基于经验模态分解和独立成分分析的柴油机噪声源识别技术

被引：17

作者：

张俊红

李林洁

刘海

王健

王凯楠

机构：

[1] 天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室

来源：

内燃机学报 | 2012年 / 30卷 / 06期

关键词：

柴油机; 经验模态分解; 独立成分分析; 噪声源识别;

D O I：

10.16236/j.cnki.nrjxb.2012.06.014

中图分类号：

TK421.6 [];

学科分类号：

摘要：

为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题.将该思路应用于柴油机辐射噪声的主要噪声声源的识别研究,同时利用相干分析与时频分析技术实现柴油机噪声声源的准确识别.结果表明,EMD-ICA联合的噪声声源分离识别技术,可用来识别柴油机燃烧噪声、机械噪声声源,有效地克服了EMD技术在噪声声源识别中的模态混叠问题,降低了ICA技术对单一采样信号进行准确识别的难度.

引用

页码：544 / 549

页数：6

共 9 条

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