振動與噪聲信號處理技術(shù)研究綜述

賀宇辰 陳狄永 周峰 張克鵬

摘要：內(nèi)燃機(jī)的振動以及由振動引起的噪聲是商用車輛噪聲的主要來源，內(nèi)燃機(jī)的振動和噪聲源又有多個源頭和原因，如何對內(nèi)燃機(jī)振動和噪聲源頭進(jìn)行識別并將這些噪聲源進(jìn)行提取和處理，是解決或降低車輛噪聲的主要方法和途徑?；诂F(xiàn)代信號處理技術(shù)的噪聲源識別法是目前廣為應(yīng)用的內(nèi)燃機(jī)振動和噪聲源識別和提取的方法，對目前基于該方法的各種技術(shù)進(jìn)行描述和研究，并以某商用車輛內(nèi)燃機(jī)的振動噪聲信號為例，對各種方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明，基于信號處理技術(shù)的噪聲源識別法可為降低商用車輛內(nèi)燃機(jī)振動和噪聲提供較好的設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：商用車輛內(nèi)燃機(jī);振動;噪聲;信號處理;噪聲源識別

中圖分類號：TK417 收稿日期：2021—12—22

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.05.009

1 前言

隨著社會的發(fā)展以及國內(nèi)運(yùn)輸行業(yè)的規(guī)范，人們越來越關(guān)心商用車輛乘坐的舒適性。近年來在國內(nèi)商用車輛整體設(shè)計(jì)水平的提升以及客戶需求的不斷提升，噪聲控制成為提升車輛舒適性的重點(diǎn)。商用車輛乘員艙的噪聲一般有路面?zhèn)鬟f的胎噪、地面?zhèn)鬟f的振動噪聲，以及內(nèi)燃機(jī)工作過程中產(chǎn)生的振動和噪聲等，其中內(nèi)燃機(jī)振動噪聲是商用車輛怠速和良好工況行駛過程中的主要噪聲來源，值得研究和解決。

內(nèi)燃機(jī)的振動和噪聲主要是由內(nèi)燃機(jī)工作過程中燃油燃燒和燃燒產(chǎn)生動力的機(jī)械運(yùn)動所產(chǎn)生。由于內(nèi)燃機(jī)燃燒過程復(fù)雜，且內(nèi)燃機(jī)機(jī)械運(yùn)動復(fù)雜、種類繁多，所以要準(zhǔn)確識別這些噪聲源信號并能剔除干擾信號，提取主要有用的信號是優(yōu)化內(nèi)燃機(jī)振動噪聲設(shè)計(jì)的重要手段。

由于內(nèi)燃機(jī)噪聲信號是復(fù)雜的非穩(wěn)態(tài)信號和少數(shù)穩(wěn)態(tài)信號的疊加，之前J.W.Tukey和J.W.Cooley對離散傅里葉變換進(jìn)行算法改進(jìn)，提出了快速傅里葉變換（FFT）算法，但是信號截?cái)嗪托孤﹩栴}不能有效得到解決2，于是基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)的識別方法逐漸出現(xiàn)并應(yīng)用。其中，盲源分離技術(shù)和時(shí)—頻分析技術(shù)的信號處理技術(shù)噪聲識別法應(yīng)用較為廣泛。時(shí)—頻分析技術(shù)又包括小波變換、W—V分布、短時(shí)傅里葉變換、S變換等。

金陽等提出工程可用的短時(shí)傅里葉變換幅值譜與高斯窗時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差對階次分量分隔能力之間的換算，并應(yīng)用數(shù)值模擬證明其適用性。鄭旭等通過數(shù)值模擬和試驗(yàn)兩種手段，對短時(shí)傅里葉變換、S變換、自適應(yīng)廣義S變換的時(shí)頻分布進(jìn)行對比研究，發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)廣義S變換相比其他兩種分析方法，時(shí)頻分辨率較高，可以比較精確地定位復(fù)雜非穩(wěn)態(tài)信號，在內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號處理研究中更加適用。徐紅梅等是基于盲源分離技術(shù)的獨(dú)立成分分析技術(shù)（ICA）在內(nèi)燃機(jī)噪聲源識別研究，研究發(fā)現(xiàn)采用ICA與CWT結(jié)合技術(shù)對內(nèi)燃機(jī)噪聲信號進(jìn)行噪聲源識別是有效可行的。耿向軍等和張亮等”研究了小波技術(shù)在內(nèi)燃機(jī)振動信號方面的應(yīng)用，研究表明，用小波的優(yōu)良濾波性能濾除干擾信號后得到的振動重構(gòu)信號，可為內(nèi)燃機(jī)振動噪聲源識別提供依據(jù)。其他研究人員8—16也從其他方面證明，時(shí)頻分析技術(shù)在內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號源識別和分析方面具有重要的適用性，為準(zhǔn)確判斷內(nèi)燃機(jī)工作狀態(tài)提供了行之有效的技術(shù)手段。

