车用发动机前端辐射声源的小波分析与识别

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根据表面辐射噪声的声学特性进行内燃机降噪处理，必须找到内燃机最大噪声辐射的部位或部件，即主要的噪声源，然后针对主要噪声源采取必要的措施，才能够收到预期的效果。内燃机在运转时，由于力作用的周期性特点，将产生整体及内部部件的各类机械振动，由机械振动所产生的噪声是通过部件的传递，最终形成内燃机表面的整体或部件的振动而扰动周围空气发出噪声；另外，由于在内燃机气缸中混合气体的瞬间剧烈燃烧而形成的燃烧噪声，也是内燃机噪声源中的重要噪声源之一。这种气缸中压力的迅速变化最终通过气缸振动传播到内燃机表面而发射出来，形成表面的噪声。同时，气体压力的变化也引起内燃机部件的振动，例如气缸盖、活塞、连接轴和机体的振动，这些振动也形成了一部分的表面辐射噪声。以上这些噪声源产生的噪声占了内燃机总体噪声的80%以上，而且具有多振源、宽频带和形态复杂的特点。已有研究表明该部分的能量主要集中在3khz以下。

影响内燃机噪声声源识别研究发展的一个重要因素是对声学测试环境的苛刻要求121.目前，应用振动信号和声学信号进行内燃机噪声源识别问题的研究正在被广泛采用，尤其是对振动信号的研究已成为分析内燃机工作状态的一种主要测试手段。而直接利用声信号进行发动机噪声源的识别，由于显而易见的原因，则表现出更大的吸引力。首先，声学测量可以距机器表面一定距离，提供了安全保障，同时可以避免需要价格昂贵的耐高温振动测量设备。另外，声学状态测量较表面振动对物理变化更为敏感。随着测试技术和测量设备的发展，利用声信号积理论，式（1）可以在频率域计算。

electronicpublis力i！由此产生燃烧噪声后者主要！是活塞敲击、进排t进行测试必将得到有力的发展。

在工具和方法上有重大突破的小波变换被称为数学显微镜，它可以从不同的尺度空间里获得信号的宏观和微观特征，在客观上决定了它在信号检测和特征提取方面的重要地位。近年来已被广泛应用于很多工程技术领域，如信号处理、图像处理、模式识别、地震勘测、ct成像和机器视觉、往复式发动机和轴承的诊断等，都取得了较为满意的效果。而传统的傅里叶变换的处理方法所反映的是整个信号全部时间域下的整体频域特征，不能提供任何局部时间段上的频率信息，无法比较全面地揭示非平稳信号的信息。因此基于傅里叶变换的信号处理方法存在一定的局限性。但也应该看到，小波变换到目前为止还并没有象傅里叶变换那样被广泛地应用于工程界，其主要原因是小波变换的结果不象傅里叶变换一样有明确的物理意义。因此，用一种更为易懂的方式来表示小波变换的结果对小波变换的实际应用有着重要的意义。

文中使用小波变换的方法对一台车用直列四缸四冲程增压柴油机的辐射噪声进行了测量和研究，找出了该柴油机的主要噪声源。并利用采集的发动机主要部件表面振动信号与之对比，结果是令人满意的。

2小波变换方法小波分析被认为是近年来在分析工具和分析方法上的重大突破，其区别于其它变换方法的主要特点是：基函数不固定，具有“调焦”功能，目的是既要看到信号的全貌，又要得到信号的细节。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率131.假定有一个等间隔采样的离散时间序列x，n=0，1，2，-1，采样间隔为at，其连续小波变换为如下卷积形式/4/ wn（s）=xn.从（b）中可以看出主要频率成分为120hz和240hz，但是这些频率成分是否在运转过程中一直存在，还是间断地出现，这些信息从傅里叶图中是无法得到的，因此无法揭示信号的特性。

将（c）的500hz频率以下的部分放大，如（d）所示。从中可见，噪声信号中周期性出现的120hz和240hz左右的频率成分对噪声信号能量有非常明显的贡献0且一直是周期性地存在而高阶成分p则没有明显的规律，且幅值相对较弱，表现非平稳性。所以，结合时频域的小波变换可以更全面地揭示信号的特征。综合分析该台发动机前端声信号的主要频率成分为120hz和240hz，并且该频率成分具有平稳性和周期性的特点，同时信号中也有非平稳的频率成分存在。

493zq型柴油机前端面声信号小波变换发动机表面的局部振动主要的影响是增大内燃机的噪声水平。例如，板壳结构就是车用内燃机的主要噪声源，它们固定在外部承载结构上，必然受到后者结构振动的激励。对该试验用机的板壳结构如油底壳、气门室罩等进行了振动加速度测量。小波。is分析的结果如图所示sctved.wwwki.net前端面主要部件振动信号小波分析从可以看出，油底壳的振动主要能量集中在120hz和500hz左右的频带内，是受整机振动的影响，且120hz频率成分一直存在，而500hz频率成分是间断地出现。气门室罩的振动集中于240hz左右的频带内，间断出现，主要是由于气门落座冲击造成。两部件的测量结果与噪声信号处理结果相对应，因此可以认为该机型的油底壳和气门室罩是前端噪声产生的主要部件。另外，发动机是一种周期性作功的动力机械，当转速为3600r/min时，一个工作循环是0.033s.而对四缸四冲程发动机而言，其振动根源是二阶往复惯性力，此时的整机振动频率为120hz，而发动机的发火频率也为120hz，这一频率特性也从（d）所示的噪声信号小波分解结果体现了出来。所以，该发动机前端的噪声是多种噪声源混合激励的结果。因此，小波分析的引入为揭示信号的特性，分析由内燃机整机振动和结构振动引起的噪声，最终识别出主要噪声源提供了一条新的途径。

4结论小波变换的方法可以将一维声信号的时间序列转换到以频率和时间为坐标的二维平面中，将声信号中所具有的信息更加充分地表现了出来。将小波变换系数以二维云图表示，提出了适用于工程界的表述方法，并以此为基础应用于信号的分析，较好地提取了发动机声信号不同频率的信号特征，识别出对声信号起主要贡献的频率段。同时，将振动信号的小波分析结果与声信号的分析结果进行比较，找到了主要的噪声源，为进一步采取措施降低噪声提供了有利的依据。

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