基于信号分析的发电机组辐射噪声盲源分离和识别

• 作者: 刘昌文 景亚兵 毕凤荣
• 来源期刊: 内燃机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 发电机组 盲源分离 独立成分分析 经验模态分解 小波变换
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TK411+.6
• 字数: 2957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13949/j.cnki.nrjgc.2017.02.025

摘要

具有独立分量的经验模态分解算法结合了独立成分分析算法和经验模态分解算法的优点,可通过单个观测信号将噪声源分解成一系列独立分量,保证了分离出的声源的独立性,同时利用小波变换技术对各个独立分量进行了分析,通过时频分析结果确定了各独立分量与发电机组各噪声源的对应关系,并通过试验进行了验证.研究结果表明:这些独立分量分别对应着配气机构噪声、平衡轴驱动齿轮噪声、正时齿轮噪声和进气噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕凤荣	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	74	695	15.0	24.0
2	景亚兵	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	27	96	5.0	8.0
6	刘昌文	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	59	635	14.0	23.0