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原文传递环卫洗扫车声源识别及噪声控制

论文题名：	环卫洗扫车声源识别及噪声控制
关键词：	环卫洗扫车;声源识别;噪声控制;自适应模糊神经推理系统
摘要：	随着经济技术及工业制造水平日新月异的发展，新型工业机械正逐步被应用到了生活的各领域当中，从而大大地方便了人们生活的衣食住行。在城市道路清洁方面，离不开各环卫专用汽车，这其中的环卫洗扫车在拥有高效清洁及洗扫优点的同时还存在着严重噪声污染的缺点。为解决洗扫车噪声过大这一工程问题，从噪声测量、声源识别以及噪声控制几个方面，提出了一套完整的解决方案。　　在整车噪声源测试方面，本文采用近场测量法与分步运转法，利用了西门子公司的LMS前端及其配套传感器与软件，对洗扫车不同工况下的评价点与近场各点处的噪声或振动信号进行了测量，得到了声源识别所需的信息。　　在噪声源识别方面，本文首先采取了频谱分析法对特征频率简单的噪声源进行了定位，并在分析结果的基础上，引入了控制工程领域的自适应模糊神经推理系统，对特征频率复杂的噪声源进行了推理，并结合频谱分析法对推理结果进行了验证。通过两部分工作的结合，最后得出了整车噪声各声源能量贡献占比排序，其中风机占比最大。　　在风机降噪设计与优化方面，本文基于Fluent与Virtual.Lab联合仿真的方法，并结合响应曲面法，设计并优化了一款综合考虑消声量、消声器安装前后的风机效能损失量以及消声器结构强度三个方面评价指标的多级复合消声器，该消声器在理论上具备较好的消声效果。　　通过测试、识别与控制三个部分一整套的流程，不仅对环卫洗扫车整车噪声水平进行了控制，同时在识别阶段，提出了一套基于自适应模糊神经推理系统的声源识别方案，该识别方法可为其他类似专用汽车的整车噪声识别提供参考或解决方案；在消声器设计阶段，提供了一种同时考虑多因素的风机消声器设计方案。
作者：	王家璇
专业：	车辆工程
导师：	黄其柏
授予学位：	硕士
授予学位单位：	华中科技大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文