详情

原文传递内燃机噪声源识别的声模态及A计权小波改进算法的研究

论文题名：	内燃机噪声源识别的声模态及A计权小波改进算法的研究
关键词：	内燃机;噪声源识别;声模态;区位声强;小波分析;母小波函数
摘要：	随着我国汽车工业的迅猛发展和汽车保有量的大幅增加，由机动车辆所引起的交通噪声已成为目前城市环境的主要噪声源。内燃机作为汽车的主要噪声源，已成为汽车行业进行噪声控制的首选目标。在新的世纪里排放和噪声将是内燃机研究的两大主题，并且是决定内燃机未来发展的生存条件。根据噪声的声学特性，噪声源识别在内燃机噪声控制中占有重要的地位，对内燃机进行噪声控制，必须在了解噪声特性的基础上找到主要噪声源，采取必要的针对性措施，才能够收到预期的效果。本文围绕内燃机声源识别这一主题，在大量相关文献阅读和各种声源识别方法对比分析的基础上，选取对内燃机声源识别行之有效的声强分析和小波分析方法进行了深入的研究，取得了一些创新性成果和具有工程实用价值的分析方法，将这些新方法应用到实际发动机噪声问题研究和声源识别中，得到了理想的发动机噪声源识别效果。论文首先介绍了内燃机噪声描述和度量的相关知识，为内燃机声源识别方法的选取和相关技术的改进提供了理论依据和必要的数据准备，并在文献检索的基础上系统地分析了内燃机主要噪声源的特性及其噪声控制的措施，为准确识别噪声源和有效地进行噪声控制做了必要的知识准备。傅里叶变换是沟通频域和时间域的桥梁，是短时傅立叶变换、声强分析和小波变换等现代信号分析方法的基础。文中介绍了傅立叶分析的理论及算法，并通过实例说明了傅立叶分析在非平稳信号分析中的局限性。针对内燃机信号非平稳周期性的特点，指出时频分析是分析这种信号的理想工具，并系统地介绍了目前应用于振动和噪声信号分析中的多种非平稳信号处理方法，从多个角度对多种时频分析方法进行了对比分析，指出和其他时频分析技术相比，小波变换更适合于内燃机辐射噪声信号的分析。声强测量技术是最近二十年迅速发展起来的一种噪声测量技术。声强测量得到的是矢量，能大大提高测定噪声源方位的能力，有利于计算出复杂噪声源中各个区域的相对噪声辐射强度。在系统介绍了声强技术的发展过程、基本原理和测量方法后，本文用声强云图对一台4664型车用汽油机进行了工程测试分析，根据声源识别的需要，提出了区位声强分析方法和声模态分析方法，并用这些新方法对发动机噪声源进行了深入的识别研究，得到了良好的声源识别效果。小波分析在众多工程应用领域被认为是近年来在工具和方法上的重大突破。文中详细介绍了小波变换的由来、小波变换的定义和特点，直观表示了连续小波变换的过程，对小波变换的概貌做了描述。选用连续小波变换方法作为声源识别的变换工具，列举了连续小波变换的重要性质。为了将数学上具有普遍意义的小波变换方法应用到内燃机声源识别的特殊领域中去，研究了信号重要参数变化对小波变换后小波系数的影响。结合连续小波变换的性质提出了连续小波变换的频率修正方法，克服了连续小波变换过程中对高频成分的衰减特性，所得变换结果能正确反映信号中的各种频率成分的幅值特性，使小波变换的结果能够直接应用到内燃机声源识别工作中去。由于小波基函数的选取对小波变换的结果至关重要，本文采用试算的方法，从最新MATLAB版本中的全部15类原始小波函数中选取Complex Morlet小波族作为小波分析的基函数，并对其参数的具体选用进行了研究，提出了指导工程应用的选用方法。根据内燃机噪声度量中采用A计权的特性，从工程应用角度出发，推导出乘法运算A计权值转换公式，对变换后的小波系数进行A计权处理，从而可以利用连续小波变换直接从A声级的角度进行内燃机声源识别。利用本文提出的连续小波变换改进算法对一台车用4G64型汽油发动机进行了声源识别应用研究，取得了满意的应用效果，为该发动机的噪声控制研究提供了可靠的改进依据和数据支持。结果表明，本文对普遍意义的连续小波变换算法进行改进（进行频率修正和A计权处理）是必要的、科学的，所选取的小波函数是恰当的，指导小波函数参数确定的方法是合理有效的。
作者：	杨金才
专业：	车辆工程
导师：	郝志勇
授予学位：	博士
授予学位单位：	浙江大学
学位年度：	2006
正文语种：	中文