2 內(nèi)燃機(jī)振動與噪聲信號處理的理論

內(nèi)燃機(jī)振動與噪聲信號是非穩(wěn)態(tài)的信號，是由燃燒噪聲和機(jī)械噪聲混合而成，具有一定的周期特性和瞬態(tài)沖擊特性。因此要準(zhǔn)確進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號處理研究，務(wù)必要理解振動噪聲信號處理的理論基礎(chǔ)。

2.1 傅里葉變換

時(shí)間和頻率是信號的重要組成部分：時(shí)間函數(shù)的信號表示信號的幅值隨時(shí)間的變化情況;頻率函數(shù)的信號表示信號的幅值變化的快慢。傅里葉變換將信號的時(shí)間和頻率聯(lián)系在了一起，1807年法國數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家傅里葉發(fā)現(xiàn)任何連續(xù)周期信號可以由一組適當(dāng)?shù)恼仪€組合而成，1822年他又發(fā)現(xiàn)任何非周期信號也可以表示成正弦波的加權(quán)積分，這就是著名的傅里葉變換（FT）。

2.2 時(shí)頻分析

為了研究信號頻率隨著時(shí)間的變化情況，于是出現(xiàn)時(shí)—頻分析（TFA）方法。時(shí)—頻分析方法目前有兩大主流研究方向，第一種時(shí)—頻分析方法是將信號與確定時(shí)頻局部化的基本函數(shù)進(jìn)行內(nèi)積，將任意平方可積信號x（t）定義為：

式中，為基本函數(shù)，Φ（表示復(fù)共軛，表示信號與基本函數(shù)的內(nèi)積，TF，（t，（ω）為時(shí)—頻分布（TFR）。短時(shí)傅里葉變換（STFT）、小波變換（WT）和S變換（ST）等時(shí)—頻分析方法都是這個研究方向。

第二種時(shí)—頻分析方案將一個核函數(shù)對信號的時(shí)—頻特性進(jìn)行分析，將TF（t，ω）進(jìn)行定義：

式中，φ（0，t）是一個二維核函數(shù)，Wigner-Ville分布（WV D）、Choi-Williams分布（CWD）等TFA方法都是基于 Cohen思想的第二種時(shí)—頻分析方法。第二種時(shí)—頻分析方法將信號與自身進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，具有分辨率高以及滿足邊緣條件、實(shí)值性等優(yōu)點(diǎn)，但該分析方法也有一定的局限性，比如該時(shí)—頻分析方法中具有交叉項(xiàng)，而且分析過程有可能產(chǎn)生負(fù)值，這將在解釋該方法時(shí)存在一定的困難。因此，目前在內(nèi)燃機(jī)振動噪聲源信號處理中，第一種時(shí)—頻分析方法即將信號與確定時(shí)頻局部化的基本函數(shù)進(jìn)行內(nèi)積的時(shí)—頻分析方法應(yīng)用較多。

2.3 主要時(shí)—頻分析技術(shù)

2.3.1 短時(shí)傅里葉變換（STFT）

將信號進(jìn)行切割，這些被切割后的信號有重疊，然后切割后的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行傅里葉變換，這就是短時(shí)傅里葉變換。短時(shí)傅里葉變換可粗略呈現(xiàn)信號中時(shí)間和頻率成分的關(guān)系，被切隔塊的長度一定程度上反映了時(shí)間精度。塊越短頻率分辨率越低，對應(yīng)的時(shí)間分辨率越高，就是所謂的窗效應(yīng)。從以上可以看出，窗效應(yīng)對短時(shí)傅里葉變換具有很大的限制，短時(shí)傅里葉變換精度高低很大程度由窗的長短決定，這對短時(shí)傅里葉變換的應(yīng)用是一個很大的限制;短時(shí)傅里葉變換應(yīng)用的好壞很大程度上要依靠主觀判斷，其實(shí)質(zhì)是試探法，這就使得這種方法的效率和準(zhǔn)確性都大打折扣。

