基于LP与小波包的复杂机电系统监测序列混沌降噪方法

针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。     

营造安静试听氛围 Razer Opus寂星鲨降噪耳机

无论是早已闻名的北海巨妖系列还是最近几年频繁更新的战锤狂鲨系列,对于用户来说都再熟悉不过了,这两款出自Razer的耳机产品已经获得过许多赞誉,拥有不少粉丝。特别是针对北海巨妖系列,Razer还定制了多款个性化版本,让其继续扩大影响力。不过,受众颇多的北海巨妖系列仍旧是面向入门级与主流用户的产品,在应对高端人群与差旅用户这部分市场方面,Razer还有所欠缺。于是,Razer于近期全新推出了面向高端用户的Opus寂星鲨降噪耳机,它能给我们带来哪些不一样的感受呢?     

半封闭变频螺杆制冷压缩机降噪方法及试验

变频螺杆制冷压缩机因其部分负荷节能特性已成为一种螺杆制冷压缩机的发展趋势,宽频的脉动噪声是限制其市场应用与竞争力的关键因素。基于变频螺杆制冷压缩机结构特点与噪声原理,提出排气端面脉动衰减装置和排气管路消声器两种降噪设计方法,并通过试验研究分别验证了各降噪方法的有效性。研究结果表明,排气端面衰减装置对压缩机不同位置的噪声都有衰减作用;排气管路消声器只对排气侧噪声有显著削弱;同时采用两种降噪方法后,压缩机不同转速下平均降噪效果能达到5.0～10.0dBA,压缩机运行噪声不高于85.5dBA,且压缩机平均降噪效果随转速增加而增强。基于上述研究结果,排气端面脉动衰减装置和排气管路消声器两种降噪方法都能降低排气侧基频和倍频噪声,进而促进变频螺杆制冷压缩机的技术发展。     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。     

CEEMDAN-PE-TFPF降噪法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。     

变速器设计初期降低其噪音的方法探讨

变速器工作时发出噪音的大小是考核其自身性能的一项重要指标,噪音大严重影响变速器、整车的整体性能。通过分析组成变速器的齿轮、壳体、轴承、润滑油、螺栓的作用,分析在设计初期如何合理规避甚至解决噪音大的问题。     

基于有限元仿真的载重子午线轮胎降噪方法研究

通过有限元仿真分析研究载重子午线轮胎结构对振动噪声的影响。建立了轮胎有限元分析模型并对其合理性进行了试验验证;在原轮胎结构的基础上,对带束层结构和胎面花纹进行优化设计,利用声学仿真软件进行仿真分析,得到了轮胎各设计方案的振动噪声。结果表明,带束层结构和胎面花纹设计均会影响轮胎振动噪声,带束层结构和胎面花纹优化后最大降噪量分别达到3.09和3.9dB。