車輛結(jié)構(gòu)振動(dòng)與噪聲源的盲分離技術(shù)研究.pdf

1、隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，人們對(duì)汽車的性能和舒適性也提出了更高的要求，振動(dòng)和噪聲問題日漸突現(xiàn)出來。車輛作為一個(gè)復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)往往存在著多個(gè)振動(dòng)源和噪聲源，為改善車輛的NVH性能需要實(shí)驗(yàn)測(cè)試找到振動(dòng)源和噪聲源。實(shí)驗(yàn)時(shí)傳感器測(cè)得的信號(hào)往往是多個(gè)源信號(hào)的混疊，這種混疊影響我們對(duì)振動(dòng)源和噪聲源的識(shí)別。
　　盲源分離技術(shù)在機(jī)械振動(dòng)、噪聲信號(hào)處理和故障診斷中的應(yīng)用還處在初級(jí)階段，本文對(duì)現(xiàn)有的盲分離算法進(jìn)行了深入的研究，將盲源分離算法應(yīng)用于時(shí)域模態(tài)參

2、數(shù)識(shí)別，并研究了單通道盲分離方法和多相關(guān)信號(hào)源的盲分離方法。本文的主要研究內(nèi)容歸納如下：
　　(1)系統(tǒng)地研究了盲源分離的數(shù)學(xué)模型、假設(shè)條件和不確定性。詳細(xì)總結(jié)了盲源分離算法相關(guān)基礎(chǔ)概念和分離準(zhǔn)則。研究了三種適合機(jī)械振動(dòng)噪聲信號(hào)分離的典型盲分離算法。
　　(2)對(duì)比時(shí)域模態(tài)參數(shù)識(shí)別模型和盲源分離模型的相似之處，研究了基于盲源分離的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法，采用盲源分離的方法對(duì)四自由度模型和簡支梁模型進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)識(shí)別，包括固有頻

3、率、模態(tài)阻尼比和振型矩陣。對(duì)比了不同算法的識(shí)別精度。研究了強(qiáng)噪聲情況下盲源分離方法的分離性能以及模態(tài)參數(shù)的識(shí)別情況，提出了一種高階模態(tài)頻率的識(shí)別方法。
　　(3)結(jié)合EMD和盲源分離，提出了一種適合振動(dòng)信號(hào)的單通道盲分離方法。采用EMD方法對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行分解，選取感興趣的固有模式分量重構(gòu)觀測(cè)信號(hào)。采用基于功率譜密度函數(shù)的源數(shù)估計(jì)方法估計(jì)源信號(hào)數(shù)目。通過重構(gòu)觀測(cè)信號(hào)和原始觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行盲分離，得到分離信號(hào)。通過仿真分析、某故障車輛的實(shí)