2.3.2 小波變換（WT）

短時(shí)傅里葉變換是用一段信號和一組帶窗的正余弦函數(shù)做比較，每組函數(shù)在固定時(shí)間下以一定的頻率振蕩，該段信號時(shí)—頻面上某個點(diǎn)與該點(diǎn)的函數(shù)的近似度可以由函數(shù)的幅值表示。

小波變換是用一段信號和一組短的波形（小波）比較，該段信號時(shí)—頻面上某個點(diǎn)與該點(diǎn)小波的近似度可以由小波系數(shù)表示。每個小波被同一個被稱為母小波的函數(shù)變換而來，具體體現(xiàn)在時(shí)間和空間上的變換。持續(xù)時(shí)間和頻率寬度一定程度上成反比，當(dāng)小波持續(xù)時(shí)間越來越長，就會變?yōu)轭愃泼}沖的函數(shù)表達(dá)式。所以，小波變換具有很強(qiáng)的類脈沖信號識別能力，比如檢測商用車輛內(nèi)燃機(jī)工作過程的燃燒振動等類脈沖信號，小波變換更加適用。

小波變換是科學(xué)和工程應(yīng)用的結(jié)合，眾多學(xué)科的實(shí)際應(yīng)用促進(jìn)了它的發(fā)展。小波變換一般分為三種不同類型：連續(xù)小波變換、離散時(shí)間小波變換和離散小波變換。小波變換其實(shí)為時(shí)間—尺度變換，但是由于尺度與小波中心頻率間的關(guān)系，因此也將小波變換歸入時(shí)—頻分析。

2.3.3 S變換（ST）

1996年，R.Q.Stockwell最先提出了S變換的時(shí)—頻分析方法，與小波變換相比，S變換在短時(shí)傅里葉變換中引出多分辨率的概念。1999年，P.D.McFadden提出了廣義S變換概念，相比較R.Q.Stockwell先期S變換的描述，廣義S變換避免了窗函數(shù)對S變換的限制。這樣就可以在信號分布拉開的情況下，能自動識別信號的各分量，更好地分解信號，為下一步信號處理和分析打下基礎(chǔ)。近年來，S變換在商用車輛的內(nèi)燃機(jī)領(lǐng)域有了應(yīng)用，鄭旭等利用自適應(yīng)廣義S變換進(jìn)行某商用車輛內(nèi)燃機(jī)氣缸蓋的振動特性研究，研究表明，相比較其他時(shí)—頻分析方法，在時(shí)—頻分辨率方面，自適應(yīng)廣義S變換的準(zhǔn)確度更高，這種變換方法可以精準(zhǔn)定位商用車輛內(nèi)燃機(jī)工作過程中的復(fù)雜非穩(wěn)態(tài)信號，對研究和優(yōu)化內(nèi)燃機(jī)振動特性具有很大的指導(dǎo)意義。

3 傳統(tǒng)振動與噪聲信號處理方法

內(nèi)燃機(jī)的振動噪聲源識別方法，早期主要有分部運(yùn)轉(zhuǎn)法、鉛覆蓋法、振動加速度法、聲壓分析法、基于快速傅里葉變換的頻譜分析法等，然而這些方法都有很大的局限性。比如鉛覆蓋法操作復(fù)雜，受限條件較多;振動速度法和聲壓分析法測量結(jié)果難以判斷;頻譜分析法只能用于穩(wěn)態(tài)噪聲源識別。這些方法對于非穩(wěn)態(tài)的內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號來說，都不太適用。

