2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著軌道交通業(yè)的迅速發(fā)展,軌道車輛車內(nèi)噪聲問題日益突出。軌道車輛車內(nèi)噪聲不但嚴(yán)重影響乘客的舒適度,而且噪聲和振動能引起軌道車輛某些部件的早期疲勞損壞,從而降低軌道車輛的使用壽命。因此,開展對軌道車輛車內(nèi)噪聲的研究和控制具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
  采用丹麥B&K公司的Pulse多通道聲學(xué)測量系統(tǒng),通過在正常運(yùn)營的地鐵軌道車輛內(nèi)布置測點,對軌道車輛各工況下的車內(nèi)噪聲進(jìn)行采集和預(yù)處理,并進(jìn)行了A計權(quán)聲壓級以及1/3倍頻程分析,結(jié)果表

2、明,軌道車輛車內(nèi)噪聲主要是集中在0~500Hz的中低頻噪聲。傳統(tǒng)的被動噪聲控制方法對高頻噪聲有很好的抑制效果,但不能有效控制低頻噪聲。因此,針對軌道車輛車內(nèi)中低頻噪聲,本文開展基于最小均方(Least Mean Square,LMS)算法的噪聲主動控制方法研究。
  軌道車輛車內(nèi)噪聲主要來源于輪軌噪聲(滾動噪聲、沖擊噪聲以及尖嘯噪聲)。由于傳統(tǒng)LMS算法對含有沖擊噪聲的收斂特性會變差,影響控制效果,因此,文中采用改進(jìn)的中值LMS(

3、Median-LMS,MLMS)算法。兩種算法控制結(jié)果表明,MLMS算法在穩(wěn)態(tài)誤差和適宜步長范圍上均優(yōu)于傳統(tǒng)LMS算法,更適合于中低頻軌道車輛車內(nèi)噪聲控制。
  由于MLMS算法中采用了固定的步長因子,存在無法兼顧算法收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差的固有缺陷,本文提出時變步長LMS算法,并應(yīng)用于軌道車輛車內(nèi)噪聲主動控制。研究結(jié)果表明,變步長LMS算法在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差等方面都比傳統(tǒng)固定步長LMS算法好,是一種有效的軌道車輛車內(nèi)噪聲主動控制方

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