基于聲強(qiáng)試驗(yàn)與EMD-ICA模型的柴油機(jī)噪聲源識(shí)別研究*

杜憲峰　范文強(qiáng)　孫福強(qiáng)　張　磊（1-天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室　天津　0007　-東風(fēng)朝陽(yáng)朝柴動(dòng)力有限公司-遼寧工業(yè)大學(xué)省汽車振動(dòng)與噪聲工程技術(shù)研究中心）

基于聲強(qiáng)試驗(yàn)與EMD-ICA模型的柴油機(jī)噪聲源識(shí)別研究*

杜憲峰1，2，3范文強(qiáng)2孫福強(qiáng)2張磊3
（1-天津大學(xué)內(nèi)燃機(jī)燃燒學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室天津3000722-東風(fēng)朝陽(yáng)朝柴動(dòng)力有限公司3-遼寧工業(yè)大學(xué)省汽車振動(dòng)與噪聲工程技術(shù)研究中心）

摘要：噪聲源識(shí)別是實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)噪聲控制的關(guān)鍵因素，合理有效的試驗(yàn)測(cè)試與時(shí)頻分析技術(shù)是實(shí)現(xiàn)噪聲源分離識(shí)別的重要手段?；诮?jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）與獨(dú)立分量分析（ICA）算法建立EMD-ICA分離識(shí)別模型，并結(jié)合聲強(qiáng)測(cè)量法與EMD-ICA模型對(duì)噪聲源進(jìn)行分離及特征提取研究，即充分利用了聲強(qiáng)測(cè)量法準(zhǔn)確、辨識(shí)精度高的優(yōu)勢(shì)，也實(shí)現(xiàn)了分析模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。同時(shí)，采用相關(guān)性與相干函數(shù)方法有效探討了EMD分解分量與ICA分離分量信號(hào)特征的一致性。研究結(jié)果表明，EMD-ICA模型能夠?qū)崿F(xiàn)單一通道測(cè)量信號(hào)的信號(hào)源分離識(shí)別，聲強(qiáng)測(cè)量法也驗(yàn)證了該模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可行性，對(duì)于柴油機(jī)噪聲源控制具有一定的指導(dǎo)價(jià)值。

關(guān)鍵詞：EM D-I CA模型聲強(qiáng)測(cè)量法特征提取噪聲源柴油機(jī)

引言

柴油機(jī)NVH（Noise，Vibration，Harshness）性能已成為標(biāo)志柴油機(jī)內(nèi)在產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)，其噪聲源控制一直是待解決的重要問(wèn)題。這是因?yàn)椴裼蜋C(jī)噪聲信號(hào)為復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)，噪聲源響應(yīng)相互交錯(cuò)、相互耦合，一定程度上限制了噪聲源的分離識(shí)別及信號(hào)特征的分析研究[1]。

近年來(lái)，研究學(xué)者采用試驗(yàn)技術(shù)手段對(duì)柴油機(jī)噪聲源進(jìn)行了大量研究，并取得了很多的研究成果[2-3]。其中，聲強(qiáng)測(cè)量法可以消除封閉曲面外的其它聲源和環(huán)境反射對(duì)測(cè)試結(jié)果的影響，具有分析準(zhǔn)確、直觀、辨識(shí)精度高等特點(diǎn)，是目前行之有效的噪聲源測(cè)量方法。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與信號(hào)處理技術(shù)的快速發(fā)展，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、獨(dú)立分量分析（ICA）等時(shí)頻分析方法在信號(hào)特征提取研究應(yīng)用中的良好表現(xiàn)[4-7]，為柴油機(jī)噪聲源分離識(shí)別提供了可能。

本研究在EMD與ICA算法及原理研究基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮兩者在信號(hào)特征提取中的優(yōu)勢(shì)，建立了關(guān)于柴油機(jī)噪聲源的EMD-ICA分離識(shí)別模型，并結(jié)合聲強(qiáng)測(cè)量試驗(yàn)手段驗(yàn)證該分析模型的合理性及有效性，對(duì)于柴油機(jī)噪聲源控制具有一定的指導(dǎo)價(jià)值。

