內燃機噪聲源識別的聲模態(tài)及A計權小波改進算法的研究.pdf

1、隨著我國汽車工業(yè)的迅猛發(fā)展和汽車保有量的大幅增加，由機動車輛所引起的交通噪聲已成為目前城市環(huán)境的主要噪聲源。內燃機作為汽車的主要噪聲源，已成為汽車行業(yè)進行噪聲控制的首選目標。在新的世紀里排放和噪聲將是內燃機研究的兩大主題，并且是決定內燃機未來發(fā)展的生存條件。根據(jù)噪聲的聲學特性，噪聲源識別在內燃機噪聲控制中占有重要的地位，對內燃機進行噪聲控制，必須在了解噪聲特性的基礎上找到主要噪聲源，采取必要的針對性措施，才能夠收到預期的效果。

2、本文圍繞內燃機聲源識別這一主題，在大量相關文獻閱讀和各種聲源識別方法對比分析的基礎上，選取對內燃機聲源識別行之有效的聲強分析和小波分析方法進行了深入的研究，取得了一些創(chuàng)新性成果和具有工程實用價值的分析方法，將這些新方法應用到實際發(fā)動機噪聲問題研究和聲源識別中，得到了理想的發(fā)動機噪聲源識別效果。 論文首先介紹了內燃機噪聲描述和度量的相關知識，為內燃機聲源識別方法的選取和相關技術的改進提供了理論依據(jù)和必要的數(shù)據(jù)準備，并在文獻檢索的基

3、礎上系統(tǒng)地分析了內燃機主要噪聲源的特性及其噪聲控制的措施，為準確識別噪聲源和有效地進行噪聲控制做了必要的知識準備。 傅里葉變換是溝通頻域和時間域的橋梁，是短時傅立葉變換、聲強分析和小波變換等現(xiàn)代信號分析方法的基礎。文中介紹了傅立葉分析的理論及算法，并通過實例說明了傅立葉分析在非平穩(wěn)信號分析中的局限性。針對內燃機信號非平穩(wěn)周期性的特點，指出時頻分析是分析這種信號的理想工具，并系統(tǒng)地介紹了目前應用于振動和噪聲信號分析中的多種非平穩(wěn)信

4、號處理方法，從多個角度對多種時頻分析方法進行了對比分析，指出和其他時頻分析技術相比，小波變換更適合于內燃機輻射噪聲信號的分析。 聲強測量技術是最近二十年迅速發(fā)展起來的一種噪聲測量技術。聲強測量得到的是矢量，能大大提高測定噪聲源方位的能力，有利于計算出復雜噪聲源中各個區(qū)域的相對噪聲輻射強度。在系統(tǒng)介紹了聲強技術的發(fā)展過程、基本原理和測量方法后，本文用聲強云圖對一臺4664型車用汽油機進行了工程測試分析，根據(jù)聲源識別的需要，提出了區(qū)

5、位聲強分析方法和聲模態(tài)分析方法，并用這些新方法對發(fā)動機噪聲源進行了深入的識別研究，得到了良好的聲源識別效果。 小波分析在眾多工程應用領域被認為是近年來在工具和方法上的重大突破。文中詳細介紹了小波變換的由來、小波變換的定義和特點，直觀表示了連續(xù)小波變換的過程，對小波變換的概貌做了描述。選用連續(xù)小波變換方法作為聲源 識別的變換工具，列舉了連續(xù)小波變換的重要性質。為了將數(shù)學上具有普遍意義的小波變換方法應用到內燃機聲源識別的特殊

6、領域中去，研究了信號重要參數(shù)變化對小波變換后小波系數(shù)的影響。結合連續(xù)小波變換的性質提出了連續(xù)小波變換的頻率修正方法，克服了連續(xù)小波變換過程中對高頻成分的衰減特性，所得變換結果能正確反映信號中的各種頻率成分的幅值特性，使小波變換的結果能夠直接應用到內燃機聲源識別工作中去。由于小波基函數(shù)的選取對小波變換的結果至關重要，本文采用試算的方法，從最新MATLAB版本中的全部15類原始小波函數(shù)中選取Complex Morlet小波族作為小波分析的基

7、函數(shù)，并對其參數(shù)的具體選用進行了研究，提出了指導工程應用的選用方法。根據(jù)內燃機噪聲度量中采用A計權的特性，從工程應用角度出發(fā)，推導出乘法運算A計權值轉換公式，對變換后的小波系數(shù)進行A計權處理，從而可以利用連續(xù)小波變換直接從A聲級的角度進行內燃機聲源識別。 利用本文提出的連續(xù)小波變換改進算法對一臺車用4G64型汽油發(fā)動機進行了聲源識別應用研究，取得了滿意的應用效果，為該發(fā)動機的噪聲控制研究提供了可靠的改進依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。結果表明，本