基于EEMD-ICA-CWT的装载机噪声源特征识别技术研究

摘要

轮式装载机具有作业速度快、工作效率高、良好的机动性等一系列优点，被广泛应用于工程建设的各个方面，具有广阔的市场前景。然而，国产轮式装载机较国外产品普遍存在噪声过大的问题。一方面，随着土方机械噪声限值方面新的国家标准的实施，对以轮式装载机为代表的土方机械噪声水平的要求日益严格，有效地控制产品的噪声已成为企业进行产品更新换代、提升竞争力的关键。另一方面，基于信号处理的声源识别技术在机械装备噪声源识别方面已开展相关研究，但是，其所运用的信号处理方法均具有各自问题，亟待改进。因此，开展基于现代信号处理方法的装载机噪声源识别技术研究具有十分重要的理论意义和应用价值。
　　论文在对经验模态分解(EMD)、独立分量分析(ICA)以及连续小波变换(CWT)的基本理论、算法做以研究的基础上，针对EMD方法在处理信号时出现的导致其所分解出各分量失去其实际物理意义的模态混叠现象以及ICA方法作为一种多导信号处理方法在处理单通道信号时具有明显缺陷等问题，结合集合经验模态分解(EEMD)方法可以对单一信号进行升维的同时又能有效抑制EMD方法的模态混叠问题，提出基于EEMD方法和ICA方法相结合的单通道信号盲源分离方法。在此基础上，借助一组与装载机噪声信号频率组分相似的仿真信号，引入相关系数作为评价参数，对EMD-ICA方法以及EEMD-ICA方法对于源信号的恢复性能进行评价，验证了EEMD-ICA方法能更好的恢复源信号的特性，更适用于装载机噪声信号的处理，有利于准确的识别其噪声源。
　　以LG953型轮式装载机为研究对象，针对其单通道机外辐射噪声信号提出了基于EEMD-ICA-CWT联合的装载机噪声源特征识别方法，对其进行盲源分离与特征识别。通过EEMD-ICA联合方法结合时频分析技术，借助连续小波变换良好的时频定位特性，对EEMD-ICA分离结果进行时频分析。结合时频分析结果和各噪声源信号的频谱结构，确定了各独立分量与装载机不同噪声源的对应关系，准确识别其物理声源，找出了装载机噪声产生的根本症结所在。
　　总之，本文所提出的基于单通道信号的EEMD-ICA-CWT盲源分离方法，在克服了传统EMD方法模态混叠问题的同时实现了ICA方法的单通道信号盲源分离，结合连续小波变换等时频分析技术，实现了噪声源的特征识别。

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第一章 绪论

1.1轮式装载机噪声源识别技术研究的背景和意义

1.2基于现代信号处理技术的噪声源识别方法

1.3本文研究的主要内容

第二章 现代信号分析方法的基本理论

2.1经验模态分解和集合经验模态分解的基本理论

2.2独立分量分析的基本理论

2.3小波变换的基本理论

2.4本章小结

第三章 现代信号分析方法在仿真信号中的应用

3.1经验模态分解和集合经验模态分解方法在仿真信号中的应用

3.2独立分量分析方法在仿真信号中的应用

3.3集合经验模态分解和独立分量分析联合方法在仿真信号中的应用

3.4本章小结

第四章 轮式装载机机外噪声源识别技术研究

4.1轮式装载机机外辐射噪声形成机理

4.2轮式装载机机外辐射噪声测试试验

4.3 基于现代信号处理方法的轮式装载机机外噪声源识别

4.4本章小结

第五章 全文总结与展望

5.1全文工作总结

5.2未来工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