1　噪聲源分離識(shí)別分析流程

EMD方法基于以下假設(shè)：

1）任何復(fù)雜的數(shù)據(jù)或信號(hào)都是由具有不同特征時(shí)間尺度的簡(jiǎn)單IMF分量組成；

2）任何兩個(gè)IMF分量之間是相互獨(dú)立的，一個(gè)信號(hào)可以包含多個(gè)IMF分量，如果各IMF分量之間相互重疊，便形成復(fù)合信號(hào)；

3）信號(hào)至少有兩個(gè)極值點(diǎn)，即一個(gè)極大值和一個(gè)極小值；

4）特征時(shí)間尺度由極值點(diǎn)時(shí)間尺度定義；

5）如果信號(hào)沒(méi)有極值點(diǎn)而只包括拐點(diǎn)，則可先對(duì)信號(hào)進(jìn)行一個(gè)或多次微分獲得極值點(diǎn)，然后再通過(guò)積分獲得相應(yīng)分量。

復(fù)雜信號(hào)經(jīng)過(guò)EMD分解后，可得到多個(gè)IMF分量，盡管個(gè)別分量不能保證有很好的物理意義，但多數(shù)情況下每個(gè)IMF分量能看出一些有用信息。原始數(shù)據(jù)序列最終可以表示為[8-9]：

式中：rn（t）為殘余項(xiàng)，代表信號(hào)的平均趨勢(shì)，IMF分量im f1，imf2，…，im fn分別包含了信號(hào)從高到低不同頻段的成分。

設(shè)X=[x1，x2，…，xm]T為m道混合觀測(cè)信號(hào)，S= [s1，s2，…，sm]T為n個(gè)相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的源信號(hào)，則X與S之間關(guān)系為[10-11]：

m

式中：A為未知的m×n混合矩陣；ai是混合矩陣的基向量，且滿足m≥n。ICA是在某些限制條件下，根據(jù)X的統(tǒng)計(jì)特性，給出方程唯一解，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立分量的提取。

ICA基本原理是在源信號(hào)S和混合矩陣A均未知的情況下，按照一定的優(yōu)化準(zhǔn)則，尋求最優(yōu)分離矩陣W，對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行解耦變換，由觀測(cè)信號(hào)得到源信號(hào)的近似估計(jì)值Y，使得輸出信號(hào)Y=WX中各分量盡可能相互獨(dú)立，輸出向量Y即為源信號(hào)S的近似逼近?？梢悦枋鋈缦拢?/p>

由ICA的基本原理可知，僅根據(jù)混合觀測(cè)信號(hào)恢復(fù)源信號(hào)是極為困難的，為確保ICA問(wèn)題具有唯一的確定解，應(yīng)結(jié)合相應(yīng)的先驗(yàn)知識(shí)，并對(duì)其數(shù)學(xué)模型施加一定的約束條件。發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲源信號(hào)是從實(shí)際應(yīng)用中不同的系統(tǒng)部件產(chǎn)生的，滿足相互獨(dú)立的條件，針對(duì)ICA具體模型對(duì)未知源信號(hào)實(shí)行獨(dú)立性的假設(shè)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

在上述EMD與ICA算法與原理研究基礎(chǔ)上，針對(duì)單通道測(cè)量信號(hào)在信號(hào)源分離與識(shí)別方面的不足，建立了EMD-ICA分析流程如圖1所示。該分析流程采用EMD方法獲得一系列IMF分量，采用相關(guān)性分析方法選擇出主要的IMF分量，并將其與原始信號(hào)一起作為ICA盲源分離模型的輸入項(xiàng)，運(yùn)用FastICA算法可以實(shí)現(xiàn)各信號(hào)源的分離，分離獲得的IC分量經(jīng)小波分析方法有效提取出各信號(hào)源的時(shí)頻特征?？梢?jiàn)，EMD-ICA分析流程的采用實(shí)現(xiàn)了單一通道測(cè)量信號(hào)的信號(hào)源分離與識(shí)別，并克服了源信號(hào)數(shù)不超過(guò)觀測(cè)信號(hào)數(shù)的假設(shè)。

