發(fā)布時(shí)間：2017-09-05 03:29

  本文關(guān)鍵詞：基于VMD-ICA-CWT的內(nèi)燃機(jī)噪聲源識別方法

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【摘要】：提出了基于變分模態(tài)分解(VMD)、獨(dú)立分量分析(ICA)和連續(xù)小波變換(CWT)相結(jié)合的內(nèi)燃機(jī)噪聲源識別算法.首先,對內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行鉛覆蓋,只裸露待測的第6缸部分,測量裸露部分缸蓋位置處的單一通道噪聲信號;然后采用變分模態(tài)分解算法將其分解為各變分模態(tài)分量,并用FastICA算法提取各獨(dú)立成分,解決了對單一通道噪聲信號進(jìn)行盲分離的欠定問題,同時(shí)克服了傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理噪聲信號時(shí)出現(xiàn)的模態(tài)混疊缺陷;最后利用連續(xù)小波時(shí)頻分析和相干分析,對分離結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步識別.研究結(jié)果表明:該算法能有效地分離識別出內(nèi)燃機(jī)的燃燒噪聲和氣閥機(jī)構(gòu)敲擊噪聲.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)能源與動力工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 內(nèi)燃機(jī) 燃燒噪聲 變分模態(tài)分解 獨(dú)立分量分析 氣閥機(jī)構(gòu)敲擊噪聲
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51279148)
【分類號】：TK401
【正文快照】： 內(nèi)燃機(jī)的噪聲源眾多且復(fù)雜,對各噪聲源進(jìn)行準(zhǔn)確地分離和識別是制定內(nèi)燃機(jī)降噪方案的前提;同時(shí),內(nèi)燃機(jī)的噪聲信號中蘊(yùn)含著內(nèi)燃機(jī)設(shè)備的重要信息,可為內(nèi)燃機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷提供依據(jù).近年來,許多學(xué)者采用多通道法對內(nèi)燃機(jī)各噪聲源的分離和識別進(jìn)行了研究:文獻(xiàn)[1]采用多通道，

本文編號：795562