基于经验模态分解和独立成分分析的柴油机噪声源识别技术

作者：张俊红; 李林洁; 刘海; 王健; 王凯楠

来源：内燃机学报, 2012, (06): 544-549.

DOI：10.16236/j.cnki.nrjxb.2012.06.014

• 柴油机
• 经验模态分解
• 独立成分分析
• 噪声源识别 diesel engine
• empirical mode decomposition
• independent component analysis
• noise source identification

为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题.将该思路应用于柴油机辐射噪声的主要噪声声源的识别研究,同时利用相干分析与时频分析技术实现柴油机噪声声源的准确识别.结果表明,EMD-ICA联合的噪声声源分离识别技术,可用来识别柴油机燃烧噪声、机械噪声声源,有效地克服了EMD技术在噪声声源识别中的模态混叠问题,降低了ICA技术对单一采样信号进行准确识别的难度.

• 单位
  内燃机燃烧学国家重点实验室; 天津大学