面向软件的随机数发生器设计和实现

为解决软件密码模块产品中随机数发生器的设计问题,特别是单一熵源的安全问题,提出一种通用的面向软件的随机数发生器方案。初始随机数采用系统熵池、本地随机数池和服务端采集的随机数3个熵源,其中系统熵池主要指当前操作系统下的环境噪音,本地随机池指加密保存的一次性真随机数,服务端采集的随机数由硬件随机数发生器产生。产生初始随机数的同时,软件密码模块完成对用户的身份认证,建立客户端和服务端之间的安全通道。给出安全通道分析和随机数质量分析。方案实现依赖操作系统和网络通信,适用于移动智能终端、嵌入式终端等多种设备。     

内燃机传动噪声识别的小波分析方法

为了降低内燃机噪声必须确定其噪声源。基于内燃机噪声信号非平稳和周期性的特点,用模拟数据说明了将小波分析应用于内燃机噪声信号分析的合理性,并利用连续小渡变换对一台车用发动机前、后端的噪声源进行了识别诊断,确定了发动机的噪声源,证明了小渡分析是内燃机噪声源识别的一种有效方法。     

噪声被动源数据一次波估计

由噪声源引起的被动源数据(噪声源数据)可以通过互相关算法的地震波干涉技术,形成类似于常规采集系统得到的虚拟炮集记录,其中不仅含有一次反射波信息,还包括了表面相关多次波和其他噪声。在传统稀疏反演一次波估计方法的基础上,推导了噪声源数据一次波估计算法,并将其转化为一个最小二乘反演问题进行求解,直接对噪声源数据进行一次波估计,得到了不含有表面相关多次波的虚拟炮集记录。与传统基于互相关算法的地震波干涉技术相比,避免了对虚拟炮记录中的表面相关多次波预测减去的过程,降低了对虚拟炮记录处理的难度,同时,提高了虚拟炮记录的利用效率。     

基于EEMD和ICA方法的驾驶室内噪声源时频分析

为有效控制工程机械驾驶室内噪声,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)后的本征模函数作为稳定独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法中的多个虚拟通道,提出了基于EEMD和ICA相结合的驾驶室内噪声盲源分离方法。通过分析仿真信号验证了EEMD-ICA方法研究复杂非平稳信号可行。结合相干分析、时频分析方法研究推土机驾驶室内噪声特性。结果表明,柴油机的1／2阶、1阶转动频率是驾驶室内相关零部件的振动辐射噪声的主要激励来源,柴油机的燃烧噪声也是室内噪声的来源。通过相干分析与时频分析相结合的技术可较准确实现噪声源定位,结合测试对象的相关常识可实现对噪声类型判别、噪声传入途径等复杂的问题进行研究,为进一步实现驾驶室内噪声治理、故障诊断,提供经济实用的分析手段。     

罗茨风机噪声源识别与控制综述

本文针对罗茨风机噪声污染问题，系统分析了罗茨风机噪声源的特性及其产生机理，概述了罗茨风机噪声的控制方法与基本措施，阐述了低噪声罗茨风机的研究发展方向。     

基于波束形成方法的货车车外加速噪声声源识别

综合基于波束形成的噪声源识别方法和外场车外加速噪声测量技术,构建一套完整的针对运动声源的车外加速噪声外场声源识别测试系统,给出了相应的测试计算流程与方法。利用该系统完成货车车外加速噪声声源识别试验,确定发动机为该货车车外加速噪声的主导噪声源,且对应最大噪声时刻发动机转速为２４００ｒ／ｍｉｎ。进一步的发动机噪声源识别结果表明：涡轮增压器、发电机、气缸盖罩是其主要噪声辐射源。     

振动压路机噪声源识别研究

为了能够有效地减少振动压路机噪声,对振动压路机噪声源的识别进行了深入地研究。首先,分析了振动压路机主要的噪声来源;其次,讨论了振动压路机噪声测试方法;最后,提出了振动压路机降噪的应对策略。     

水下运动目标线谱噪声源识别方法研究

根据运动声源的多普勒频移特性,该文提出单水听器识别低频线谱噪声源位置的3种方法。首先,利用加窗互Wigner-Ville分布(cross Wigner-Ville Distribution, XWVD)精确提取微弱多普勒频移曲线后,分别使用频率交点和最小二乘来估计噪声源通过水听器的正横时刻从而识别噪声源位置,这两种方法称为频率交点法和最小二乘法。进一步地,利用直接对多普勒信号做WVD后自交叉项的能量发散特性,得到一种计算量相对较小的噪声源识别方法。水池试验和海上试验分析结果表明,基于多普勒效应的3种方法都对噪声源进行了有效定位,性能明显优于现有的通过特性法,其中最小二乘法定位精度略优于基于交叉项特性的方法,频率交点法定位误差略大。     

基于相干分析的高铁简支箱梁结构噪声源识别方法研究

列车荷载作用下桥梁结构振动产生的低频结构噪声会给轨道交通沿线环境带来噪声污染问题,该文给出了基于相干分析的桥梁结构噪声源识别方法。首先确定了频谱分析与相干分析相结合的噪声源识别方法,介绍了频谱分析法、常相干分析、偏相干分析的方法和流程,给出了偏相干分析中最优线性条件输入模型的迭代求解,编制了相应的Matlab程序;其次针对成灌铁路一座高架桥的振动与噪声综合试验的实测数据,结合频谱分析和常相干分析方法讨论了桥梁结构振动的噪声辐射机理,通过偏相干分析对桥梁结构噪声进行了噪声源分离与识别,由重相干函数的分析可以定性得到结构噪声的影响区域。综合分析表明,相干分析结合频谱分析的噪声源识别方法可以得到结构局部振动与所辐射的结构噪声之间的相互关系,能较好地分离识别存在相干关系的各结构噪声源的独立贡献和频谱特性,可以为桥梁结构的减振降噪措施提供理论指导。     

V型双缸柴油机噪声源及其激励源响应的识别分析

采用基于四阶累积量的JWSmICA技术,对V型双缸柴油机噪声源及其激励源进行识别。该技术首先在不同工况下利用单缸熄火法对机械噪声和燃烧噪声进行了分离与识别,得到了柴油机主要噪声源,然后把基于四阶累积量的联合近似对角化算法(JADE)及小波时频分析结合起来,对标定工况下噪声源的主要激励源响应进行了分离与识别,结合单缸熄火与ICA识别结果,找到了以气门落座冲击和活塞敲击为主的主要机械激励源与燃烧激励源。利用该技术分析得出了降低燃烧激励源响应的中低频振动能量是控制噪声源关键的结论。