同時(shí)，采用聲強(qiáng)測(cè)量法測(cè)量獲得柴油機(jī)表面輻射噪聲的聲強(qiáng)分布云圖，找到其主要噪聲源，為驗(yàn)證EMD-ICA分析流程奠定基礎(chǔ)。其中，聲強(qiáng)I是垂直于聲波傳播方向的單位面積上單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)的平均聲能。在n方向上聲強(qiáng)分量I 可以表示為：

式中：p為聲場(chǎng)中某點(diǎn)的聲壓；vn為該點(diǎn)沿n方向的質(zhì)點(diǎn)瞬時(shí)振動(dòng)速度；E[]—數(shù)學(xué)期望。

采用兩只間距為Δn的傳聲器同時(shí)感受聲壓信號(hào)，若Δn很小，則可用兩傳聲器聲壓信號(hào)p1與p2的均值來(lái)代替其中點(diǎn)的聲壓，用一階有限差分來(lái)近似聲壓梯度得：

式中：In（f）為n方向上f頻帶的聲強(qiáng)；G12（f）為聲壓信號(hào)的單邊互功率譜；Im表示取虛部。

結(jié)合EMD-ICA分析流程與聲強(qiáng)測(cè)量法，建立的噪聲源分離識(shí)別分析流程如圖1所示。

圖1　基于EMD-ICA模型與聲強(qiáng)測(cè)量技術(shù)的噪聲源識(shí)別流程

2　柴油機(jī)噪聲源分離識(shí)別研究

柴油機(jī)噪聲源測(cè)量試驗(yàn)在半消聲室內(nèi)進(jìn)行，采用LMS公司的TestLab數(shù)據(jù)采集分析軟件、LMS SCADAS305數(shù)據(jù)采集前端等設(shè)備，并將被測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)用一假設(shè)的矩形包絡(luò)面包圍，沿x、y、z方向布置測(cè)點(diǎn)，各測(cè)點(diǎn)間距為50mm。測(cè)量工況為轉(zhuǎn)速2600 r/min、扭矩470N·m，噪聲信號(hào)采樣頻率為32.768 kHz，可分析頻率范圍為0～16.384 kHz。發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)量包絡(luò)面包括：發(fā)動(dòng)機(jī)前端面、發(fā)動(dòng)機(jī)左側(cè)面、發(fā)動(dòng)機(jī)右側(cè)面、發(fā)動(dòng)機(jī)后端面、發(fā)動(dòng)機(jī)上表面。其中，柴油機(jī)上表面的聲強(qiáng)分布云圖與測(cè)量噪聲信號(hào)頻譜圖如圖2所示。

圖2　柴油機(jī)上表面的聲強(qiáng)分布云圖與測(cè)量噪聲信號(hào)頻譜圖

由圖2結(jié)果分析可知，上表面聲功率級(jí)為127.3dB（A），聲強(qiáng)最大值對(duì)應(yīng)進(jìn)氣歧管接口處，疑為進(jìn)氣有漏氣現(xiàn)象。氣門室罩聲強(qiáng)值較大，為上表面的主要輻射噪聲源。同時(shí)，由圖2中測(cè)量噪聲信號(hào)的頻譜圖可知，噪聲信號(hào)占有很寬的頻帶，低頻成分比較突出，但頻譜圖僅粗略表現(xiàn)出了整段信號(hào)的頻域特征，無(wú)法從頻譜圖中直接判斷哪個(gè)頻率成分各自代表的具體含義。

依據(jù)圖1所提出的噪聲源分析流程，對(duì)采集的上表面測(cè)量噪聲信號(hào)s1進(jìn)行EMD分解，并對(duì)所分解的IMF分量與原始信號(hào)進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)如表1所示。其中，相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。