基于以上問題，1985年Maynard等人提出近場聲全息理論，這套理論是一種基于傳聲器陣列的噪聲源識別方法;隨后Van Veen將Maynard等人的聲全息技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，進(jìn)而提出Beamforming理論，這種理論可以定位識別遠(yuǎn)場的噪聲源。B&K、LMS等這種國內(nèi)外振動噪聲設(shè)備大公司都具有先進(jìn)的噪聲源檢測設(shè)備，這些設(shè)備大部分都基于傳聲器陣列的噪聲源識別。這些設(shè)備的優(yōu)點(diǎn)比較明顯，但是同時(shí)也具有很大的局限性，比如噪聲定位準(zhǔn)確、識別速度快都是其優(yōu)點(diǎn)，但是這些設(shè)備在國內(nèi)價(jià)格昂貴，專業(yè)程度高，具有一定的操作門檻。

4 現(xiàn)代振動和噪聲識別方法

由于商用車輛一般都是大功率柴油內(nèi)燃機(jī)，其振動和噪聲信號具有復(fù)雜性和非穩(wěn)態(tài)性的特征，早期的時(shí)—頻分析方法存在分辨率低、吉布斯現(xiàn)象、能力泄漏、模態(tài)混疊、高頻成分難以分解、白噪聲在信號中殘余過大等情況，于是基于早期時(shí)—頻分析方法的改進(jìn)方法在近些年得到快速發(fā)展，比如自適應(yīng)廣義S變換（AGST）和改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（MEEMD）等在內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號源識別和提取中都取得了重大的突破。

4.1 自適應(yīng)廣義S變換（AGST）4.1.1 S變換（ST）定義

對于平方可積的任意信號x（t），ST的表達(dá)式為：

Gaussian函數(shù)w（t，f）定義為：

標(biāo)準(zhǔn)差σ（）定義為：

則ST表達(dá)式定義為：

式中，t為時(shí)移參數(shù)，f為信號頻率。

S變換在變換過程中，頻率的變化會引起窗寬度的變化，頻率越大，寬度越小，所以在S變換時(shí)，低頻部分時(shí)—頻分布區(qū)域窗寬較小，頻率分辨率較高;高頻部分時(shí)—頻分布區(qū)域窗寬較大，時(shí)間分辨率較高。

對式（6）進(jìn)行時(shí)域的積分，可得：

由于高斯窗函數(shù)滿足歸一化條件，則：

將式（8）代入式（7），則：

式（9）中，X（f）為信號x（t）的傅里葉變換結(jié)果。逆S變換可以表示為

通過上述各式可以看出，S變換具有可逆的特性。對于任意平方可積信號，該信號的傅里葉變換可以通過對S變換進(jìn)行時(shí)域積分得到;通過逆變換又可以將該信號從時(shí)—頻域恢復(fù)到時(shí)域。

4.1.2 自適應(yīng)廣義S變換（ACST）

雖然S變換的時(shí)—頻分析方法具有很多優(yōu)點(diǎn)并得到廣泛應(yīng)用，但是S變換本身也有一些缺陷。由于標(biāo)準(zhǔn)S變換中的高斯窗函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差固定為頻率倒數(shù)，在有些高頻部分S變換得到的時(shí)—頻分解分辨率不理想，時(shí)常會產(chǎn)生混疊現(xiàn)象。因此，鄭旭等人近些年提出了自適應(yīng)廣義的S變換（AGST），自適應(yīng)廣義的S變換相對于S變換，就是它能夠自動調(diào)整窗寬，從而避免S變換在高頻分辨率不佳的問題。

廣義S變換（GST）對S變換中的Gaussian函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了改進(jìn)，引入調(diào)整參數(shù)m，通過改變參數(shù)m來調(diào)節(jié)高斯窗的寬度，從而提高ST時(shí)—頻分辨率。加入m后廣義Gaussian函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ（定義為：

如果要取得較好的應(yīng)用效果，要對參數(shù)m進(jìn)行一定范圍的限制。m一般限制在[0.6，1]。m<0.6時(shí)，窗寬太長就會出現(xiàn)時(shí)間分辨率較差的情況;m>1時(shí)，窗寬太短，只能在瞬態(tài)脈沖信號分析時(shí)使用。

對于任意平方可積信號x（t），根據(jù)廣義高斯窗函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ（），廣義S變換（GST）可以表示為：

