Type de document
Rapports de recherche scientifique
Année de publication
2019
Langue
Français
Résumé
Dans un contexte industriel, le bruit émis par des machines peut nuire à la santé des travailleurs et générer des problèmes de surdité ou de pertes auditives. Pour pallier ces problèmes, des solutions acoustiques efficaces doivent être mises en place en amont. La première étape d'une étude acoustique de réduction de bruit consiste à localiser la position des sources et à hiérarchiser leurs contributions. Dans un environnement industriel, les travailleurs sont répartis autour des machines et le nombre de celles-ci peut être important. Cela rend le champ acoustique complexe à cause des multiples réflexions sur les murs et objets; il est donc souvent difficile d’identifier les sources de bruit principales. La localisation des positions des sources peut être réalisée à l'aide d’un réseau de microphones appelé antenne acoustique. La performance des techniques de localisation de sources dépend du nombre de microphones, de leur répartition et du traitement du signal associé.
L’objectif de cette activité était de développer une antenne acoustique sphérique associée à une technique temporelle basée sur les intercorrélations des signaux microphoniques, appelée Generalized Cross-Correlation (GCC) dans la littérature anglo-saxonne, pour identifier la position des sources sonores les plus bruyantes en milieu industriel. La technique du GCC nécessite un segment temporel des signaux microphoniques pour générer une cartographie des sources; elle est reconnue comme étant robuste même dans des environnements acoustiques complexes où le champ réverbéré a une contribution significative (cas général des locaux industriels). Quant à l’antenne sphérique, elle permet une localisation des sources sonores dans la totalité de l’espace.
Dans cette étude, des critères permettant d’évaluer la qualité de la cartographie des sources sont présentés. Puis, un critère d’optimisation de la géométrie de l’antenne est proposé. L’antenne optimisée est ensuite fabriquée et une caméra panoramique (permettant de prendre des photos ou vidéos) est ajoutée pour pouvoir superposer la photographie du local à la cartographie des sources. Finalement, l’antenne sphérique développée, associée à la technique du GCC, est testée dans des conditions contrôlées (chambres hémi-anéchoïque et réverbérante), puis dans un atelier où plusieurs opérateurs utilisent des machines. Les résultats montrent qu’il est possible de localiser la position des différentes machines malgré leurs contenus sonores différents et les multiples réflexions.
Abstract
In an industrial context, the noise produced by machinery can harm workers’ health and result in deafness or hearing loss. To alleviate these problems, effective acoustic solutions must be put in place upstream. The first step in an acoustic study of noise reduction consists in locating the position of noise sources and ranking their contributions. In an industrial setting, workers are distributed around the machinery and the number of machines can be large. This makes the sound field complex because of the many reflections off walls and objects, so it is often hard to identify the main sound sources. The positions of sources can be located using a network of microphones called an acoustic antenna. The performance of source location techniques depends on the number of microphones, their distribution and the processing of the associated signal.
The purpose of this activity was to develop a spherical acoustic antenna associated with a time-based technique relying on intercorrelations of microphone signals, called Generalized Cross-Correlation (GCC) in the literature, to identify the position of the noisiest sound sources in an industrial setting. The GCC technique requires a time segment of microphone signals to generate a source map; it is known to be robust even in complex acoustic environments where the reverberant sound field makes a significant contribution (usually the case in industrial premises). The spherical antenna allows for the location of sound sources throughout a space.
In this study, the criteria applied to assess the quality of the sound map were presented. Then an optimization criterion for the antenna’s geometry was suggested. The optimized antenna was then manufactured and a panoramic camera (able to take photos or videos) added so that photos of the premises could be superimposed on the sound map. Finally, the spherical antenna that was developed, associated with the GCC technique, was tested in controlled conditions (hemi-anechoic and reverberant chambers), then in a workshop where several operators were using machines. The results show that it is possible to locate the positions of different machines despite their different sound contents and numerous reflections.
ISBN
9782897970352
Mots-clés
Carte de bruits, Noise chart, Instrument de mesure, Measuring instrument, Niveau de bruit, Noise level, Réverbération du bruit, Noise reverbation, Propagation du son, Sound propagation, Évaluation du matériel, Evaluation of equipment, Secteur secondaire, Secondary sector, Désinfection du matériel, Disinfection of equipment, Lutte contre le bruit, Noise control, Préservation de l'ouïe, Hearing conservation
Numéro de projet IRSST
2015-0075
Numéro de publication IRSST
R-1038
Citation recommandée
Padois, T., Doutres, O., Sgard, F. et Berry, A. (2019). Développement d'une antenne microphonique intégrant un système optique pour identifier la position des sources sonores les plus bruyantes en milieu industriel (Rapport n° R-1038). IRSST.