基于Triz理论破壁机降噪研究

破壁机依靠电机的高速转动实现食物破壁,同时电机的转动会产生各种噪声,其中杯体扰流噪声是主要声源之一,频率十分刺耳.而针对扰流噪声的研究相对较少,现有降噪方案在杯体外侧添加罩壳,此种方式给消费者使用带来不便.运用Triz创新工具,结合发明原理和科学效应库等多种技术手段,得出两种创新性的解决方案,该方案大幅降低了扰流噪声,尤其是所提出的亥姆霍兹共振器降噪方案在降噪的同时还可以过滤高频刺耳噪声,使消费者使用体验得到进一步提升.     

基于Triz理论破壁机降噪研究

破壁机依靠电机的高速转动实现食物破壁,同时电机的转动会产生各种噪声,其中杯体扰流噪声是主要声源之一,频率十分刺耳.而针对扰流噪声的研究相对较少,现有降噪方案在杯体外侧添加罩壳,此种方式给消费者使用带来不便.运用Triz创新工具,结合发明原理和科学效应库等多种技术手段,得出两种创新性的解决方案,该方案大幅降低了扰流噪声,尤其是所提出的亥姆霍兹共振器降噪方案在降噪的同时还可以过滤高频刺耳噪声,使消费者使用体验得到进一步提升.     

破壁料理机的细胞壁破壁效果评价方法的研究

本文介绍了目前果蔬料理机食物细胞壁破壁效果检测方法,分析对比现有各种检测方法,提出以破壁率和粉碎度为主要指标的新检测方法,可供消费者、制造商及市场监督部门评价产品破壁效果时参考。     

基于破壁机电机风道优化设计的实验和数值模拟研究

现有破壁机通过刀片的高速转动实现将食材打碎的目的,电机在带动刀片高速转动的同时其自身也会产生大量的热量,其自身振动会产生较大的噪声.以市面上某型号破壁机为例,通过实验和数值模拟的方式研究了其在标准测试条件下电机的温度和破壁机基座的噪音.测试结果显示,原始样机电机冷却风流量为43.59 m3/h,电机的最高温度处于其允许运行温升临界值,基座噪音在15000 r/min时为80.35 dB.在原始样机的基础上,通过减小电机罩与电机的间隙、改用剖分电机罩以及减小风扇与基座底盖间距等方式来降低电机运行过程的温度及基座噪音.实验结果显示,电机罩与电机间隙为3.33 mm,剖分电机罩和抬高基座底盖可使电机温度满足运行温度要求,同时将基座噪音降低至75.03 dB,显著提升破壁机的使用体验.     

破壁机搅打区域流体仿真分析

对四叶、六叶刀片的家用破壁机杯体区域进行研究,以获得破壁机搅打区域流体的运动特性.利用UG、FLUNET软件中的多参考系模型处理旋转的刀片与静止的壁面之间的相互作用,对无偏角的刀片和有偏角的刀片、无扰流筋的杯体和四条扰流筋的杯体、四叶刀片和六叶刀片进行流体仿真分析,得到破壁机搅打区域速度流线分布、湍动能分布、刀片表面压力分布及剪切力分布等规律.通过流体仿真分析对比,有偏角的刀片、四条扰流筋的杯体和六叶刀片的流场流动性能有很大提高,该研究结果可为家用破壁机结构改进提供理论依据.     

2020年度破壁料理机行业关键词盘点

作为品质型小家电的代表,破壁料理机从开始到爆发只经历了短短的几年,现今已成为仅次于电饭煲的第二大厨房类小家电。集豆浆机、榨汁机、搅拌机等多种功能于一身的破壁料理机从出现开始就吸引到了广大消费者的目光。而由于产品普及度较低、市场尚未饱和以及产品需求还存有新增长空间等原因,也使得破壁机在2020年继续得以高速增长。     

变频空调外机噪声源分析及降噪措施

针对某变频空调外机试制出现的噪声进行分析,并采取相应的措施降噪,实验证明降噪措施是有效的。     

榨汁机、原汁机、料理机、破壁机,傻傻分不清楚?

随着人们对品质生活要求的提升、以及生活节奏的加快,人们开始注重食品安全与饮食健康,越来越多的人愿意利用在家的休闲时光制作美味又健康的饮食。可是,面对市面上品类繁多又长得差不多的榨汁机、原汁机、料理机和破壁机,很多人比较茫然,我们要如何选择适合自己的一款呢？     

头盔式主动降噪耳机前馈降噪设计

针对头盔式主动降噪耳机设计过程中所面临的前馈控制器目标传递函数影响因素复杂,人工头声学测试不准确的问题,提出了基于真人佩戴测试数据设计前馈控制器的方法。分析了主动降噪耳机的原理,弥补了现有理论的不足,设计实验验证了噪声源方向、耳垫弹性、反馈控制器、绷带弹性、头盔、测试装置对前馈控制器目标传递函数的影响,给出了设计建议。基于真人佩戴测试数据设计了前馈控制器,并测试了其与反馈控制器配合时的混合降噪效果,其中真人佩戴时测试平均降噪量可达21.3 dB,人工头佩戴时仅有10.7 dB,证明了基于真人佩戴测试设计的耳机降噪效果更好,人工头佩戴不能很好的反应真人佩戴的情况。     

