基于EEMD-Fast ICA-STFT的车用起动电机噪声源识别

• 作者: 华春蓉 龚承启
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 电机噪声源 经验模态分解 独立分量分析 短时傅里叶变换
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 运载工具振动与噪声
• 页码范围: 92-96,114
• 页数: 6页
• 分类号: TM331
• 字数: 3888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2017.05.020

摘要

提出基于集成经验模态分解(EEMD)、快速独立分量分析(Fast ICA)和短时傅里叶变换(STFT)的噪声源识别方法,对起动电机噪声信号进行声源识别研究.首先采用集成经验模态分解法将单一通道的电机噪声信号分解为一系列本征模态分量,随后用Fast ICA算法提取独立成分,最后利用短时傅里叶变换良好的时频分析特性,对Fast ICA分离结果进行时频分析,结合时频分析结果和电机噪声的先验知识,确定了各独立分量与电机不同噪声源的对应关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华春蓉	西南交通大学机械工程学院	53	308	11.0	14.0
2	龚承启	西南交通大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0