式中，GST，（t，f）為廣義S變換的變化結(jié)果。

自適應(yīng)廣義S變換（AGST）通過調(diào)節(jié)參數(shù)m來實(shí)現(xiàn)時(shí)—頻分布能量集中（時(shí)—頻分辨率最高），通過能量集中程度度量法來獲取時(shí)—頻分辨率最高時(shí)的參數(shù)m。能量集中程度度量法經(jīng)過一些應(yīng)用證明，在某些方面會好于信號自適應(yīng)時(shí)—頻分析方法。結(jié)合商用車輛內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號高度復(fù)雜和非穩(wěn)態(tài)的特性，通過全局和局部能量最集中的思路可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)廣義S變換，同時(shí)自適應(yīng)廣義S變換與S變換一樣具有無損可逆特性"。通過AGST與STFT、CWT、ST三個時(shí)—頻分析方法進(jìn)行時(shí)—頻分析，對得到的時(shí)—頻分布進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，自適應(yīng)廣義S變換結(jié)果的頻率分辨率更高，能量更為集中，能夠體現(xiàn)信號的真實(shí)特性。

4.2 改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法

信號往往都是非平穩(wěn)狀態(tài)，如果要對信號進(jìn)行精確定位并分解，一般要將信號進(jìn)行平穩(wěn)化處理。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）就是在這種背景下產(chǎn)生的。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解逐級分解信號中不同尺度和波動，產(chǎn)生具有不同物理意義的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）18]。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種自適應(yīng)的時(shí)頻信號分解方法，因此不受Heisenberg測不準(zhǔn)原理約束。但是，早期的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法還存在模態(tài)混疊問題，主要是由于信號中斷成分導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的二進(jìn)制濾波器組特性折中所造成的，對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解準(zhǔn)確性造成影響。于是后來有人提出在信號中加入白噪聲型號，依此來保持該信號經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分解二進(jìn)制濾波器組特性，不會出現(xiàn)因間斷點(diǎn)引起的折中現(xiàn)象。

集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）是在信號中加入一定幅值的白噪聲信號，進(jìn)行多次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將多次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的結(jié)果作集總平均來抵消白噪聲信號。集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相對早期的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，其主要特點(diǎn)就是加入了白噪聲信號來消除和解決模態(tài)混疊的現(xiàn)象。然而集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法也有一些問題，參與集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解運(yùn)算的白噪聲信號幅值需要人為控制，操作難度較大，白噪聲幅值過低不能徹底消除模態(tài)混疊現(xiàn)象，參與運(yùn)算的白噪聲幅值過高會造成信號中高頻成分被污染，且白噪聲在信號中的殘余過大等問題，最終導(dǎo)致集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解失去完備性。而且集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解有時(shí)候會出現(xiàn)在同一個物理過程出現(xiàn)兩個本征模態(tài)--函數(shù)分量的模態(tài)分裂問題。

鑒于以上問題，鄭旭等人在集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解研究基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法（MEEMD），該方法能夠有效抑制模態(tài)混疊和模態(tài)分裂問題，降低白噪聲信號殘余，并能夠保證分解的IMF分量接近于標(biāo)準(zhǔn)的本征模態(tài)函數(shù)分量2。

對于信號x（t）的MEEMD分解可以分為以下步驟：

a.先定義參加計(jì)算的白噪聲信號，避免白噪聲信號選擇不當(dāng)導(dǎo)致上述問題。對于信號中加入一定幅值的白噪聲信號，要求其均方根值和待分解信號的內(nèi)部噪聲相當(dāng);如果信號內(nèi)部噪聲未知，白噪聲信號需要保證消除模態(tài)混疊現(xiàn)象的前提下，其均方根值不高于待分解信號的0.2倍。

b.在待分解信號x（t）中加入絕對值相等的正負(fù)兩組白噪聲信號n（t），分別進(jìn)行EEMD分解：

（14） 式（13）、式（14）中的c4（t）和c，（t）（i=1，2，·，m）分別代表加入正負(fù)兩組白噪聲信號后EEMD分解得到的兩組結(jié)果。

c.為最大程度消除白噪聲殘余，將分解得到兩組結(jié)果對應(yīng)的分量進(jìn)行平均：

d.前面提到EEMD中的本征模態(tài)函數(shù)分量c（t）不一定是標(biāo)準(zhǔn)本征模態(tài)函數(shù)分量，可能存在模態(tài)分裂，需要對這組分量再次進(jìn)行EMD分解：

