基于独立成分小波分析的内燃机噪声源识别

• 作者: 徐红梅 景国玺 郝志勇 郭磊
• 来源期刊: 内燃机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 噪声源识别 独立成分分析 小波分析 盲分离
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TK402
• 字数: 3598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0925.2007.06.015

摘要

对独立成分分析的基本原理和数学模型进行了简要叙述,以某六缸柴油机为研究对象,对其不同工况下的噪声信号进行了统计独立性和高斯性分析,噪声信号基本满足独立成分分析的前提条件.采用基于峭度的梯度算法对噪声信号进行了盲分离,得到一序列独立分量.为进一步识别各独立分量,采用傅立叶和连续复小波变换对其进行时频分析,并结合一些内燃机先验知识分析发现,这些独立分量基本上对应着内燃机的燃烧噪声、正时齿轮噪声、活塞敲击噪声等噪声源,因此,采用独立成分小波分析技术对内燃机噪声信号进行盲分离以识别其主要噪声源是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭磊	浙江大学机械与能源工程学院	20	337	11.0	18.0
2	郝志勇	浙江大学机械与能源工程学院	186	2317	27.0	37.0
3	景国玺	浙江大学机械与能源工程学院	16	228	10.0	15.0
4	徐红梅	浙江大学机械与能源工程学院	12	245	9.0	12.0