基于声强试验与EMD-ICA模型的柴油机噪声源识别研究

摘要

噪声源识别是实现柴油机噪声控制的关键因素,合理有效的试验测试与时频分析技术是实现噪声源分离识别的重要手段.基于经验模态分解(EMD)与独立分量分析(ICA)算法建立EMD-ICA 分离识别模型,并结合声强测量法与EMD-ICA模型对噪声源进行分离及特征提取研究,即充分利用了声强测量法准确、辨识精度高的优势,也实现了分析模型强大的数据处理能力.同时,采用相关性与相干函数方法有效探讨了EMD分解分量与ICA分离分量信号特征的一致性.研究结果表明,EMD-ICA模型能够实现单一通道测量信号的信号源分离识别,声强测量法也验证了该模型在实际应用中的有效性和可行性,对于柴油机噪声源控制具有一定的指导价值.