海上作戰(zhàn)的探測器靈敏度越來越高,艦船要想在執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)時(shí)不被發(fā)現(xiàn),就需要不斷提高自己的隱蔽性能。艦船的輻射噪聲是導(dǎo)致其暴露的主要原因,因此,研究艦船的噪聲特性非常重要。大量試驗(yàn)表明,船舶的噪聲有很大一部分來自于推進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動。本文重點(diǎn)研究船舶推進(jìn)電機(jī)噪聲的特點(diǎn),結(jié)合小波分析算法,研究了一種船舶推進(jìn)電機(jī)的降噪工藝,對于改善艦船的噪聲性能,提高隱身特性有重要意義。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(16)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

船舶推進(jìn)電機(jī)的構(gòu)造圖Fig.1Structuraldrawingofmarinepropulsionmotor

圖2小波分析法的窗口特性圖Fig.2Windowcharacteristicsofwaveanalysis2.2基于小波分析法的推進(jìn)電機(jī)降噪技術(shù)本文將小波分析法應(yīng)用于船舶的推進(jìn)電機(jī)噪聲抑制中，由船舶推進(jìn)電機(jī)的換向理論可知，電機(jī)內(nèi)部換向器在工作過程中可以將外加直流電壓和電流轉(zhuǎn)換成內(nèi)部的交流電壓和電流，在此過程產(chǎn)生的噪聲利用小波分析法可以有效的過濾。噪聲抑制過程為：步驟1根據(jù)推進(jìn)電機(jī)的特性選擇一個(gè)小波函數(shù)，并確定小波分解的迭代次數(shù)N，并通過傳感器采集推進(jìn)電機(jī)的噪聲信號。步驟2根據(jù)小波分析方法，選擇恰當(dāng)?shù)男〔ɑ瘮?shù)，并對推進(jìn)電機(jī)的噪聲信號進(jìn)行分解，對于分解后的推進(jìn)電機(jī)噪聲信號，設(shè)定噪聲頻率浮動的閾值如下式：td=√2ln(n)δ0√n,(8)δ0式中：為輻射噪聲的強(qiáng)度；n為噪聲信號的長度。步驟3建立推進(jìn)電機(jī)換向過程的噪聲頻率方程為：f4=kP0S0C60,(9)S0P0k式中：為當(dāng)前電機(jī)的轉(zhuǎn)速；為推進(jìn)電機(jī)的磁極個(gè)數(shù)；為電機(jī)的換向片個(gè)數(shù)。步驟4利用小波在基函數(shù)下的變換和逆變換對推進(jìn)電機(jī)噪聲信號進(jìn)行抑制。圖3為采用小波分析法前后，推進(jìn)電機(jī)的噪聲特性曲線。圖3采用小波分析法前后推進(jìn)電機(jī)的噪聲特性曲線Fig.3Noisecharacteristiccurveoffrontandrearpropulsionmotorbywaveletanalysis3結(jié)語艦船的隱身性能與其噪聲特性息息相關(guān)，本文研究的主要內(nèi)容包括電力推進(jìn)船舶的電機(jī)噪聲特性分析、小波分析法的原理和基于小波分析法的推進(jìn)電機(jī)噪聲抑制技術(shù)，后期試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該噪聲抑制方法具有顯著的效果。參考文獻(xiàn)：王新,林家駿,杜慶楠.基于小波分析的變頻調(diào)速電動機(jī)運(yùn)行噪聲-負(fù)載特性[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006(01):87–90.[

波基函數(shù)，并對推進(jìn)電機(jī)的噪聲信號進(jìn)行分解，對于分解后的推進(jìn)電機(jī)噪聲信號，設(shè)定噪聲頻率浮動的閾值如下式：td=√2ln(n)δ0√n,(8)δ0式中：為輻射噪聲的強(qiáng)度；n為噪聲信號的長度。步驟3建立推進(jìn)電機(jī)換向過程的噪聲頻率方程為：f4=kP0S0C60,(9)S0P0k式中：為當(dāng)前電機(jī)的轉(zhuǎn)速；為推進(jìn)電機(jī)的磁極個(gè)數(shù)；為電機(jī)的換向片個(gè)數(shù)。步驟4利用小波在基函數(shù)下的變換和逆變換對推進(jìn)電機(jī)噪聲信號進(jìn)行抑制。圖3為采用小波分析法前后，推進(jìn)電機(jī)的噪聲特性曲線。圖3采用小波分析法前后推進(jìn)電機(jī)的噪聲特性曲線Fig.3Noisecharacteristiccurveoffrontandrearpropulsionmotorbywaveletanalysis3結(jié)語艦船的隱身性能與其噪聲特性息息相關(guān)，本文研究的主要內(nèi)容包括電力推進(jìn)船舶的電機(jī)噪聲特性分析、小波分析法的原理和基于小波分析法的推進(jìn)電機(jī)噪聲抑制技術(shù)，后期試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該噪聲抑制方法具有顯著的效果。參考文獻(xiàn)：王新,林家駿,杜慶楠.基于小波分析的變頻調(diào)速電動機(jī)運(yùn)行噪聲-負(fù)載特性[J].華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006(01):87–90.[1]王紅君,劉冬生,岳有軍.基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法研究[J].電氣傳動,2010(3):69–73.[2]黃劉瑋,于飛,李耕,等.電力推進(jìn)變壓器對高頻電磁噪聲抑制方法研究[J].船電技術(shù),2013(8):21–24.[3]第42卷李玉蘭：小波分析法在推進(jìn)電機(jī)降噪中的應(yīng)用·99·

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]電力推進(jìn)變壓器對高頻電磁噪聲抑制方法研究[J]. 黃劉瑋,于飛,李耕,夏益輝.  船電技術(shù). 2013(08)
[2]基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法研究[J]. 王紅君,劉冬生,岳有軍.  電氣傳動. 2010(03)
[3]基于小波分析的變頻調(diào)速電動機(jī)運(yùn)行噪聲-負(fù)載特性[J]. 王新,林家駿,杜慶楠.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(01)



本文編號：3352459