基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别

应用小波包分析理论发展了基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别技术。根据选择运行及部分覆盖方法，分别去除各声源影响，同时测得客车通过测试区域的车外加速噪声。对于噪声信号进行多层小波包分解并重构，计算每个小波包的能量及该层小波包的总能量，通过不同信号的小波包能量比较达到声源识别的目的。研究表明，该方法不仅可以清晰地分辨各噪声源能量在时-频域的分布情况，而且通过能量计算可以识别主要噪声源，为采取相适应的降噪措施提供了理论基础。     

汽车最大加速噪音和车速电子计算机识别技术

本文从原理上说明行驶中的汽车所发出的噪声中包含有发动机的转速信号和汽车速度号。说明在汽车上不装任何传感器的情况下,只要测得驶过汽车的噪声信号,即可分离出噪声频谱以及在此同一时刻的即时发动机转速和即时车速。本文着重叙述按照国家标准进行的汽车加速工况下的最大加速噪声识别技术,发动机即时转速和即时车速识别技术。给出了两种电子计算机的最大加速噪声频谱分析和发动机转速及汽车即时车速分离计算的信号处理方法和电子计算机程序框图,给出几种特定工况下的计算机处理结果。速度信号的求得简化了汽车噪声源识别试验和处理方法,使CA—151K柴油汽车的降噪试验和计算机分析简便迅速。     

48V微混HEV BOOST模式转矩瞬态优化控制

为解决48 V微混混合动力轿车在急加速工况下发动机排放恶化和瞬态转矩响应量不足的问题,利用配备BRM(启动电机)的48 V微混HEV动力系统可短时工作于BOOST模式的优势,开发了急加速工况下的双动力源转矩协调控制策略,并基于模糊控制器实时优化了发动机输出转矩。通过仿真试验表明,所提出的BOOST模式控制策略可较好地识别驾驶员不同的急加速请求意愿,实时决策出的发动机转矩可满足转矩请求并优化发动机排放性能。     

节气门位置传感器的功能与检测

节气门位置传感器(TPS)是发动机集中控制系统中的一个非常重要的传感器，安装在节气门体上，与节气门轴保持联动。它是怠速控制、起步加速控制、急加速控制、急减速控制、断油控制、点火提前角控制、汽油蒸气回收控制及自动变速器换档控制的主要信号传感器。     

纯电动汽车电机噪声测试与分析方法研究

针对纯电动汽车电机噪声在整车上的声学特征,介绍了在整车上测量电机噪声的测点布置及测量工况,对测试数据进行分析、识别并验证电机噪声成分。分析比较了不同测试工况下的电机阶次噪声,选取具有代表意义的急加速工况进行电机噪声分析,给出了电机阶次噪声的主客观评价方法。文中介绍的电机噪声测试和分析方法具有重要的工程应用价值。     

基于S变换的汽车零部件疲劳载荷谱编辑法研究

小波变换和短时傅里叶变换为频域载荷谱编辑方法的主要分析工具,小波变换法分解函数及分解层数难确定和短时傅里叶变换法窗宽固定的缺陷,导致对随机载荷的分析结果存在偏差,影响载荷编辑质量。为解决此问题,基于S变换基本理论,探索S变换在载荷加速编辑领域的应用,对试验场采集的应变信号进行S变换分析提取最大幅值谱,并以此为依据提取轮心六分力信号中的损伤载荷获取加速谱。将S变换、损伤保留、小波变换和短时傅里叶变换加速谱从载荷压缩量、损伤保留比例、功率谱密度、统计参数、穿级计数和疲劳仿真等方面进行对比分析。研究结果表明：基于S变换最大幅值谱可准确识别原始信号中的小损伤载荷;保留相同损伤保留量前提下,S变换加速谱的压缩效率最高且统计参数误差最小;S变换编辑法可将原始载荷时间压缩46.67%,同时加速谱的疲劳分析误差仅为2.2%,可获得与原始载荷相同的分析结果;S变换编辑法在疲劳分析效率和分析精度方面优于损伤保留、小波变换和短时傅里叶变换编辑法;该方法适用于汽车零部件疲劳耐久性分析。     

车外加速噪声的传递特性模型及声源识别

提出了一种描述汽车主要声源、振源与车外噪声的传递特性模型.根据行驶中汽车的主要声源、振源参考点信号和车外加速噪声测量点信号,通过传递特性分析,定量确定了运动车辆的噪声源对车外噪声的贡献,采用主成份分析法提高声源识别精度.实车试验结果表明,利用传递特性模型可以确定车外加速噪声的主要振源、声源及其贡献.     

