四轴变轨迹等厚筛噪声源识别及降噪研究

发布时间：2017-11-21 23:00

  本文关键词：四轴变轨迹等厚筛噪声源识别及降噪研究

  更多相关文章： 振动筛 噪声源 三维声强 小波变换 独立分量分析 模态分析

【摘要】：煤炭是我国主要能源,而我国原煤质量差、灰分和硫分高,直接燃烧造成了严重的环境污染和资源浪费。选煤是最经济有效的煤炭清洁与高效利用办法,而目前我国原煤入选比例仍远落后于发达国家水平。筛分是选煤的关键环节,被广泛应用的筛分设备是振动筛。但由于振动筛在筛分作业中会产生强烈的噪声,造成严重的噪声污染,使得选煤作业者患有严重的职业病,听力损失严重,制约了我国煤炭工业的可持续性发展。针对上述振动筛辐射噪声较大的难题,本文以新型四轴变轨迹等厚筛为载体,提出并建立了该振动筛的噪声源识别及降噪的方法,并通过理论和实验相结合的方式证明了该体系的正确性,为设计制造更静音的振动筛提供了理论支持。完成的主要工作和取得的研究结论归纳如下:在对国内外关于振动筛噪声源识别及降噪的研究现状总结分析的基础上,从四轴变轨迹等厚筛工作原理出发,对该振动筛的振动传递路径进行了分析,阐述了振动筛各类辐射噪声产生机理,并确定了四轴变轨迹等厚筛辐射噪声信号具有非平稳周期性和时变的特点。综合利用声压测量、三维声强测试、小波变换和独立分量分析四种分析技术,对振动筛的辐射噪声问题进行了深入研究。通过对现场测量得到的声压信号的处理分析,得到了四轴变轨迹等厚筛辐射噪声的主要频段;通过三维声强测试得到了四轴变轨迹等厚筛各测量面的声强分布图,以此得到了噪声源成像图,并进一步按照各零部件对振动筛整机辐射噪声的贡献对噪声源进行了排序;通过小波变换获得了四轴变轨迹等厚筛辐射噪声信号的时频特性图,并通过分析分析其特性进行了噪声源识别研究;最后通过独立分量分析技术对测得的四轴变轨迹等厚筛的噪声信号进行了盲信号分离处理,较好的获得了代表主要噪声源的独立分量。利用有限元模态分析技术,对四轴变轨迹等厚筛整机及主要零部件进行了约束模态分析。通过结构优化减小了侧板和后挡板在目标频率范围内的模态密度,而且所得模态频率不在盲源分离出的独立分量对应频率的半功率带宽范围内,从而减少了其发生共振的概率,有利于降低振动筛的辐射噪声。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD452

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本文编号：1212556