基于聲強(qiáng)測(cè)量技術(shù)的噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)研究.pdf

1、本文針對(duì)車輛及其他機(jī)電產(chǎn)品降噪和故障診斷的技術(shù)需求，對(duì)基于聲強(qiáng)測(cè)量技術(shù)的噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究。在噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)、聲強(qiáng)信號(hào)處理與算法研究及系統(tǒng)實(shí)際工程應(yīng)用等方面做了全面、細(xì)致的工作，所研制的噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)已獲國家實(shí)用新型專利，為汽車等機(jī)電產(chǎn)品的噪聲控制、質(zhì)量監(jiān)測(cè)及故障診斷等提供了有效的分析工具和手段。 噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)是用于自動(dòng)分析與監(jiān)測(cè)車輛及其他機(jī)電產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲的機(jī)電一體化設(shè)備，

2、涉及聲強(qiáng)測(cè)量技術(shù)、虛擬儀器技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制與分析技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)及人工智能技術(shù)等的應(yīng)用與集成。它針對(duì)現(xiàn)有噪聲分析設(shè)備自動(dòng)化、智能化程度不高等不足之處，建立了以計(jì)算機(jī)為控制中樞的測(cè)控平臺(tái)。通過計(jì)算機(jī)控制下的二維自動(dòng)導(dǎo)軌的運(yùn)動(dòng)帶動(dòng)聲強(qiáng)傳感器在豎直二維平面內(nèi)快速移動(dòng)、準(zhǔn)確定位，從而對(duì)測(cè)量面上若干測(cè)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)掃描，并將掃描過程中所拾取的噪聲信號(hào)經(jīng)動(dòng)態(tài)信號(hào)采集卡的調(diào)理和數(shù)模轉(zhuǎn)換后輸入計(jì)算機(jī)。在計(jì)算機(jī)中通過軟件算法進(jìn)行聲強(qiáng)的計(jì)算與分析、自動(dòng)繪制聲

3、強(qiáng)分布云圖、噪聲源的自動(dòng)辨識(shí)、異常聲響的自動(dòng)判定以及故障的自動(dòng)識(shí)別等工作。整個(gè)測(cè)量過程具有測(cè)量速度快、定位精度高及聲強(qiáng)計(jì)算準(zhǔn)確等特點(diǎn)，在噪聲源辨識(shí)與分析和基于噪聲的故障診斷等方面自動(dòng)化、智能化程度較高。 首先對(duì)噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)的總體方案進(jìn)行了設(shè)計(jì)，滿足其自動(dòng)化、智能化要求；基于總體方案的設(shè)計(jì)要求，分別對(duì)系統(tǒng)的硬件、軟件進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)工作，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定與調(diào)試；在此基礎(chǔ)上，成功地實(shí)現(xiàn)了整個(gè)噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)，為進(jìn)一步的研究工作

4、奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 運(yùn)用基于互譜分析的聲強(qiáng)算法，對(duì)噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)在噪聲監(jiān)測(cè)和主噪聲源識(shí)別方面的性能進(jìn)行了研究。研究結(jié)果表明：在噪聲監(jiān)測(cè)方面，系統(tǒng)具有快速自動(dòng)掃描的能力，滿足了噪聲監(jiān)測(cè)對(duì)快速化測(cè)量的要求；在主噪聲源識(shí)別方面，通過運(yùn)用復(fù)合型優(yōu)化算法，系統(tǒng)可以在計(jì)算機(jī)的控制下對(duì)主噪聲源進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化搜索，提高了主噪聲源的識(shí)別定位精度。 基于互譜分析的聲強(qiáng)算法是分析平穩(wěn)噪聲信號(hào)的有效工具，但對(duì)于短時(shí)非平穩(wěn)噪聲信號(hào)其分析能力有所不

5、足。本文針對(duì)此問題研究了基于STFT 譜的聲強(qiáng)聯(lián)合時(shí)—頻分析方法，該方法可以將非平穩(wěn)的一維噪聲信號(hào)以二維的時(shí)間頻率函數(shù)形式表示出來，有效地提取噪聲信號(hào)隨時(shí)間和頻率的變化特征，從而分析噪聲信號(hào)非平穩(wěn)性的成因。利用上述特性，本文對(duì)某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)加速噪聲的非平穩(wěn)性進(jìn)行了分析。 針對(duì)汽車等機(jī)電產(chǎn)品所輻射的噪聲普遍存在非平穩(wěn)的瞬時(shí)沖擊噪聲的特點(diǎn)，在分析小波和小波包變換原理的基礎(chǔ)上，研究了一種單小波包重構(gòu)算法，并利用該算法對(duì)瞬時(shí)沖擊信號(hào)的檢測(cè)

6、和特征提取進(jìn)行了仿真分析。在此基礎(chǔ)上，研究了一種基于小波包分析的聲強(qiáng)算法，并對(duì)其聲強(qiáng)測(cè)量精度進(jìn)行了驗(yàn)證。基于小波包分析的聲強(qiáng)計(jì)算方法融合了小波包分析和聲強(qiáng)兩種技術(shù)，可有效地分析故障發(fā)生時(shí)瞬時(shí)沖擊噪聲的反?，F(xiàn)象，為基于噪聲信號(hào)的故障診斷提供了一種有效的方法。利用該方法對(duì)某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)單缸失火故障診斷指標(biāo)的選取問題進(jìn)行了分析。針對(duì)傳統(tǒng)聲強(qiáng)測(cè)量中容易受到強(qiáng)大背景噪聲干擾的問題，本章從軟件和硬件兩個(gè)方面對(duì)提高聲強(qiáng)測(cè)量抗干擾性的方法進(jìn)行了探索性研究

7、。在軟件方面，將選擇性聲強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用到噪聲源辨識(shí)當(dāng)中，可以將目標(biāo)噪聲源從強(qiáng)大的背景噪聲中有效地識(shí)別出來。在硬件方面，通過一種抗干擾屏蔽罩的設(shè)計(jì)，可以在一定程度上屏蔽某些方向上非目標(biāo)噪聲源輻射聲波的干擾，提高了對(duì)目標(biāo)噪聲源的辨析能力。 本文的研究著重于噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)解決實(shí)際應(yīng)用問題的能力，所進(jìn)行的研究工作都進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證了其可行性。本文最后針對(duì)某型號(hào)微型車車外輻射噪聲較大的問題，利用噪聲自動(dòng)分析系統(tǒng)對(duì)其車身外表面進(jìn)行了