內燃機輻射噪聲的盲源信號分離研究.pdf

1、駕乘人員對汽車噪聲、振動與舒適性（Noise，Vibration and Harshness，NVH）的要求日益提升。內燃機工作噪聲作為傳統(tǒng)汽車主要噪聲源之一，是科研人員提高整車NVH性能的主要控制對象，而內燃機主要噪聲源的分離和識別是內燃機噪聲控制的關鍵。內燃機結構復雜的特點決定了內燃機噪聲源激勵的多樣性，傳統(tǒng)的噪聲源識別方法在試驗條件以及應用范圍等方面具有一定的局限性，而現(xiàn)代信號處理手段的蓬勃發(fā)展為內燃機信號的分析與處理提供新的路徑

2、。
　　本文圍繞如何有效分離和識別內燃機噪聲源的問題，以某單缸汽油機為研究對象，將內燃機輻射噪聲與現(xiàn)代信號處理技術相結合，從內燃機輻射噪聲的產(chǎn)生機理、盲源信號問題的解決方法以及基于信號處理的單缸機噪聲源分離和識別等三個主要方面出發(fā)，分離和識別出試驗單缸機的主要噪聲源，并分析了各個噪聲源的貢獻度，為內燃機噪聲控制提供參考。本文主要包括以下四個方面內容：
　　（1）內燃機表面輻射噪聲的產(chǎn)生機理研究。具體分析了內燃機主要噪聲源及其

3、產(chǎn)生機理，確定噪聲源對應的激勵源及其主要傳播路徑；繼而從信號學的角度分析出內燃機輻射噪聲信號具有非平穩(wěn)性和周期性等特征；在此基礎上總結了內燃機噪聲源識別的傳統(tǒng)方法與信號處理方法。
　?。?）獨立分量分析方法的理論研究。建立了獨立分量分析的基本數(shù)學模型，并指出應用該算法的約束條件；從統(tǒng)計學理論和信息理論角度闡述了獨立分量分析的基本準則；在此基礎上總結了典型的獨立分量分析方法。
　　（3）FastICA方法對模擬信號與單缸機噪聲

4、信號的應用研究?；贔astICA算法的計算流程，將FastICA方法應用于模擬信號的分離，并驗證該方法的可行性；通過對某單缸汽油機的輻射噪聲進行采集，分析判斷所采集噪聲滿足應用FastICA算法的前提條件，將該算法應用于噪聲信號的分離并獲得五個獨立分量。
　　（4）對某單缸汽油機噪聲激勵源進行識別的研究。將時頻聯(lián)合域分析中的傅里葉變換和小波變換方法應用于模擬信號的分析，得出小波分析具有良好的分析效果；將小波變換應用于單缸機的獨立