基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

发布时间：2017-09-05 03:29

  本文关键词：基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

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【摘要】：提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.
【作者单位】： 武汉理工大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 内燃机 燃烧噪声 变分模态分解 独立分量分析 气阀机构敲击噪声
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51279148)
【分类号】：TK401
【正文快照】： 内燃机的噪声源众多且复杂,对各噪声源进行准确地分离和识别是制定内燃机降噪方案的前提;同时,内燃机的噪声信号中蕴含着内燃机设备的重要信息,可为内燃机的状态监测和故障诊断提供依据.近年来,许多学者采用多通道法对内燃机各噪声源的分离和识别进行了研究:文献[1]采用多通道，

本文编号：795562