降低汽车加速行驶车外噪声的试验研究

所谓噪声，是泛指人们不欢迎的、不需要的和令人烦燥、讨厌的干扰声，在示渡器上它们往往是一些不规则的或随机的声信号。噪声不仅能引起人体的生理改变和损伤，而且能导致对心理、生活和工作的不利影响。在汽车行驶噪声中，加速行驶车外噪声对环境的污染尤为突出：为此我国特制定了GB7258～2004《机动车运行安全技术条件》和GB1495—2002《汽车加速行驶车外噪声限值及测量方法》，     

纯电动汽车电机悬置支架固有频率的设定方法

基于驱动电机总成噪声的产生机理和隔振原理的分析,建立了评价工况下基于电机参数、轮胎参数在悬置支架固有频率的设定方法。以某纯电动车急加速工况车内电机噪声存在异常为研究对象,通过整车测试、数据分析、路径分析、隔振分析等最终确定,直接原因是左悬置隔振率不足,根本原因是左悬置壳体支架的固有频率偏低。基于悬置支架固有频率设定方法,提出左悬置“加安装点”以提高固有频率的优化方案。经过实车测试和主观评价,该方案不仅彻底解决了急加速工况下车内电机异常噪声问题,而且在全转速下整车的噪声水平和左悬置隔振率均得到了显著的整体提升。从而证明,纯电动汽车电机悬置支架固有频率设定方法具有非常高的实用性,能够为电机悬置支架固有频率的正向设计提供理论依据和指导。     

加速工况下车内噪声品质烦躁度的评价研究

以9种B级轿车从50→120 km/h加速时的噪声信号为评价对象,采用等级评分方法对车内噪声品质烦躁度进行了主观评价试验.分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元线性回归分析,建立了车内噪声品质烦躁度评价的数学模型.结果表明,在加速工况下影响B级轿车车内噪声品质烦躁度的3个参数分别为响度、粗糙度和A计权声压级.     

结合信号配准技术的小波多尺度车辆边缘检测方法

为了在准确检测边缘的同时有效地抑制噪声,提出了结合信号配准技术的小波多尺度边缘检测方法。该方法首先基于小波变换的特点设计小波多尺度边缘检测算法检测图像边缘;而后结合信号配准技术将不连续的边缘连接为完整的边缘轮廓,减弱由噪声或干扰造成的影响。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出清晰连续的边缘图像,而且能有效抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

振动噪声信号在发动机转速提取中的运用

在汽车NVH试验分析过程中,发动机转速通常是一个非常重要的参考信号,而传统汽车发动机的转速是通过转速表测量给出的。文章通过对某汽车发动机升速过程中的振动和噪声信号进行分析,从中提取发动机的转速信号,并与转速表所得转速信号进行了比对,验证了所提取转速信号的准确性。该方法利用汽车振动和噪声与发动机转速间的内在联系,借助数字信号处理技术以获取相应发动机转速,从而更方便快捷地得到汽车发动机的转速信号。     

