號(hào)采集模塊（DSA），從各架飛機(jī)上采集和分析可靠且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

　　在早晨和傍晚的交通擁堵時(shí)間，墨西哥城的大型車輛和飛機(jī)都會(huì)發(fā)出噪音，這可能導(dǎo)致人們聽力受損。航空運(yùn)輸委員會(huì)由此提出一個(gè)新的飛機(jī)分類系統(tǒng)，今后航空公司可能根據(jù)飛機(jī)發(fā)出的噪音量來(lái)支付費(fèi)用而不是根據(jù)重量或類型。因此，我們提出了一種新的計(jì)算模型，該模型不僅可以測(cè)量噪音量，還能根據(jù)飛機(jī)發(fā)出的噪音辨別飛機(jī)。

　　無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)半英寸預(yù)極化麥克風(fēng)、一張測(cè)量噪音水平的數(shù)據(jù)采集卡、一臺(tái)工業(yè)計(jì)算機(jī)和Wi-Fi或3G無(wú)線連接互聯(lián)網(wǎng)。麥克風(fēng)安裝在離地4米的防水箱內(nèi)。節(jié)點(diǎn)每30秒測(cè)量一次噪音水平，每5分鐘將數(shù)據(jù)傳回至控制中心。

　　圖1.分布式無(wú)線監(jiān)控系統(tǒng)圖

　　現(xiàn)實(shí)世界中根據(jù)飛機(jī)產(chǎn)生的噪聲頻譜特性來(lái)辨別飛機(jī)十分復(fù)雜，因?yàn)楸尘霸胍?、天氣、起飛速度和飛機(jī)的負(fù)載都可能會(huì)干擾分析。近期，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別噪音的測(cè)量設(shè)備已經(jīng)上市，但這個(gè)設(shè)備只能用來(lái)分辨噴氣飛機(jī)、螺旋槳飛機(jī)、直升機(jī)和背景噪音。因此我們決定創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算模型來(lái)測(cè)量和分析噪音。我們的系統(tǒng)只需采集飛機(jī)起飛24秒內(nèi)產(chǎn)生的噪音，就能夠正確識(shí)別飛機(jī)。

　　系統(tǒng)開發(fā)

　　在設(shè)定監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)采用無(wú)線拓?fù)淇山档统杀?，并提高靈活性。每個(gè)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)都建立在無(wú)須人工干預(yù)的WindowsXP系統(tǒng)的工業(yè)PC上，它還配備有Wi-Fi適配器和NIUSB-9234。在硬件評(píng)估過(guò)程中，我們決定使用NI產(chǎn)品，因?yàn)橄啾饶切┑统杀镜穆暭?jí)儀表，NI的產(chǎn)品測(cè)量質(zhì)量好、堅(jiān)固耐用，且十分可靠。

　　盡管每個(gè)節(jié)點(diǎn)都連接著城市的電力系統(tǒng)，我們?nèi)钥墒褂貌婚g斷的電源供應(yīng)防止數(shù)據(jù)丟失。節(jié)點(diǎn)每30秒測(cè)量一次噪音水平，系統(tǒng)最多可在本地保存14天的數(shù)據(jù)。政府計(jì)劃使用我們的數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別墨西哥城中產(chǎn)生最高噪音水平的時(shí)間和地點(diǎn)，并創(chuàng)建噪音地圖、實(shí)施監(jiān)管行動(dòng)控制噪音，為公民創(chuàng)建更健康的生活環(huán)境。

　　我們的系統(tǒng)可記錄用于道路交通噪音的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)信息，如連續(xù)等效聲級(jí)（LEQ），而且還可以記錄分?jǐn)?shù)倍頻程分析并測(cè)量明顯的噪音。此外，該系統(tǒng)可以將WAV文件傳至一個(gè)中央服務(wù)器，用于研究可能觸發(fā)警報(bào)的瞬態(tài)信號(hào)，這有助于辨別干擾準(zhǔn)確測(cè)量的獨(dú)立聲源。

　　圖2.墨西哥城城市廣場(chǎng)兩周時(shí)間的噪音情況

　　我們?cè)扔?jì)劃使用政府在2008年安裝的公共Wi-Fi，但一些節(jié)點(diǎn)必須轉(zhuǎn)換成由無(wú)線運(yùn)營(yíng)商提供的較慢的3G系統(tǒng)。雖然我們可以同步使用3G網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音和數(shù)據(jù)服務(wù)，但它的數(shù)據(jù)傳輸速率相當(dāng)緩慢。

