《Sensors and Actuators A: Physical》：Jet-air excitation-based deep acoustic sensing for vehicle leakage detection
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金宣圭（Seon-Gyu Kim）| 朴灿民（Chanmin Park）| 李钟浩（Jongho Lee）| 朴俊洪（Junhong Park）| 卫宣桑（Yunsang Kwak）韩国首尔国家科学技术大学机械系统工程学院，韩国首尔Nowon-gu区Gongneung-ro 23
金宣圭（Seon-Gyu Kim）| 朴灿民（Chanmin Park）| 李钟浩（Jongho Lee）| 朴俊洪（Junhong Park）| 卫宣桑（Yunsang Kwak）
韩国首尔国家科学技术大学机械系统工程学院，韩国首尔Nowon-gu区Gongneung-ro 232号，邮编01811
摘要
本研究提出了一种基于喷射空气激励的车辆泄漏检测声学传感框架。与依赖被动泄漏信号不同，该方法主动将压缩空气导向潜在泄漏区域，通过流体-结构相互作用产生特征声学响应。开发了一个理论模型，用于预测孔径几何形状和喷射参数（包括直径和速度）下的共振频率。通过一系列使用加工孔径的铝板试样的受控实验验证了该模型，证实其能够准确捕捉与不同泄漏大小相关的频域特性。该方法进一步应用于白车身（body-in-white，BIW）部件，在喷射空气刺激下观察到特定位置的共振模式。这些结果证明了该方法对结构复杂性和几何变异性的敏感性。通过在代表性区域（如挡风玻璃和后备箱区域）引入人工泄漏并进行全车实验，测量了内部声学响应。观察到的频谱特征能够明确区分泄漏状态和非泄漏状态。利用从测量信号中提取的频谱特征训练了一个数据驱动的分类模型，实现了泄漏状态的自动识别。总体而言，所提出的技术提供了一种基于物理原理的、非接触式的、可扩展的替代传统检测方法的方法，具有很强的潜力，可集成到自动化车辆质量保证流程中。
引言
汽车系统中的水泄漏对用户舒适度和车辆可靠性构成了重大挑战。水侵入容纳电气和电子系统的腔室会降低电气绝缘性和信号可靠性，最终导致短路、传感器故障和控制单元失效[1]。此类故障会直接损害操作可靠性，并可能在车辆运行期间演变成安全关键问题。特别是在电子子系统高度集成且容差要求越来越严格的现代车辆中，这种情况尤为严重。反复出现的相关泄漏问题还会增加维修干预次数，并降低用户对车辆质量的信心[2]。
在水分配系统中，泄漏检测得到了更广泛的研究，因为在那里受控的流动条件和相对均匀的几何形状使得系统化的传感策略成为可能[3]。在这些系统中，泄漏引起的湍流和压力波动会产生沿结构和周围介质传播的声学信号。声学传感技术，包括地面麦克风、泄漏噪声相关器和噪声记录器，利用这些特性通过频谱内容、信号相关性或时间重复模式来推断泄漏的存在和位置[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]、[11]。这些方法在压力流体流动持续激发泄漏相关声学响应的管道环境中被证明是有效的。在水分配网络中，也采用了非声学技术来克服声学传播的局限性。地面穿透雷达、红外热成像和示踪气体方法通过湿度引起的介电变化、热异常或气体扩散模式等二次物理效应来推断泄漏[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]。尽管在特定条件下有效，但这些方法通常需要专用设备、受控环境或广泛的空间扫描，限制了其在紧凑和几何形状复杂的系统中的应用。