表1　IMF分量進(jìn)行相關(guān)性分析結(jié)果

選擇表1中相關(guān)性較大的IMF分量（im f1～im f8），并結(jié)合原始噪聲信號(hào)作為ICA分離模型的輸入量，進(jìn)行柴油機(jī)噪聲信號(hào)源分離研究，分離結(jié)果（IC1～I(xiàn)C6）如圖3所示。

通過(guò)對(duì)分離分量IC1～I(xiàn)C6進(jìn)行相關(guān)性分析，可以得到各分量與上表面測(cè)量噪聲信號(hào)s1的相關(guān)程度的大小。計(jì)算得出相關(guān)程度最大的兩個(gè)分量IC3與IC6的相關(guān)系數(shù)分別為0.5151與0.3376。采用FFT技術(shù)對(duì)圖3中獨(dú)立分量（IC3與IC6）進(jìn)行頻譜分析，其分析結(jié)果如圖4所示。

圖3　柴油機(jī)上表面噪聲信號(hào)ICA分離結(jié)果

圖4　獨(dú)立分量：IC3與IC6的小波時(shí)頻分析結(jié)果

4 中的頻譜圖可知，獨(dú)立分量IC3 的能量主要集中在高頻段，且頻段范圍比較寬，研究表明為進(jìn)氣歧管接口處漏氣現(xiàn)象所致；獨(dú)立分量IC6 的主要頻率成分存在于5～10 kHz 內(nèi)，研究表明是由發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)燃燒引起的燃燒噪聲，在燃燒激勵(lì)的作用下，氣門室罩振動(dòng)產(chǎn)生輻射噪聲。計(jì)算結(jié)果表明IC3 與IC6 與進(jìn)氣歧管部位以及上表面的氣門室罩的輻射噪聲源密切相關(guān)。同時(shí)，結(jié)合聲強(qiáng)測(cè)量法獲得的聲強(qiáng)分布云圖，對(duì)比分析相關(guān)系數(shù)較大分量的時(shí)頻特性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩者良好的一致性驗(yàn)證了EMD-ICA分離識(shí)別分析流程的有效性。采用聲強(qiáng)測(cè)量法對(duì)柴油機(jī)的后、右、前、左平面進(jìn)行測(cè)量，同時(shí)，采集相應(yīng)平面的噪聲信號(hào)。柴油機(jī)后、右、前、左平面的聲強(qiáng)分布云圖如圖5所示。由圖5 可知，右側(cè)面輻射噪聲的聲功率級(jí)最大為129.8dB（A），之后依次為前端面125.1dB（A）、左側(cè)面124.9dB（A）和后端面118.3dB（A）。研究表明：后端面中飛輪縫隙處輻射噪聲為主要輻射噪聲源，右側(cè)面中增壓器與排氣管輻射噪聲為主要輻射噪聲源，前端面中排氣歧管、渦輪及油底殼處輻射噪聲為主要輻射噪聲源，左側(cè)面中油底殼、高壓油泵輻射噪聲為主要輻射噪聲源。

圖5　發(fā)動(dòng)機(jī)后、右、前、左平面聲強(qiáng)分布云圖

依據(jù)圖1所提出的噪聲源分析流程，可獲得柴油機(jī)后、右、前、左表面的測(cè)量噪聲分離結(jié)果。并通過(guò)測(cè)量噪聲信號(hào)與對(duì)應(yīng)的主要分離信號(hào)源的相關(guān)性分析可獲得相關(guān)系數(shù)如表2所示。

表2　測(cè)量噪聲信號(hào)與其主要分離信號(hào)源的相關(guān)系數(shù)

由表2相關(guān)系數(shù)值大小可以判斷出，柴油機(jī)后、右、前、左表面測(cè)量噪聲信號(hào)所對(duì)應(yīng)的最主要分離信號(hào)源分別為s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4。同時(shí)，采用FFT和cmorlet1-1.5小波基對(duì)最主要分離信號(hào)源進(jìn)行FFT和小波變換的結(jié)果如圖6所示。

