基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别

为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分解成一系列独立分量.采用快速傅里叶变换和小波变换技术对各个独立分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机各噪声源信号的频谱结构,确定了分离得到的各独立分量与内燃机不同噪声源的对应关系.研究结果表明:这些独立分量分别对应着柴油机的燃烧噪声、活塞敲击噪声、正时齿轮噪声及排气辐射噪声等噪声源.     

基于计算听觉场景分析的内燃机噪声源分离方法

为识别在时频域均混叠严重的内燃机燃烧噪声与活塞敲击噪声,提出并实现了基于计算听觉场景分析的内燃机噪声源分离算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测部分,通过相关性分析寻找最佳测点位置,保证为分离算法提供更有效输入;其次,利用一阶差分麦克风阵列技术对实测信号进行处理,利用由独立分量分析与二值掩膜组成的时频分解过程对混合信号进行初步划分,分解过程不断迭代直至满足终止条件;最后,合并同源信号得到各分离分量,通过将分量与缸盖表面和活塞敲击处振动信号进行对比,验证分离结果的正确性.结果表明:新算法能有效分离内燃机燃烧噪声与活塞敲击噪声,且性能稳定,计算量小.     

基于独立成分小波分析的内燃机噪声源识别

对独立成分分析的基本原理和数学模型进行了简要叙述,以某六缸柴油机为研究对象,对其不同工况下的噪声信号进行了统计独立性和高斯性分析,噪声信号基本满足独立成分分析的前提条件。采用基于峭度的梯度算法对噪声信号进行了盲分离,得到一序列独立分量。为进一步识别各独立分量,采用傅立叶和连续复小波变换对其进行时频分析,并结合一些内燃机先验知识分析发现,这些独立分量基本上对应着内燃机的燃烧噪声、正时齿轮噪声、活塞敲击噪声等噪声源,因此,采用独立成分小波分析技术对内燃机噪声信号进行盲分离以识别其主要噪声源是可行的。     

AC算法的盲分离技术识别发动机的外部噪声源

发动机噪声源的识别是控制发动机噪声的一项关键技术,传统的办法是用仪器分别测试噪声源,测试办法复杂,仪器多。文中首次提出了,根据发动机的混叠噪声,用盲分离算法可识别出发动机的外部噪声源。用两个试验验证了新办法识别噪声源的有效性,且测试的仪器少。     

AC算法的盲分离技术识别发动机的外部噪声源

发动机噪声源的识别是控制发动机噪声的一项关键技术,传统的办法是用仪器分别测试噪声源,测试办法复杂,仪器多.文中首次提出了,根据发动机的混叠噪声,用盲分离算法可识别出发动机的外部噪声源.用两个试验验证了新办法识别噪声源的有效性,且测试的仪器少.     

内燃机噪声控制技术研究现状和发展趋势

从内燃机噪声产生机理、噪声源识别及分离技术、噪声预测及控制等几方面综述了近年内燃机噪声控制技术的研究现状,提出了未来内燃机噪声控制技术研究方向。     

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。     

内燃机噪声信号的独立分量分析

叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号分解成一系列的分量。运用傅立叶变换和小波分析技术对不同的分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机噪声辐射的机理确定了不同的分量与内燃机不同的噪声源相对应。     

基于EMD和HHT的内燃机噪声信号时频特性研究

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本原理与方法.设计仿真试验,验证经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术对复杂信号的分解和时频分析能力.以某6缸发动机为研究对象,采用小波包分解方法对噪声信号进行滤波预处理,并对滤波后信号进行经验模态分解,得到多个具有不同频率的本征模态函数分量,分别对各分量进行希尔伯特黄变换,分析其幅值和频率随时间变化的特性,结合内燃机结构声辐射机理,分析各分量产生原因,识别噪声源.研究结果表明:经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术适于分析内燃机噪声信号.     

基于独立分量分析的内燃机噪声信号分离

采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求。然后对测得的柴油机噪声信号进行了独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量。为了了解各独立分量的时频分布,用小波变换的方法对它们进行分析,分析结果表明,这些不同的独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号。     

柴油机燃烧噪声与机械噪声的识别及其对整机噪声贡献度的实验研究

发动机噪声源的识别是噪声控制领域的一项关键技术,传统的识别方法多是用来识别发动机的主要辐射噪声部件,但不能识别辐射噪声的类型。采用实验研究的方法成功地分离了柴油机的燃烧噪声与机械噪声并识别出了柴油机在不同的运行工况下燃烧噪声与机械噪声对整机噪声声功率的贡献度。研究结果表明,在高辐射噪声运行工况时,机械噪声是发动机噪声的主要成份,因此,针对柴油机的噪声控制首先要控制柴油机的机械噪声。     

基于分形理论的内燃机噪声信号分析

提出了基于分形的内燃机噪声信号的内燃机故障诊断方法。根据分形理论的G-P算法,阐述了内燃机噪声信号分形关联维数的计算方法,并对维数计算过程中参数的选取进行了详细的论述。通过对实际测量的内燃机噪声信号的关联维数计算分析,证明了内燃机噪声信号的分形特性。计算结果表明:内燃机噪声信号关联维数随内燃机工作状况改变有明显的变化,可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

燃气内燃机热管中冷器设计

中冷器是增压内燃机的主要组成部分,其性能优劣直接影响着内燃机的性能,配置高效的中冷器,一直是内燃机强化的主要内容之一。传统管片式中冷器,冷热源之间应有足够大的温差,否则效果很差。热管俗称超热导体,其传热能力比普通金属高出几百倍至数千倍。用热管做中冷器,能够缩小设备结构,提高换热效率。本文通过对热管中冷器的设计计算分析,阐述了热管技术在内燃机上应用技术可行性和经济可行性。     

内燃机噪声控制技术

通过对内燃机噪声生成机理、噪声传递途径和噪声辐射表面的分析，讨论了内燃机降低噪声的措施和方法。     

用声强法测量内燃机噪声的有效性研究

在普通内燃机试验间内用声强法对发动机进行噪声测量,依据ISO9614－Ⅰ国际标准对测试数据的有效性和精度进行较深入分析和校核,估算了发动机表面辐射的声功率及声能分布,结果表明其方法可行,数据有效。此外,进行了内燃机声源识别,获得了该发动机噪声的有关特征和规律。