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      內(nèi)燃機(jī)車司機(jī)室內(nèi)噪聲信號(hào)盲源分離及特性分析

      2016-03-16 03:03:26邴建京
      環(huán)球市場(chǎng) 2016年12期
      關(guān)鍵詞:盲源內(nèi)燃機(jī)車噪聲源

      邴建京

      永煤集團(tuán)鐵運(yùn)處機(jī)務(wù)段

      內(nèi)燃機(jī)車司機(jī)室內(nèi)噪聲信號(hào)盲源分離及特性分析

      邴建京

      永煤集團(tuán)鐵運(yùn)處機(jī)務(wù)段

      伴隨社會(huì)的快速發(fā)展,科技的進(jìn)步和環(huán)保意識(shí)的觀念逐步增強(qiáng),現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)不斷進(jìn)步發(fā)展,目前,工程機(jī)械行業(yè)的發(fā)展已成為機(jī)械行業(yè)的第四大產(chǎn)業(yè)。因此,機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)的問題也越來越受到人們的關(guān)注。NVH(naise,vi-brationandharshness)的重要指標(biāo)之一就是內(nèi)燃機(jī)車司機(jī)室內(nèi)噪聲,工程機(jī)械噪聲的研究有利于增強(qiáng)我國機(jī)械產(chǎn)品在國際上的競(jìng)爭(zhēng)力,有利于我國邁向機(jī)械制造強(qiáng)國,所以,室內(nèi)噪聲信號(hào)盲源的問題研究有著十分重要的意義。

      內(nèi)燃機(jī)車;司機(jī)室;噪聲信號(hào)

      隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們生活水平的不斷提高,對(duì)工程機(jī)械的整體要求也隨之提高了要求,對(duì)工程機(jī)械的舒適和噪聲控制也愈發(fā)的嚴(yán)格。為室內(nèi)噪聲的有效控制,需要多種分析方法的整合和來源的研究。傳統(tǒng)的獨(dú)立分量分析已經(jīng)不足以解決機(jī)械故障診斷中出現(xiàn)的相關(guān)源信號(hào)盲分離等問題了。而目前獨(dú)立分量分析(ICA)是較為新型的信號(hào)處理方法,也是目前噪聲源識(shí)別研究關(guān)注的熱點(diǎn)。該分量分析方法不僅在機(jī)械設(shè)備故障診斷檢測(cè)中取得了成功應(yīng)用,而且也已經(jīng)在生物學(xué),醫(yī)學(xué)、語音分離、圖像處理等方面取得很好的應(yīng)用效果。

      1 司機(jī)室內(nèi)噪聲形成的原理

      1.1噪聲屬于向司機(jī)室內(nèi)傳入的空氣聲

      向司機(jī)室內(nèi)傳遞噪聲的主要途徑就是通過聲波的透射及泄露的方式,直接影響司機(jī)室內(nèi)空氣聲傳入的重要因素是司機(jī)室的隔聲性能和相應(yīng)的密封程度,形成了司機(jī)室內(nèi)復(fù)雜的聲場(chǎng)環(huán)境的主要原因還是由于噪聲源通過不同的傳播方式和作用機(jī)理。

      1.2司機(jī)室內(nèi)部振動(dòng)噪聲及特性

      噪聲:由于司機(jī)室內(nèi)部的組成零部件比較多,隨之產(chǎn)生的振動(dòng)也就沿著相互接觸的零部件而向外傳遞,每個(gè)零部件振動(dòng)傳遞的路徑不同,因此受到的振動(dòng)激勵(lì)也都不一樣。導(dǎo)致司機(jī)室內(nèi)的振動(dòng)噪聲變得復(fù)雜的主要原因就是因?yàn)椴煌l率的振動(dòng)信號(hào)通過接觸、傳遞,然后在相互疊加在一起而形成的。

      特性:由于空氣、固體傳播噪聲能量的速度因結(jié)構(gòu)的不同和噪聲頻率的變化而變化。主要分為兩種噪聲,第一種是混響聲,混響聲指的是噪聲源發(fā)出的聲波經(jīng)過司機(jī)室內(nèi)壁板一次或多次反射而形成的。第二種就是司機(jī)室內(nèi)噪聲,司機(jī)室內(nèi)噪聲主要是由直達(dá)聲固體聲和空氣聲與室內(nèi)混響聲疊加的結(jié)果而形成的。

      2 噪聲源成分分離

      為有效控制工程機(jī)械駕駛室內(nèi)噪聲,利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)后的本征模函數(shù)作為穩(wěn)定獨(dú)立成分分析(ICA)算法中的多個(gè)虛擬通道,提出了基于EEMD和ICA相結(jié)合的駕駛室內(nèi)噪聲盲源分離方法。