圖6　柴油機(jī)后、右、前、左平面的小波時(shí)頻分析結(jié)果

由圖6分析結(jié)果可知，s2-IC4與后端面中飛輪縫隙處等輻射噪聲源密切相關(guān)；s3-IC2與右側(cè)面中增壓器等輻射噪聲源密切相關(guān)；s4-IC6與前端面中油底殼處等輻射噪聲源密切相關(guān)；s5-IC4與高壓油泵等輻射噪聲源密切相關(guān)。同時(shí)，由提取的獨(dú)立分量波形中可以看出，獨(dú)立分量s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4保持了噪聲源信號(hào)的主要波形成分，表明FastICA算法從觀測(cè)信號(hào)中很好地提取出了振源波形信息。

同時(shí)，以柴油機(jī)上表面噪聲信號(hào)為例，由于內(nèi)燃機(jī)各噪聲源都具有確定的時(shí)間周期和特定頻率范圍，初步判斷出分量imf6為活塞敲擊噪聲源，但不足以確定是否是較為完整的活塞敲擊噪聲源。因此，該研究引入相干函數(shù)分析方法，相干函數(shù)是表明兩個(gè)函數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系、判別兩個(gè)信號(hào)相關(guān)程度的一個(gè)領(lǐng)域函數(shù)。對(duì)于平穩(wěn)的時(shí)域相干分析可確定輸出響應(yīng)在多大程度上來(lái)源于輸入激勵(lì)。相干函數(shù)描述如下：

式中：Gx（f）、Gy（f）分別為x（t）、y（t）的功率譜密度，Gxy（f）為x（t）與y（t）的互功率譜密度函數(shù)。

該研究以IMF分量作為輸入量，以ICA分離結(jié)果作為輸出量，對(duì)ICA分離噪聲信號(hào)源與EMD分解分量噪聲信息進(jìn)行相干性分析，以確定兩者是否具有相關(guān)性，其活塞敲擊噪聲源的時(shí)域信號(hào)及對(duì)應(yīng)的頻譜圖如圖7所示，兩者的相干函數(shù)分析如圖8所示。

由圖8相干函數(shù)曲線可以看出，分量imf6與分離分量IC1的活塞敲擊信號(hào)的相干性很好，絕大多數(shù)頻率之間的相干系數(shù)均接近于1，但在頻率1.8 kHz、3.8 kHz、10.5 kHz與14.2 kHz等附近的頻率成分相干性較差，可能來(lái)源于相鄰IMF分量的影響。同時(shí)，對(duì)于EMD分解與ICA分離過(guò)程中均存在一定的噪聲干擾，也會(huì)使得相干函數(shù)曲線存在一定誤差。

圖8　分量imf6與IC1信號(hào)的相干函數(shù)關(guān)系

1）在EMD與ICA算法及原理研究基礎(chǔ)上，建立了噪聲源分離識(shí)別的EMD-ICA分析模型，以EMD分解分量作為ICA分析的輸入量，克服了ICA技術(shù)對(duì)觀測(cè)數(shù)目的限制，實(shí)現(xiàn)了單一通道測(cè)量信號(hào)的噪聲源分離識(shí)別研究。

2）將EMD-ICA分析流程應(yīng)用到柴油機(jī)噪聲源分離識(shí)別過(guò)程中，并依據(jù)聲強(qiáng)測(cè)量法測(cè)試獲得的柴油機(jī)輻射噪聲聲強(qiáng)分布云圖。通過(guò)兩者分析結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，氣門室罩、飛輪縫隙處、油底殼處等輻射噪聲以及增壓器、高壓油泵等噪聲源的識(shí)別結(jié)果基本一

3　結(jié)論

致，從而驗(yàn)證了EMD-ICA模型在噪聲源分離識(shí)別應(yīng)用中的有效性。

3）研究表明，EMD-ICA模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性實(shí)現(xiàn)了柴油機(jī)噪聲源分離識(shí)別，對(duì)于快速實(shí)現(xiàn)噪聲源識(shí)別具有一定的指導(dǎo)價(jià)值，尤其為噪聲源控制關(guān)鍵措施的分析研究奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)該方法也可擴(kuò)展到其他領(lǐng)域的信號(hào)處理應(yīng)用過(guò)程。

