基于最小二乘支持向量机的柴油机声品质预测

发布时间：2019-03-11 12:27

【摘要】：为研究柴油机排气噪声并准确评价排气噪声声品质,对某型号柴油机排气噪声进行研究,采集5种不同转速下6级载荷的排气噪声样本,使用参考语义细分法主观评价噪声样本;利用最小二乘支持向量机和多元线性回归分别建立两个排气噪声品质客观评价模型,以心理声学参数(响度、锐度、粗糙度、抖晃度、A声压级等)为模型输入,利用模型输出和主观评价结果对比。结果表明:最小二乘支持向量机可以用来作为声品质的预测模型,更接近主观评价结果,误差可以稳定控制在10%以内。
[Abstract]:In order to study the exhaust noise of diesel engine and evaluate the sound quality of exhaust noise accurately, the exhaust noise of a certain diesel engine was studied, and the exhaust noise samples of 6-stage load at five different speeds were collected. The method of reference semantic subdivision is used to evaluate the noise samples subjectively. Two objective evaluation models of exhaust noise quality are established by using least squares support vector machine and multiple linear regression. The psychoacoustic parameters (loudness, sharpness, roughness, shaking degree, A sound pressure level, etc.) are input into the model. The model output was compared with the subjective evaluation results. The results show that the least square support vector machine can be used as a prediction model of sound quality, which is closer to the subjective evaluation results, and the error can be controlled within 10%.
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;精密加工山西省重点实验室;
【分类号】：U464.172

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本文编号：2438277