　　通過(guò)TCP/IP進(jìn)行通信

　　我們的控制中心有一個(gè)靜態(tài)的IP地址。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)DHCP服務(wù)器分配的動(dòng)態(tài)地址。簡(jiǎn)單的說(shuō)，控制中心就是一個(gè)服務(wù)器，而節(jié)點(diǎn)則是客戶端。節(jié)點(diǎn)會(huì)嘗試打開TCP連接，如果控制中心收到了連接請(qǐng)求和節(jié)點(diǎn)的確認(rèn)，連接便會(huì)成功。

　　圖3.控制中心中央服務(wù)器界面

　　圖4.超過(guò)閾值的音頻信號(hào)分析

　　圖5.噪音級(jí)別、時(shí)間、日期和dBA振幅

　　圖6.3D噪音地圖顯示噪音級(jí)別、時(shí)間、日期和幅度

　　下面是我們用于模式生成和識(shí)別的系統(tǒng)框圖。由于飛機(jī)起飛噪聲的起點(diǎn)和止點(diǎn)都為零且時(shí)間長(zhǎng)度有限，我們因此認(rèn)為它屬于非平穩(wěn)瞬態(tài)信號(hào)。如圖8所示，大部分的信號(hào)能量低于2kHz。在這種情況下，我們注意到背景噪音在信號(hào)兩端更為強(qiáng)烈，因?yàn)轱w機(jī)產(chǎn)生的噪聲覆蓋了背景噪音的中間部分。

　　圖7.模式生成和識(shí)別系統(tǒng)框圖

　　圖8.波音747飛機(jī)起飛時(shí)典型的噪音信號(hào)和頻譜

　　我們觀察發(fā)現(xiàn)，對(duì)于所有的飛機(jī)噪音，典型的幅度譜值為0到5000Hz。我們選擇使用11025Hz的采樣頻率，將24秒內(nèi)采集的樣本數(shù)量減少至264600個(gè)。對(duì)于其他飛機(jī)噪音分析，建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權(quán)濾波器。

　　降低頻譜分辨率

　　由于幅度譜有132300次諧波，這會(huì)導(dǎo)致處理過(guò)程非常復(fù)雜，因此我們決定降低頻譜分辨率。此外，我們只對(duì)收集有關(guān)頻譜形式的數(shù)據(jù)感興趣。

　　我們提出了以下假設(shè)：

　　任何降低頻譜分辨率的方法都會(huì)在測(cè)量飛機(jī)噪音的最初和最后時(shí)間段內(nèi)引入一個(gè)容忍度。例如，在飛機(jī)起飛后開始采集為時(shí)24秒的數(shù)據(jù)，然后將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練為一個(gè)噪音模式。在運(yùn)行時(shí)，如果采集到的起飛噪聲為第5秒至24秒，并且降低頻譜分辨率的話，那么前5秒鐘的位移對(duì)于頻譜形式的影響就會(huì)非常小。

　　中值濾波器（移動(dòng)平均濾波器）創(chuàng)建了一個(gè)飛機(jī)起飛噪聲頻譜的典型形式。

　　在保留X率的基礎(chǔ)上對(duì)平均頻譜進(jìn)行降頻，保留了飛機(jī)起飛噪音的頻譜形式。

　　結(jié)論

　　我們的10節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)成功地測(cè)量了墨西哥國(guó)際機(jī)場(chǎng)飛機(jī)起飛時(shí)產(chǎn)生的噪音。該系統(tǒng)創(chuàng)造了許多不同類型的頻譜分析，并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用于噪聲測(cè)量。我們可以存儲(chǔ)系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)，隨后再執(zhí)行更深入的分析，通過(guò)噪音來(lái)確定潛在的健康危險(xiǎn)，并知曉噪音水平在全天的波動(dòng)情況。

　　在未來(lái)，我們想要在分割原始信號(hào)后運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)，測(cè)量所得結(jié)果的差異。我們還計(jì)劃測(cè)試新的參數(shù)來(lái)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。