EMD和ICA在內(nèi)燃機(jī)振聲信號分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、內(nèi)燃機(jī)結(jié)構(gòu)形式復(fù)雜,工作過程隨機(jī)多變,其產(chǎn)生振動噪聲信號具有典型的沖擊特性,為非穩(wěn)態(tài)時變信號。傳統(tǒng)的信號處理方法只能分析信號的統(tǒng)計平均特性,無法全面地揭示信號頻率隨時間變化的規(guī)律;時頻分析可以提供信號在時域和頻域中的全貌或局部化結(jié)果,能在時間和頻率軸上同時表述信號聯(lián)合分布信息,揭示信號中所包含頻率分量的時變特性。近年來,伴隨信號處理技術(shù)的快速發(fā)展,時頻分析作為非穩(wěn)態(tài)信號處理常用的技術(shù)手段,已廣泛應(yīng)用于動力機(jī)械振動噪聲信號分析領(lǐng)域。

2、>　　本文主要圍繞國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)子課題“發(fā)動機(jī)振動噪聲控制技術(shù)研究”展開。以Hilbert-Huang變換、獨立成分分析為理論研究基礎(chǔ),以柴油機(jī)為研究對象,開展內(nèi)燃機(jī)振動信號時頻分析技術(shù)及盲分離技術(shù)在噪聲源識別中的應(yīng)用研究,研究分析結(jié)果為控制內(nèi)燃機(jī)振動噪聲提供了理論基礎(chǔ)及技術(shù)支持。
　　本文主要開展的工作包括以下幾個方面:
　　(1)實驗數(shù)據(jù)的采集:利用LMS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集某型號柴油機(jī)不同工況下的振動

3、噪聲信號。
　　(2)介紹了Hilbert-Huang變換的基本理論,以及其在非穩(wěn)態(tài)振動噪聲信號中的應(yīng)用。以六缸四沖程水冷柴油機(jī)為研究對象,將 Hilbert-Huang變換技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)燃機(jī)缸蓋處振動信號處理中。首先對振動信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD),得到多個不同頻率的本征模函數(shù)(IMF),然后分別對各IMF分量進(jìn)行Hilbert變換,分析信號在時域和頻域的聯(lián)合分布特性,并結(jié)合內(nèi)燃機(jī)振動產(chǎn)生機(jī)理及對內(nèi)燃機(jī)的先驗知識,分析各分量產(chǎn)

4、生的原因,分析結(jié)果對內(nèi)燃機(jī)振動控制具有重要意義。
　　(3)研究 EMD-ICA技術(shù)在內(nèi)燃機(jī)噪聲源識別中的應(yīng)用,通過將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解后的本征模函數(shù)作為獨立成分分析方法中的多個虛擬通道,從而解決了對單一采樣信號進(jìn)行源識別的欠定問題。將該思路應(yīng)用于內(nèi)燃機(jī)輻射噪聲的主要噪聲源的識別研究,同時利用相關(guān)分析與小波時頻分析技術(shù)實現(xiàn)柴油機(jī)噪聲源的準(zhǔn)確識別。研究結(jié)果表明,EMD-ICA聯(lián)合的噪聲源分離識別技術(shù),有效地克服了EMD技術(shù)在噪聲源識別中的