      在源信號(hào)和傳輸通道未知的情況下,獨(dú)立分量分析(ICA)為較新的信號(hào)處理方法,在機(jī)械設(shè)備故障診斷及狀態(tài)監(jiān)測(cè)中獨(dú)立分量分析的盲源分離(BSS)方法已獲得成功的應(yīng)用。利用源信號(hào)之間的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性的ICA算法應(yīng)用較為廣泛。

      ICA算法是根據(jù)一定的優(yōu)化準(zhǔn)則,對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行變換,通過觀測(cè)信號(hào)所得到近似源信號(hào),在分離過程中通過計(jì)算分離量的非高斯性的度量來判斷是否完成對(duì)各獨(dú)立分量的分離。而在源信號(hào)與傳輸通道參數(shù)均未知的情況下盲源分離問題存在兩個(gè)不確定性問題:輸出分量排序順序的不確定性,輸出信號(hào)幅值的不確定性。

      利用獨(dú)立分量分析,有一個(gè)很重要的限制條件:其通道數(shù)必須不少于源信號(hào)數(shù)。但是在我們的實(shí)際測(cè)量中很難預(yù)先知道源信號(hào)的數(shù)目,而且通過無限增加采集通道數(shù)目方法識(shí)別源信號(hào)會(huì)造成不必要的浪費(fèi)甚至增大試驗(yàn)難度。

      3 降噪措施

      噪聲的傳播主要是通過空氣傳聲和固體傳聲兩種途徑??諝鈧髀暰褪菑脑肼曉闯霭l(fā),以空氣為媒質(zhì)傳播噪聲。固體傳聲就是機(jī)器工作時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)在固體物質(zhì)中傳播,然后從固體物質(zhì)中輻射出噪聲。因此,降低司機(jī)室噪聲要在a這兩方面下功夫。

      3.1固體聲控制

      控制噪聲傳入司機(jī)室的關(guān)鍵就是減少或阻滯振動(dòng)傳入主車架和車體鋼結(jié)構(gòu)控。除加強(qiáng)車體、車架本身的剛度外,主要采取隔振和增強(qiáng)車體阻尼。司機(jī)室底板架以及壁板等覆蓋件的設(shè)計(jì)改進(jìn)措施以提高結(jié)構(gòu)剛度避免關(guān)鍵頻率點(diǎn)的共振,與司機(jī)室底板連接的部件進(jìn)行連接方式改進(jìn)隔絕或減弱振動(dòng)傳入這些都是控制固體噪聲傳播的有效措施。

      3.2空氣聲控制

      改進(jìn)提高司機(jī)室減振系統(tǒng)隔振性能,司機(jī)室內(nèi)進(jìn)行隔聲治理,這樣能夠降低傳入空氣噪聲,控制噪聲主要從控制聲源發(fā)聲與切斷聲音傳播途徑兩方面研究。如阻斷和屏蔽聲波的傳播,或衰減聲波的傳播能量。從聲音傳播的根本途徑上考慮降低噪聲。主要包括以下幾點(diǎn):(1)在設(shè)計(jì)司機(jī)室的時(shí)候?qū)⒃肼曉床贾迷谶h(yuǎn)離司機(jī)室;(2)加強(qiáng)司機(jī)室的隔聲、吸聲效果;(3)提高司機(jī)室的密封性。

      4 結(jié)語

      為了提升產(chǎn)品的節(jié)能效果并達(dá)到發(fā)達(dá)國家實(shí)施的噪音標(biāo)準(zhǔn),提升產(chǎn)品的質(zhì)量,這不僅僅只是要求工程機(jī)械的基礎(chǔ)配套件制造水平的提高,更是對(duì)整個(gè)綜合減振降噪的技術(shù)提出了更高的要求。因此,本文通過對(duì)內(nèi)燃機(jī)車司機(jī)室內(nèi)噪聲來源、噪聲傳播途徑和產(chǎn)生機(jī)理,解決措施進(jìn)行了分析和論述。采用多種方法相結(jié)合的研究策略,可識(shí)別復(fù)雜壞境下司機(jī)室內(nèi)的噪聲,為更進(jìn)一步的治理司機(jī)室噪聲提供分析方法。

      [1]王麗,周以齊,于剛,米永振.基于EEMD和ICA方法的駕駛室內(nèi)噪聲源時(shí)頻分析[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2014(02):80-88.

      [2]侯笑雅.工程機(jī)械司機(jī)室內(nèi)噪聲信號(hào)盲源分離及特性分析[J]山東工業(yè)技術(shù),2015(15):87-87.

      [3]畢鳳榮,陸地,邵康,等.基于EEMD-ICA-CWT的裝載機(jī)室內(nèi)噪聲盲源分離和識(shí)別[J]天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版),2015,48(9):804-810.

      [4]周曉峰,楊世錫,甘春標(biāo).一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的盲源分離消噪方法[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2012,32(5):714-717.

      [5]孟宗,蔡龍.基于EEMD子帶提取相關(guān)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)單通道盲源分離[J].振動(dòng)與沖擊,2014(20):40-46.

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