噪声基本理论对输变电项目降噪的应用

根据噪声基本理论，分析总结隔音板的设计和材料选择原则，建议采用复合型隔音板，以提高其针对性，达到更佳的降噪效果。     

基于改进的Sage-Husa滤波MEMS陀螺阵列降噪技术研究

为充分挖掘 MEMS 陀螺的性能,提高 MEMS 陀螺在实际应用中的精度,通过搭建四陀螺阵列结合改进的 Sage-Husa 滤波算法对陀螺阵列的输出信号进行降噪,在不改变陀螺加工工艺和显著提高生产成本的条件下有效提高了 MEMS 陀螺仪的实际性能。 通过分析 MEMS 陀螺仪的系统误差和随机误差,搭建误差模型,利用传统卡尔曼滤波、移动平均滤波、小波阈值去噪和改进的 Sage-Husa 滤波算法对单个陀螺和陀螺仪阵列进行降噪处理,实验对比发现改进的 Sage-Husa 滤波算法和陀螺仪阵列结合后能有效降低陀螺的输出噪声。 利用 Allan 方差分析陀螺仪阵列经过改进的 Sage-Husa 算法滤波后的随机误差,四陀螺阵列角度随机游走从 0. 40°/ h降低到 0. 03°/ h ,零偏不稳定性从 71. 11°/ h 降低到 5. 83°/ h,有效提高了 MEMS 陀螺在实际应用中的性能。     

高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究

为了在高噪声环境下得到较清晰的语音信息,本文提出一种基于线性预测的FIR自适应语音滤波器,对LMS算法作出改进,提高了算法的收敛性。在多种噪声环境下,MATLAB仿真实验结果表明,改进的算法具有更好的降噪效果,显著提高了信噪比,并保持了语音的自然度。     

基于局部保持投影的混沌时间序列降噪方法研究

火电厂分散控制系统（DCS）监测数据中往往夹杂着大量各类噪声信号,复杂工况的影响使得监测数据时间序列具有混沌特性。为满足后续数据应用时对其准确性和有效性的需求,需要对原始采集数据做降噪处理。混沌时间序列通常在相空间中处理,结合流形学习策略进行降维,使得位于高维空间中的噪声信号被剔除,仅保留低维空间上的有用信号,达到降噪目的。在改进局部保持投影基础上,采用余弦距离推导欧拉表示代替欧氏距离,并在投影时加入正交条件,旨在保留原始数据流中的非线性特性并解决邻域内投影过密集问题。对该算法进行仿真并在磨煤机状态监测数据清洗中进行应用,结果表明:相较于小波降噪及局部保持投影,该降噪方法能较好地修复相空间整体流形结构,使其更清晰平整光滑,在过滤掉高频噪声的同时更多地保留有用信号及其非线性特性;用该算法做数据清洗使得预测模型准确性更高,运算速度更快。     

磁悬浮陀螺转子信号的局部均值分解降噪研究

磁悬浮陀螺转子电流信号对环境变化高度敏感,信号采样过程中不可避免会引入噪声,针对该问题提出一种基于局部均值分解（local mean decomposition, LMD）,融合豪斯多夫（Hausdorff）距离与阈值降噪（threshold denoising, TD）的算法以减弱噪声干扰。首先对原始信号进行局部均值分解,得到若干乘积函数（PF）分量和一个余量,然后根据各PF分量与原始信号间的豪斯多夫距离判定噪声、信号分量,再对噪声分量进行阈值处理,最后将阈值处理后的噪声分量、信号分量及余量进行叠加得到重构信号,实现陀螺仪转子电流信号的降噪。仿真实验结果表明,重构信号的信噪比相对于原始信号平均提高了12.86 db,均方根误差平均降低了9.25×10^-6 A;实测信号降噪结果表明,该降噪算法对四条导线边的滤波增益分别为40.0%、93.5%、30.8%和50.0%。     

基于自适应滤波器的地雷背景噪声抑制

作为一种新的探雷方法,探地雷达在探雷领域得到了广泛的应用。由于雷达回波信号包含有很多杂散信号,目标信号被强噪声信号所淹没,为了提高雷达回波信号的信噪比,有利于地雷的识别和检测,文章提出了一种基于自适应滤波器的背景噪声消除方法对回波信号进行杂波抑制。采用该方法对DeTeC的数据进行分析的结果表明,该方法能有效地去除直达波,抑制背景噪声,分离出目标信号。     

基于小波包去噪与EMD的故障电弧检测算法研究

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法是一种被广泛应用于故障诊断领域的信号处理方法,但是分解的结果容易受到高频噪声的干扰。因此本文提出利用小波包去除噪声,同时利用EMD分解进行故障电弧信号处理的研究方法。首先根据国标GB/T 31143-2014搭建故障电弧实验平台,采集故障电弧信号,利用小波包去除信号中的噪声,然后利用EMD方法对正常电弧和故障电弧进行分解得到一系列本征模态分量,通过计算求出这些分量的能量熵并进行归一化处理得到特征向量,最后进行支持向量机(SVM)训练,进而诊断得出故障电弧的故障类型。实验结果表明该方法可以有效准确地对故障电弧进行判断。     

有色观测噪声下的自适应 UKF 在北斗多路径误差削弱中的研究

针对由环境复杂性而造成的北斗多路径误差不能有效削弱的问题, 提出了一种基于新的误差模型下的自适应无迹卡 尔曼滤波(UKF)方法。 该方法首先利用量测状态扩增法来解决量测噪声为有色噪声的问题,再用改进的 Sage-Husa 自适应 UKF 来动态估计系统噪声和量测噪声,从而解决噪声统计特性未定造成的误差削弱效果不明显的情况。 实验结果表明在有色 观测噪声下的改进 Sage-Husa 自适应 UKF 算法相比于传统 UKF,能够将多路径误差削弱近 60%,该方法在针对北斗定位中由于 多路径误差产生的噪声不可知的情况具有很强的适用性。