車輛振動(dòng)信號(hào)的去相關(guān)分離以及主要激勵(lì)源識(shí)別研究.pdf

1、隨著人們生活質(zhì)量的不斷提高，消費(fèi)者對(duì)汽車NVH性能重視程度也越來(lái)越高。汽車作為一個(gè)復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，往往存在著多個(gè)激勵(lì)源。工程中，在主要激勵(lì)源位置采集的信號(hào)一般是該點(diǎn)的響應(yīng)信號(hào)，即各個(gè)激勵(lì)源共同作用的結(jié)果。在主激勵(lì)源識(shí)別的過(guò)程中，沒(méi)有考慮信號(hào)之間的相關(guān)性，會(huì)在一定程度上影響主激勵(lì)源的識(shí)別。因此，在對(duì)采集的激勵(lì)源信號(hào)去相關(guān)的基礎(chǔ)上分析系統(tǒng)的主要激勵(lì)源具有重要的理論意義以及工程價(jià)值。
　　本文針對(duì)激勵(lì)源的采集信號(hào)具有相關(guān)性這一問(wèn)題，

2、對(duì)去相關(guān)方法進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行主要激勵(lì)源的識(shí)別，本文研究的主要內(nèi)容歸納如下：
　　(1)對(duì)信號(hào)去相關(guān)方法以及汽車振動(dòng)激勵(lì)源識(shí)別常用方法進(jìn)行了綜述，指出了其中存在的問(wèn)題與不足。
　　(2)系統(tǒng)地介紹了相關(guān)以及譜分析的基本概念；解釋了主激勵(lì)源識(shí)別的基本問(wèn)題，對(duì)激勵(lì)源進(jìn)行相關(guān)性分類，并分析了去相關(guān)分析的重要性。
　　(3)在總結(jié)盲分離白化的基礎(chǔ)上，引入聚類分析的思想，對(duì)主要激勵(lì)源個(gè)數(shù)進(jìn)行判斷；并提出時(shí)延平均白化的

3、去相關(guān)方法，該方法借鑒了聯(lián)合對(duì)角化思想，對(duì)白化信號(hào)的多個(gè)非零延時(shí)相關(guān)矩陣進(jìn)行了平均，提取了正交解相關(guān)分離矩陣，完成了信號(hào)的去相關(guān)分離。在闡述理論依據(jù)的基礎(chǔ)上，給出了去相關(guān)方法的詳細(xì)分析流程，并通過(guò)仿真信號(hào)以及實(shí)車信號(hào)驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。
　　(4)系統(tǒng)地分析了激勵(lì)源采集信號(hào)相關(guān)性的來(lái)源，并從頻響函數(shù)角度給出了激勵(lì)源采集信號(hào)的構(gòu)成關(guān)系，在此基礎(chǔ)上提出了基于頻響函數(shù)的去相關(guān)方法。該方法通過(guò)模態(tài)實(shí)驗(yàn)方法獲得激勵(lì)源位置之間的頻響

4、函數(shù)矩陣后，應(yīng)用該頻響函數(shù)完成信號(hào)的去相關(guān)分離。理論分析說(shuō)明了該方法可以恢復(fù)信號(hào)的幅值。仿真信號(hào)以及試驗(yàn)信號(hào)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　(5)在激勵(lì)源采集信號(hào)去相關(guān)的基礎(chǔ)上，引入了層次分析法識(shí)別系統(tǒng)的主要激勵(lì)源；同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的層次判斷矩陣進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)去相關(guān)后的激勵(lì)源信號(hào)與輸出響應(yīng)信號(hào)之間的常相干函數(shù)值，并結(jié)合1~9標(biāo)度法，給出了層次判斷矩陣的構(gòu)成新方法，實(shí)現(xiàn)了判斷矩陣的定量分析，仿真分析驗(yàn)證了該方法的有效性；最后，應(yīng)用該方法分析