參考文獻(xiàn)

1馬大猷.噪聲控制學(xué)[M].北京：科學(xué)技術(shù)出版社，1987

2王之東，沈穎剛，畢鳳榮.基于聲強(qiáng)法識(shí)別柴油機(jī)表面輻射噪聲源的研究[J].噪聲與振動(dòng)控制，5，2008，182-184

3于文英，單寶龍，王霞.柴油機(jī)燃燒噪聲與機(jī)械噪聲的識(shí)別及其對(duì)整機(jī)噪聲貢獻(xiàn)度的實(shí)驗(yàn)研究[J].小型內(nèi)燃機(jī)與摩托車，2011，40（1）：91~96

4C.Serviere，J.L.Lacoume，M.E1.Badaoui.Separationof combustion noise and piston-slap in dieselengine——Part II: Separation of combustion noise and piston-slap using blind source separation methods[J].Mechanical Systems and Signal Processing，2005，19：1165-1184

5王霞，劉昌文，畢鳳榮，等.基于獨(dú)立分量分析及小波變換的內(nèi)燃機(jī)輻射噪聲盲源分離和識(shí)別 [J].內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào)，2012，30（2）：166-171

6J.Rafiee，P.W.Tse，A.Harifi,etal.A novel technique for selectingmotherwavelet function using an intelligent fault diagnosis system[J].Expert systems with Applications, 2009，36（3）：4862-4875

7N.E.Huang，Z.Shen，S.R.Long.The empiricalmode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedingsof the Royal Society of London Series，1998，454：903-995

8Qin Wu，Sherman D，Riemenschneider.Boundary extension and stop criteria forempiricalmode decomposition.Advances in Adaptive Data Analysis，2010（2）：157-169

9Cheng JS，Yu D J，Yang Y.Research on the intrinsicmode function（IMF）criterion in EMDmethod[J].MechanicalSystemsand Signal Processing，2006，20（4）：817-822

10Hywarinen A，Karhunen J，Oja E.Independent component analysis[M].New York：AWi-ley-IntersciencePublication，2001：175-182

11Hyv?rinen A.Independentcomponentanalysis：algorithms and app lications[J].NeuralNetworks，2000，13：411-430

中圖分類號(hào)：TK421+.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-8234（2015）05-0079-06

收稿日期：（2015-03-30）

*基金項(xiàng)目：遼寧省博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目（20141200）。

作者簡(jiǎn)介：杜憲峰（1984-），男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)椴裼蜋C(jī)振動(dòng)噪聲與排放控制研究。

Source Identification of DieselEngine Noise Based on Sound Intensity Experimentand EMD-ICA M odel

Du Xianfeng1，2，3，F(xiàn)anW enqiang2，Sun Fuqiang2，Zhang Lei3
1-State Key Laboratory of Engines，Tianjin University（Tianjin，300072，China）
2-Dongfeng Chaoyang DieselCo.，Ltd.3-Automobile Vibration and Noise Engineering
Technology Research Centerof Liaoning Province，Liaoning University of Technology

Abstract：Noise source identification is one key factor in achieving the diesel noise control,reasonable experiment and time-frequency analysis technology are important methods to achieve separation and identification ofdieselnoise.Thispaperestablished EMD-ICA separationmodel based on empiricalmode decomposition（EMD）and independent componentanalysis（ICA）algorithm,and then studied the noise source separation and feature extraction based on sound intensitymeasurement and EMD-ICA model.The task takes fulladvantageofsound intensitymeasurementaccuracy and high identification，butalso realizes the powerful data processing capabilities of model.Meanwhile,the paper discussed the signal feature consistency of EMD decomposition and ICA component in use of the relevance and coherence function method.The results show that,EMD-ICA model can achieve source separation for single channel signal，and the sound intensitymeasurementmethod also proved the practical effectiveness and feasibility of this model,and hasaguiding value for dieselnoise source control.

Keywords：EMD-ICAmodel，Sound intensitymethod，F(xiàn)eatureextraction，Noise source，Dieselengine