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.     

基于单通道算法的内燃机油底壳辐射噪声分离

通过对内燃机的辐射噪声源进行分离和识别,得到的各独立噪声可为其减振降噪和监测诊断提供依据。在内燃机噪声源识别中,燃烧噪声和活塞敲击噪声在时域和频域上均有混叠,很难准确地将其进行分离。在半消音室中进行内燃机振动噪声试验,采集一路内燃机油底壳近场辐射噪声,先对其进行消除趋势项及滑动平均等预处理,减少随机误差成分,然后用集合经验模态分解得到IMF分量,用主分量分析降维,最后用快速独立分量分析进行盲源分离,并结合连续小波时频分析等方法进行识别。研究结果表明:通过采用单通道算法对内燃机油底壳辐射噪声进行分离和识别,可得到各独立分量,分别为内燃机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。