基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的內(nèi)燃機(jī)噪聲源分離算法研究.pdf

1、噪聲源識(shí)別是內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)噪聲控制的前提，目前內(nèi)燃機(jī)噪聲源識(shí)別研究的難點(diǎn)是燃燒噪聲與活塞敲擊噪聲的分離，當(dāng)活塞運(yùn)動(dòng)到上止點(diǎn)附近時(shí)，燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲在時(shí)域上和頻域上均有混疊，很難得到準(zhǔn)確的分離結(jié)果。文中借鑒計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的研究成果，結(jié)合ICA分離特性，建立內(nèi)燃機(jī)噪聲源分離新模型，研究滿(mǎn)足新模型的最佳噪聲獲取試驗(yàn)方案，提出并實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的雙通道分離算法，完成對(duì)混疊噪聲的分離。研究工作主要包括：
　　（1）研究了獨(dú)立分

2、量分析的基本理論，在對(duì)比不同獨(dú)立分量分析算法的統(tǒng)計(jì)特性與性能基礎(chǔ)上，考慮到內(nèi)燃機(jī)噪聲的特性，選擇基于互信息的Infomax ICA算法與基于張量的JADE ICA算法進(jìn)行重點(diǎn)闡述，通過(guò)仿真分析驗(yàn)證算法的有效性。
　?。?）從數(shù)學(xué)角度建立獨(dú)立分量分析與波束形成的內(nèi)在聯(lián)系，推導(dǎo)出在源信號(hào)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的假設(shè)下，獨(dú)立分量分析的解混矩陣與自適應(yīng)波束形成的加權(quán)系數(shù)收斂至同一解，兩者具有等價(jià)性。當(dāng)對(duì)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立分量分析時(shí)可以認(rèn)為該信號(hào)經(jīng)過(guò)一次空域?yàn)V

3、波處理，使得獨(dú)立分量分析的效果可以通過(guò)方向響應(yīng)極坐標(biāo)圖來(lái)描述。
　?。?）研究了整機(jī)的表面噪聲輻射的分布特性，通過(guò)聲壓級(jí)有效值分析內(nèi)燃機(jī)表面總體噪聲的分布情況，為內(nèi)燃機(jī)降噪提供依據(jù)；通過(guò)主要噪聲頻段內(nèi)聲壓級(jí)分析對(duì)主要噪聲源的分布有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，為噪聲源分離的測(cè)點(diǎn)布置提供參考。
　　（4）針對(duì)目前內(nèi)燃機(jī)噪聲源分離的測(cè)點(diǎn)布置的不合理性，改進(jìn)試驗(yàn)方案，尋找能反映內(nèi)燃機(jī)主要噪聲特性的測(cè)點(diǎn)方位，多點(diǎn)測(cè)量，為 ICA分離提供更有效的輸

4、入。運(yùn)用ICA算法對(duì)實(shí)測(cè)噪聲信號(hào)進(jìn)行分離，結(jié)合小波分析識(shí)別主要分量，分析結(jié)果表明，ICA算法能在一定程度上分離燃燒噪聲與活塞敲擊噪聲，但分離結(jié)果辨識(shí)度不高，且隨著轉(zhuǎn)速升高、負(fù)荷增加，分離性能下降明顯。
　　（5）提出并實(shí)現(xiàn)了基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的雙通道分離算法，分階段對(duì)算法的流程進(jìn)行了詳細(xì)的描述，通過(guò)仿真與實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證算法的有效性。仿真分析表明，在理想的瞬時(shí)混合情況下，分離算法能準(zhǔn)確識(shí)別的聲源數(shù)目達(dá)到五個(gè)，信噪比增益平均達(dá)到12.

5、41 dB，提取的目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)具有較高的清晰度與可懂性；試驗(yàn)分析表明，在半消音室內(nèi)，算法能有效識(shí)別來(lái)自三個(gè)不同方位的聲源。
　?。?）研究了雙通道 CASA分離算法在內(nèi)燃機(jī)上的應(yīng)用，分析了不同工況下的分離性能，對(duì)比了兩種 ICA算法對(duì)分離結(jié)果的影響。結(jié)果表明，在低轉(zhuǎn)速下，基于Infomax雙通道算法與基于JADE雙通道算法都能有效分離出6號(hào)缸燃燒噪聲、活塞敲擊噪聲，分離結(jié)果可辨識(shí)度高；隨著轉(zhuǎn)速的升高，基于Infomax雙通道分離算