1 主噪声源识别与分析
摩托车行驶噪声来自于发动机内部的燃烧噪声、进排气系统的空气动力噪声及部件振动和撞击引起的机械噪声等，通常是多个噪声源共同作用的结果。
主噪声源识别工作是降噪的基础工作，必须对此有足够重视。由于多个噪声源对噪声的贡献遵循以能量为基础的相加法则，对非主要噪声源的控制并不能取得明显的降噪效果。如一般认为排气消声器对摩托车整车降噪会有较大的效果，笔者做过的研究工作表明，尽管改进的排气消声器在发动机台架试验中有良好降噪效果，但在整车降噪中却出现噪声并未明显降低的现象。从理论计算的角度给出了这一现象的解释，两声级分别为90dB(噪声源A)与80dB(噪声源B)的噪声源合成后的总噪声为90.41dB，若采取措施使主要噪声源A从90dB降低5dB，则总噪声将降低为86.19dB，而若采取措施使次要噪声源B从80 dB降低5 dB，则总噪声将降低为90.14 dB，并没有明显效果。同样是降低5dB，取得的效果完全不同。因此，摩托车降噪主要是通过测试与分析确定主要噪声源，再采取有效降噪措施来解决，才有可能避免盲目性与局限性，取得理想效果。
声强测量技术是从20世纪80年代初期开始迅速发展起来的，与通常使用的声级计测量声压级不同，对测试环境要求不高，适宜于现场测量，同时适应性强，适合用于做噪声源识别，得到日益广泛的应用。
2 噪声自动分析系统的开发
噪声自动分析系统是用于自动分析与监测产品运转噪声的机电一体化测试设备，主要在摩托车及其它机电产品降噪与质量监测这2方面发挥重要作用。它应用声强测量技术、计算机控制与分析技术及人工智能技术等，实现以下主要功能：
a) 通过传感器在被测对象附近某一侧平面上的扫描，绘出声强分布图；
b)通过测试，自动辨识被测对象的多个噪声源，从而确定主要噪声源，为降噪提供前提条件；
c)通过噪声频谱分析，了解噪声的频率结构，分析噪声产生的机理；
d)可作为产品质量监测设备使用，及时判定异常声响；
e) 用于故障自动诊断，自动发现、识别产品运行中的各类故障。
南京理工大学研制的噪声自动分析系统，通过计算机控制的步进电动机及传动、固定等机构，使声强传感器可以在二维平面上快速移动、准确定位；声强传感器测得的双路信号分别经放大、滤波与模数转换后进入计算机；由计算机专用软件自动进行各种分析工作，如绘制声强分布图、确定主要噪声源、分析噪声频率结构、进一步识别异常声响和自动判定各类故障等。此外，系统还可通过计算机完成测试数据的储存、整理、图形化显示、打印测试结果报表等。噪声自动分析系统不仅测试精度高（关键元件为进口件），且自动化与智能化程度高，应用范围广泛，目前已申报国家专利。
3 噪声自动分析系统的应用
南京理工大学自行开发的噪声自动分析系统在摩托车、汽车变速器等产品降噪方面已有成功的应用经验，现已完成了2种车型摩托车整车的噪声源识别测试工作，得到了整车一侧的幅射声强及频率分布情况，通过分析，分别确定了这2种车型的主要噪声源。对于摩托车A（跨骑式），总声强最大值出现在排气消声器出口附近，但分析对应的频谱数据，发现声强较大的区域主要分布在低频部分。同时，尽管空气滤清器进口位于测试面的另一侧且有覆盖件覆盖，但仍在空气滤清器进口附近出现了另一总声强最大值区域，可认为，进气噪声是摩托车A的主要噪声源。
对于摩托车B（踏板式），总声强最大值出现在发动机（包括传动部分）、进气滤清器与排气消声器附近一较大范围内，最大噪声的频率区域出现在1500Hz附近。最终经过试验与分析，确定摩托车B的主要噪声源为发动机（包括传动部分）。确定了这2款车的主要噪声源后，针对不同的情况采取了相应的降噪改进措施，效果理想。
4 结论
对摩托车进行噪声控制，必须首先找到主要噪声源，然后才能有针对性地采取措施进行降噪。噪声自动分析系统为摩托车降噪提供了一种有效的工具与手段，可在摩托车降噪中起到重要作用。
