基于EEMD-ICA-CWT的裝載機室內(nèi)噪聲盲源分離和識別
本文選題:裝載機司機位置處噪聲 + 盲源分離 ; 參考:《天津大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)與工程技術(shù)版)》2015年09期
【摘要】:為了分離裝載機的噪聲源,采用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)、獨立分量分析(ICA)和連續(xù)小波變換(CWT)技術(shù)相結(jié)合的方法,對裝載機司機位置處噪聲信號進(jìn)行了盲源分離和聲源識別研究.針對單一通道噪聲信號進(jìn)行盲源分離,將其分解成一系列獨立分量.在削弱了傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)算法處理噪聲信號時產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象的同時,克服了獨立分量分析方法要求傳感器數(shù)目必須大于等于分離出分量數(shù)目的限制;借助連續(xù)小波變換良好的時頻定位特性,對ICA分離結(jié)果進(jìn)行時頻分析.結(jié)合時頻分析結(jié)果和各噪聲源信號的頻譜結(jié)構(gòu),確定了各獨立分量與裝載機不同噪聲源的對應(yīng)關(guān)系.結(jié)果表明,這些獨立分量分別對應(yīng)著裝載機的燃燒噪聲、冷卻風(fēng)扇輻射噪聲及排氣噪聲等噪聲源.
[Abstract]:In order to separate the noise source of the loader, blind source separation and sound source recognition are studied by means of the combination of empirical mode decomposition, independent component analysis (ICA) and continuous wavelet transform (CWT). Blind source separation is performed for single channel noise signal, which is decomposed into a series of independent components. The traditional empirical mode decomposition (EMD) algorithm not only weakens the modal aliasing phenomenon in the processing of noise signals, but also overcomes the limitation that the number of sensors must be greater than the number of separated components by independent component analysis (ICA) method. With the help of the good time-frequency localization characteristics of continuous wavelet transform, the separation results of ICA are analyzed. Combined with the results of time-frequency analysis and the spectrum structure of each noise source, the corresponding relationship between the independent components and the different noise sources of the loader is determined. The results show that these independent components correspond to the noise sources such as the combustion noise of the loader, the radiation noise of the cooling fan and the exhaust noise respectively.
【作者單位】: 天津大學(xué)內(nèi)燃機燃燒學(xué)國家重點實驗室;天津大學(xué)機械工程學(xué)院;
【分類號】:TH243
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2014206
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