基于多目标参考信号优选的车辆路噪主动控制

在车辆路噪主动控制(Road Noise Cancellation, RNC)过程中,参考信号的选择会直接影响系统的降噪效果。针对传统参考信号选择方法中存在的目标区域单一、参考信号间独立性不足等问题,提出一种改进的多目标参考信号优选方法。首先推导参考信号选择所依据的相干性和条件数评价指标,使用折衷规划法将上述指标构造成综合目标函数,并通过准则间相关性方法确定各项的权重系数;为降低运算量,利用遗传算法建立以该综合目标函数作为适应度函数的多目标参考信号寻优模型,并通过该模型获得一组优选的参考信号,从相干性分析及条件数计算结果易知,优选的参考信号组合在100～500 Hz频段内与目标噪声的相干性较好,且彼此独立;为验证该方法的有效性,以某款燃油车为研究对象,采用多通道NFxLMS算法对该组参考信号进行RNC仿真和实车道路验证。研究结果表明：在降噪效果方面,通过传统多重相干法选择的参考信号在100～500 Hz频带内的平均降噪量为4 dB(A),而通过多目标方法优选出的参考信号在100～500 Hz频带内的平均降噪量达到6 dB(A),RNC系统的控制效果得到增强;在计算效率方面,所提方法的计...     

车用发动机前端辐射声源的小波分析与识别

根据连续小波变换具有较二进离散小波变换和小波包变换更精细的尺度分辨率的特点，研究了适用于工程应用的发动机表面辐射声信号小波变换结果的表述方法，并以一台车用增压柴油机前端表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。文中还将声信号测量识别的结果与表面振动信号识别的结果做了比较，两者是吻合的。     

Active noise control in a duct system based on a frequency-estimation algorithm and the FX-LMS algorithm

In this paper, an indirect feedback active noise control (ANC) scheme, based on the fundamental frequency-estimation method, is proposed for systems with multiple tonal noises. The engine noise consists of the harmonic components of the rotation of the crankshaft in the engine. When it is difficult to obtain reference signals, which are necessary for a feedforward ANC, conventional ANC algorithms do not work. In this paper, a new method is proposed to generate reference signals with estimated frequencies. The proposed algorithm consists of two parts: the frequency-estimation (FE) algorithm for the estimation of the fundamental frequency of the rotating machinery and then the conventional filtered-x LMS (FX-LMS) algorithm. In the second algorithm, the reference signal is generated using the fundamental frequency as estimated in the first algorithm. The FE algorithm uses a second-order adaptive notch filter, which is insensitive to impulse noise. In addition, the FE algorithm has good tracking capability and a lower variance of frequency-estimation error for a constant sinusoid signal and chirp signal. The performance of the proposed ANC method is verified through simulations and an experiment using a DSP board (DS-1104) inside a short duct.     

一种分析车内声传递特性的实验方法

以电－声传递测量替代声－声传递或振－声传递测量的方法来分析封闭腔室内的声传递特性，尝试用该方法对车内部件的声辐射传递特性进行了实验研究，结果表明该实验分析方法对于确定产生车内噪声的主要部件，研究车厢内的声特性十分有效，并具有物理概念明晰、实施简便的显著优点。     

基于独立分量分析的高压油管压力信号消噪研究

分析了用夹持式油压传感器采集高压油管压力信号的噪声特点和组成,针对传统的消噪方法无法较好地消除油压信号中混叠的油管振动信号的问题,提出基于独立分量分析的消噪方法。实测数据分析结果表明,基于负熵的快速固定点算法成功实现了油压信号和油管振动信号分离,提高了油压信号的信噪比。     

分形维数在基于噪声的发动机故障诊断中的应用

将分形理论引入发动机噪声信号分析中,介绍了基于信号重构的发动机噪声分形维数G-P算法,运用自相关函数法和伪相图法讨论了信号重构中延迟时间的选取,并通过分析比较分形维数随嵌入维数的收敛关系,确定了分形维数计算中合适的嵌入维数。从不同工况下柴油机噪声信号分形维数的变化关系中发现:基于发动机噪声的分形维数可以定性表征发动机故障,在一定程度上可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

小波变换在车辆噪声源识别中的应用

利用三级小波包分解，获取信号能量分布的特征向量，根据信号能量分布的特征向量相关系数，确定两种信号相关程度，给出了识别不同信号的识别方法，试验表明，该方法用于车辆噪声、振动源识别比传统的分析方法更为简单、有效。