Aktualisiert am 27.10.2017 mit Bezug auf ISO 1996-2:2017
Lärm ist dadurch gekennzeichnet, dass er sich im Laufe der Zeit verändert. Er setzt sich in der Regel aus einem breiten Spektrum verschiedener Frequenzen zusammen. Die Streuung der Geräuschenergie über das hörbare Frequenzspektrum (ca. 20Hz-20kHz) ist ein Faktor, der dazu beiträgt, dass der Lärm für das menschliche Ohr erkennbar ist. Doch wie lässt sich die Art des Lärms mit Hilfe der tonalen Geräuschanalyse bestimmen?
Was ist tonales Rauschen?
Häufig ist die Schallenergie einer Lärmquelle über ein breites Frequenzband verteilt. Manchmal sendet eine Lärmquelle Lärm aus, der in einem schmalen Teil des Spektrums konzentriert ist oder einen hohen Anteil an Energie bei einer einzigen Frequenz enthält (ein reiner Ton). Dies wird bezeichnet als tonaler Lärm.
Beispiele für Quellen, die Geräusche verursachen können, sind Lüfter, Kompressoren, Motoren und Transformatoren. Die meisten haben bewegliche Teile, die sich mit einer bestimmten, hörbaren Frequenz drehen oder vibrieren. Netzstrom ist eine häufige Quelle für tonale Geräusche, z. B. in Transformatoren, die mit 100 Hz vibrieren.
Tonale Geräusche sind im Allgemeinen auffälliger und störender als nicht-tonale Geräusche desselben Pegels. Um dies zu berücksichtigen, können tonale Geräusche bei der Bewertung der Lärmbelastung benachteiligt werden, in der Regel durch einen Aufschlag von 5 dB auf den gemessenen Pegel.
Auch wenn die Tonalität subjektiv beurteilt werden kann, ist es oft sinnvoll, sie zu messen. Dies kann erreicht werden durch Oktavband, 1/3rd Oktavband oder durch Schmalbandanalyse.
BS 7445:1991 Teil 2 - Beschreibung und Messung von Umgebungslärm schlägt vor, dass, wenn der Pegel in einem 1/3rd Oktavband um 5 dB oder mehr höher ist als der Pegel in den beiden benachbarten Bändern, dann ist es wahrscheinlich, dass ein hörbarer Ton wahrgenommen wird.
Methoden zur Analyse tonaler Geräusche
Die Funktion Tonal Noise im neuen CR:171C und CR:172C Optimus Green Schallpegelmessgeräte kann zur Bewertung dieser Art von Lärm mit einer von zwei verschiedenen Methoden verwendet werden. Die erste Methode zur Analyse des tonalen Rauschens verwendet die ISO 1996-2:2017 Anhang K (zuvor ISO 1996-2:2007 Anhang D) und die zweite Methode verwendet die verbesserte Cirrus-Methode. Die in ISO 1996-2:2017 Anhang K (zuvor ISO 1996-2:2007 Anhang D) beschriebene vereinfachte Methode weist mehrere Einschränkungen auf.
Diese sind:
- Die verwendeten Frequenzbänder sind auf 25Hz bis 10kHz begrenzt.
- Es werden nur A-gewichtete Daten verwendet
- Töne zwischen den Bändern werden möglicherweise nicht genau erkannt.
Die verbesserte Cirrus-Methode zur Analyse von tonalem Rauschen basiert auf der ISO 1996-2:2017 Anhang K (vorher ISO 1996-2:2007 Anhang D) und fügt die folgenden Merkmale hinzu:
- Nutzung aller im Gerät verfügbaren Frequenzbänder (6,3Hz bis 20kHz)
- Erkennung von Tönen zwischen Bändern
- Mit beiden A- und Z-gewichtete Spektren
- Anpassung der Schwellenwerte für die Erkennung innerhalb der NoiseTools-Software
Eines der Probleme bei der ISO-Methode besteht darin, dass die Energie eines reinen Tons, der genau auf der Frequenz zwischen zwei Bändern liegt, theoretisch gleichmäßig auf diese verteilt wird, so dass ihr Wert um 3 dB niedriger ist als der Wert, den ein Band hätte, wenn der Ton auf seiner Mittenfrequenz läge.
Die verbesserte Cirrus-Methode prüft, ob 2 Bänder innerhalb von 3 dB liegen und ob sie beide um die festgelegten Schwellenwerte höher sind als ihre Nachbarn. Das höchste dieser 2 Bänder wird als der Ton definiert.
Wenn ein Ton mit der verbesserten Cirrus-Methode erkannt wird, wird das entsprechende Band sowohl auf dem A- als auch auf dem Z-gewichteten Bildschirm hervorgehoben.
Weitere Informationen über die Funktionen zur Analyse und Erkennung von Tonalgeräuschen, die im CR:171C und CR:172C verfügbar sind Optimus Green Schallpegelmessgerätefinden Sie unter Technischer Hinweis 32 Tonalgeräusch-Erkennung mit den Optimus Schallpegelmessern
Referenzen:
Technischer Hinweis 32 Tonalgeräusch-Erkennung mit den Optimus Schallpegelmessern