最近，先进的信号处理技术被引入以提高在噪声或瞬态条件下的泄漏检测鲁棒性。模态分解（MD）和时频分析方法，包括变分MD、基于经验MD的希尔伯特分析和小波变换，能够从宽带声学测量中选择性地提取与泄漏相关的成分[18]、[19]、[20]。这些技术通过隔离与泄漏激励相关的特征频带或瞬态模式来提高灵敏度。然而，它们的有效性仍然紧密依赖于足够强且可重复的物理激励机制的存在。深度学习方法通过直接从测量数据中学习区分性模式，进一步扩展了泄漏检测系统的分析能力。卷积架构已被应用于基于频谱图的声学信号表示，在管道监测场景中实现了改进的分类性能[21]、[22]、[23]。在这些研究中，基于学习的模型主要作为特征解释器，处理由已知泄漏激励机制生成的信号。因此，这些方法的诊断可靠性从根本上取决于潜在泄漏引起信号的物理一致性和可重复性。
尽管可靠的泄漏检测非常重要，但目前汽车制造中的检测实践仍然主要是手动的。常见的方法如水喷射测试和模拟洗车程序严重依赖经验丰富的检查人员的视觉确认。这些方法在检测低频率、隐蔽或间歇性泄漏方面能力有限，尤其是在视野不佳或几何形状复杂的区域[24]、[25]。此外，它们的重复性和可扩展性较低，不适合高通量生产线的自动化检测[26]。尝试将现有的管道系统泄漏检测策略应用于汽车时，由于结构配置和激励条件的差异而面临固有挑战[27]。与管道不同，汽车具有高度异构的几何形状、受限的传感器布置，以及不在静态条件下连续激活的泄漏路径[28]。此外，典型汽车环境中缺乏内部加压会导致声学特征较弱或不一致，这些特征经常被环境噪声或结构噪声掩盖[29]。传统的超声波和示踪气体技术在汽车应用中也面临实际限制，分别为接触式耦合要求和专用基础设施[25]、[27]、[30]。这些限制突显了需要一种能够提供受控激励、客观信号采集和物理可解释诊断的新方法，同时与现代车辆的结构复杂性兼容。
本研究提出了一种基于喷射空气激励的声学传感框架用于车辆泄漏检测。该方法主动将压缩空气导向潜在泄漏区域，以诱导由流体-结构相互作用和喷射空气机制控制的气流驱动的声学响应。进行了理论分析，以研究喷射空气流动、泄漏几何形状和产生的声学特性之间的关系。基于此框架，系统地研究了泄漏引起的频率响应。通过在白车身（BIW）试样上的基础测试、实际条件下的全车测试，验证了所提出的方法。基础测试允许控制评估孔径大小的频率特性。然后在BIW部件上进一步检验了这些发现，并通过实际条件下的全车测试进行了验证。通过将受控喷射空气激励与基于物理的声学分析和数据驱动的分类相结合，所提出的方法建立了一种可扩展且基于物理原理的自动化车辆泄漏检测方法，超越了传统检测范式。
章节摘录
理论喷射空气相互作用模型
本研究提出了一种用于检测封闭车辆结构中泄漏缺陷的喷射空气激励方法。该方法利用人工生成的喷射流导向潜在泄漏点，流体与结构边界之间的相互作用产生可精确测量的声辐射。为了估算结果声信号的主导频率（作为孔径直径的函数），基于平板开发了一个理论模型
对白车身部件的测试
为了将试验结果扩展到与车辆相关的条件，使用白车身（BIW）部件进行了应用测试。制备了一个修改后的BIW试样，以保留代表实际车辆的结构特性，同时允许进行受控实验。BIW试样是从一个2,359立方厘米的全尺寸轿车车身中提取的易泄漏区域制成的
结论
本研究提出了一种基于喷射空气激励的声学传感方法，用于检测车辆结构中的泄漏。该方法利用受控压缩空气主动刺激潜在泄漏区域，产生由流体-结构相互作用控制的声学响应。开发了一个理论模型，用于预测孔径几何形状和喷射参数下的共振频率。这些预测与实验测量的频谱结果高度一致
CRediT作者贡献声明
朴灿民（Chanmin Park）：撰写——初稿、可视化、方法论、研究、数据管理。金宣圭（Seon-Gyu Kim）：可视化、方法论、研究、数据管理。李钟浩（Jongho Lee）：验证、资源管理、研究。朴俊洪（Junhong Park）：监督、方法论、概念化。卫宣桑（Yunsang Kwak）：撰写——审核与编辑、撰写——初稿、监督、方法论、研究。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。
金宣圭于2024年在韩国Kumoh国立技术学院获得机械工程学士学位，2024年获得硕士学位。他目前正在首尔国家科学技术大学攻读机械系统工程博士学位。他的研究兴趣包括声学传感、振动分析、利用深度学习的故障诊断以及动态材料性能评估。
