2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文針對車輛及其他機(jī)電產(chǎn)品降噪和故障診斷的技術(shù)需求,對基于聲強(qiáng)測量技術(shù)的噪聲自動分析系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究。在噪聲自動分析系統(tǒng)的總體方案設(shè)計、硬件設(shè)計、軟件設(shè)計、聲強(qiáng)信號處理與算法研究及系統(tǒng)實際工程應(yīng)用等方面做了全面、細(xì)致的工作,所研制的噪聲自動分析系統(tǒng)已獲國家實用新型專利,為汽車等機(jī)電產(chǎn)品的噪聲控制、質(zhì)量監(jiān)測及故障診斷等提供了有效的分析工具和手段。 噪聲自動分析系統(tǒng)是用于自動分析與監(jiān)測車輛及其他機(jī)電產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲的機(jī)電一體化設(shè)備,

2、涉及聲強(qiáng)測量技術(shù)、虛擬儀器技術(shù)、計算機(jī)控制與分析技術(shù)、信號處理技術(shù)及人工智能技術(shù)等的應(yīng)用與集成。它針對現(xiàn)有噪聲分析設(shè)備自動化、智能化程度不高等不足之處,建立了以計算機(jī)為控制中樞的測控平臺。通過計算機(jī)控制下的二維自動導(dǎo)軌的運(yùn)動帶動聲強(qiáng)傳感器在豎直二維平面內(nèi)快速移動、準(zhǔn)確定位,從而對測量面上若干測點進(jìn)行自動掃描,并將掃描過程中所拾取的噪聲信號經(jīng)動態(tài)信號采集卡的調(diào)理和數(shù)模轉(zhuǎn)換后輸入計算機(jī)。在計算機(jī)中通過軟件算法進(jìn)行聲強(qiáng)的計算與分析、自動繪制聲

3、強(qiáng)分布云圖、噪聲源的自動辨識、異常聲響的自動判定以及故障的自動識別等工作。整個測量過程具有測量速度快、定位精度高及聲強(qiáng)計算準(zhǔn)確等特點,在噪聲源辨識與分析和基于噪聲的故障診斷等方面自動化、智能化程度較高。 首先對噪聲自動分析系統(tǒng)的總體方案進(jìn)行了設(shè)計,滿足其自動化、智能化要求;基于總體方案的設(shè)計要求,分別對系統(tǒng)的硬件、軟件進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計工作,并對系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定與調(diào)試;在此基礎(chǔ)上,成功地實現(xiàn)了整個噪聲自動分析系統(tǒng),為進(jìn)一步的研究工作

4、奠定了堅實的基礎(chǔ)。 運(yùn)用基于互譜分析的聲強(qiáng)算法,對噪聲自動分析系統(tǒng)在噪聲監(jiān)測和主噪聲源識別方面的性能進(jìn)行了研究。研究結(jié)果表明:在噪聲監(jiān)測方面,系統(tǒng)具有快速自動掃描的能力,滿足了噪聲監(jiān)測對快速化測量的要求;在主噪聲源識別方面,通過運(yùn)用復(fù)合型優(yōu)化算法,系統(tǒng)可以在計算機(jī)的控制下對主噪聲源進(jìn)行自動優(yōu)化搜索,提高了主噪聲源的識別定位精度。 基于互譜分析的聲強(qiáng)算法是分析平穩(wěn)噪聲信號的有效工具,但對于短時非平穩(wěn)噪聲信號其分析能力有所不

5、足。本文針對此問題研究了基于STFT 譜的聲強(qiáng)聯(lián)合時—頻分析方法,該方法可以將非平穩(wěn)的一維噪聲信號以二維的時間頻率函數(shù)形式表示出來,有效地提取噪聲信號隨時間和頻率的變化特征,從而分析噪聲信號非平穩(wěn)性的成因。利用上述特性,本文對某型號發(fā)動機(jī)加速噪聲的非平穩(wěn)性進(jìn)行了分析。 針對汽車等機(jī)電產(chǎn)品所輻射的噪聲普遍存在非平穩(wěn)的瞬時沖擊噪聲的特點,在分析小波和小波包變換原理的基礎(chǔ)上,研究了一種單小波包重構(gòu)算法,并利用該算法對瞬時沖擊信號的檢測

6、和特征提取進(jìn)行了仿真分析。在此基礎(chǔ)上,研究了一種基于小波包分析的聲強(qiáng)算法,并對其聲強(qiáng)測量精度進(jìn)行了驗證?;谛〔ò治龅穆晱?qiáng)計算方法融合了小波包分析和聲強(qiáng)兩種技術(shù),可有效地分析故障發(fā)生時瞬時沖擊噪聲的反常現(xiàn)象,為基于噪聲信號的故障診斷提供了一種有效的方法。利用該方法對某型號發(fā)動機(jī)單缸失火故障診斷指標(biāo)的選取問題進(jìn)行了分析。針對傳統(tǒng)聲強(qiáng)測量中容易受到強(qiáng)大背景噪聲干擾的問題,本章從軟件和硬件兩個方面對提高聲強(qiáng)測量抗干擾性的方法進(jìn)行了探索性研究

7、。在軟件方面,將選擇性聲強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用到噪聲源辨識當(dāng)中,可以將目標(biāo)噪聲源從強(qiáng)大的背景噪聲中有效地識別出來。在硬件方面,通過一種抗干擾屏蔽罩的設(shè)計,可以在一定程度上屏蔽某些方向上非目標(biāo)噪聲源輻射聲波的干擾,提高了對目標(biāo)噪聲源的辨析能力。 本文的研究著重于噪聲自動分析系統(tǒng)解決實際應(yīng)用問題的能力,所進(jìn)行的研究工作都進(jìn)行了相應(yīng)的實驗分析,驗證了其可行性。本文最后針對某型號微型車車外輻射噪聲較大的問題,利用噪聲自動分析系統(tǒng)對其車身外表面進(jìn)行了

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