式中，d，（t）為第一個擬本征模態(tài)函數(shù)（pseudo—IMF）分量c，（t）經(jīng)過EMD分解得到的第一個本征模態(tài)函數(shù)分量，q.（t）表示剩下的殘余分量的疊加;h，（t）表示第k個pseudo—IMF分量，它是由第k—1個殘余分量q（t）和第k個分量c，（t）所組成，d（t）表示由h，（t）分解得到的第1個本征模態(tài)函數(shù)分量，q.（t）表示其相應(yīng)的殘余分量的疊加，其中，k=2，..，m。

最終MEEMD可表示為：

式中，d，（t）表示最終得到的本征模態(tài)函數(shù)分量，其中，l=1，2，，m，r（t）表示最終殘余分量。

5 基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)的應(yīng)用案例

商用車輛內(nèi)燃機(jī)的噪聲來源主要由機(jī)械噪聲和燃燒噪聲產(chǎn)生。目前傳統(tǒng)的時(shí)—頻分析方法要識別這種相互混合的信號，存在很多局限性。如果要對商用車內(nèi)燃機(jī)的振動和噪聲進(jìn)行精確診斷，并進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)降噪優(yōu)化設(shè)計(jì)，必須要采用更加先進(jìn)的信號處理技術(shù)。

金陽等人對某商用車輛的一臺直列4缸4沖程電控柴油機(jī)在3600r/min勻速倒拖與全負(fù)荷工況下進(jìn)行機(jī)體振動信號采集，采用加高斯窗的短時(shí)傅里葉變換譜密度法進(jìn)行該柴油機(jī)振動噪聲源的識別分析。通過對比兩種工況下聲信號與振動信號的1/3倍頻程譜以及短時(shí)傅里葉變換密度譜，確定了缸蓋罩、油底殼、缸蓋與缸體輻射以及排氣系統(tǒng)的氣動噪聲是燃燒產(chǎn)生噪聲的主要根源。

鄭旭等人利用某商用車輛的4缸4沖程柴油機(jī)為例，工況為標(biāo)定工況3600 r/min和相同轉(zhuǎn)速倒拖工況（無燃燒激勵）。采用自適應(yīng)廣義S變換對內(nèi)燃機(jī)不同部件的振動成分及不同位置的噪聲成分進(jìn)行研究，然而通過研究僅能夠識別出內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號中的機(jī)械激勵和燃燒激勵引起的振動噪聲成分，不能對這兩種成分進(jìn)行分離，因此提出一種改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法進(jìn)行信號分離，進(jìn)而對不同噪聲源進(jìn)行研究和分析。這種基于自適應(yīng)廣義S變換一一種改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解聯(lián)合的方法進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號源研究，可解決傳統(tǒng)時(shí)頻分析存在的問題。

6 結(jié)語

a.商用車輛內(nèi)燃機(jī)振動噪聲產(chǎn)生的因素較多，且產(chǎn)生過程復(fù)雜，利用傳統(tǒng)的噪聲源識別方法存在很大限制和不確定性。

b.基于信號處理技術(shù)的現(xiàn)代振動噪聲源識別方法可以克服測試復(fù)雜、設(shè)備昂貴等限制，并且可以對內(nèi)燃機(jī)這種非穩(wěn)態(tài)信號進(jìn)行識別。

c.自適應(yīng)廣義S變換（AGST）具有更高的時(shí)頻分辨率，能夠?qū)?nèi)燃機(jī)振動這種復(fù)雜非穩(wěn)態(tài)信號進(jìn)行較為準(zhǔn)確的時(shí)頻定位。改進(jìn)的集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（MEEMD）方法不僅可以進(jìn)行振動噪聲源識別，而且可以準(zhǔn)確進(jìn)行信號分離，采用AGST—MEEMD結(jié)合的方法，可以有效進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)振動噪聲信號中機(jī)械噪聲和燃燒噪聲的分離和研究，對于商用車輛內(nèi)燃機(jī)噪聲優(yōu)化設(shè)計(jì)具有很好的理論指導(dǎo)作用。

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