工程機械噪聲源識別技術研究進展

胡　越，李富才，邵　威，孟立立，周吉文

（1.上海交通大學　機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室，上海200240；2.三一集團有限公司，長沙410100）

工程機械噪聲源識別技術研究進展

胡越1，李富才1，邵威2，孟立立1，周吉文1

（1.上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室，上海200240；2.三一集團有限公司，長沙410100）

隨著工程機械行業(yè)的快速發(fā)展和各國環(huán)保意識的提高，人們對工程機械的舒適性和噪聲控制方面提出更高的要求。噪聲源識別是控制噪聲的首要工作。以挖掘機為具體對象，分析其噪聲源特性；簡要介紹傳統(tǒng)識別方法和基于聲源的識別方法；從理論和應用方面，著重論述基于數(shù)字信號處理的識別方法；分別總結(jié)識別方法的優(yōu)缺點和使用范圍，發(fā)現(xiàn)基于數(shù)字信號處理的方法在工程機械噪聲源識別方面優(yōu)勢明顯。

聲學；工程機械；噪聲源識別；噪聲源；信號處理

隨著中國工業(yè)化的迅速發(fā)展，工程機械設備在國民經(jīng)濟建設中發(fā)揮著不可估量的作用。而我國的工程機械市場占據(jù)了全球工程機械銷售份額的40%以上［1］，我國的工程機械銷售量和銷售額已經(jīng)超越美國、日本和德國位居世界第一位，是全球第一工程機械制造大國。

但是另一方面，隨著全球工程機械行業(yè)的快速發(fā)展以及各國環(huán)保意識的提高，人們對工程機械設備的舒適性和噪聲控制方面提出了更高的要求，低振動低噪聲的工程機械設備是國際高端工程機械設備的發(fā)展趨勢。而我國產(chǎn)品在振動噪聲方面與國外品牌存在較大差距。例如，美國早在2009年就要求司機位置噪聲小于85 dB（A）；歐洲標準更嚴格，要求司機位置噪聲低于80 dB（A），低于我國標準7 dB （A）～12 dB（A）。機外噪聲方面，以不超過160 kW的發(fā)動機為例，我國標準是不超過118 dB（A），歐洲標準是不超過113 dB（A），而日本早于1997年就制定了不超過116 dB（A）的標準［2］。技術水平的落后使振動噪聲水平成為制約國內(nèi)工程機械企業(yè)進一步發(fā)展的“瓶頸”。為了解決這個問題，就要制定科學合理的減振降噪方案。而減振降噪的前提準備是識別工程機械的噪聲源。

工程機械的工作環(huán)境特殊，較少移動或者移動速度慢，路面激振頻率低［3］。在同樣的工況條件下，工程機械設備上不同位置的主要零部件，受到不同振動源的激勵，產(chǎn)生的噪聲在時域和頻域具有不同的信號特征。由于各個部件同時工作，采集到的振動信號也是多種非穩(wěn)態(tài)信號的耦合，很難用單一方法識別噪聲的源頭［4］。

本文總結(jié)工程機械中噪聲源識別的常用方法，為解決工程機械噪聲源識別的問題提供指導，使得這些方法能更好地應用于工程實際。

1　工程機械噪聲源特性分析

工程機械種類眾多，為了使對象明確，本文以挖掘機為主要研究對象。

實際工作中，挖掘機上采集到的振動噪聲信號往往是多個噪聲源的耦合作用，各噪聲源具有不同的時頻特性。而研究各個噪聲源的特性是識別主要噪聲源的前提基礎。

挖掘機主要噪聲源是發(fā)動機、排氣系統(tǒng)、冷卻風扇、液壓系統(tǒng)、工作裝置［5］。挖掘機根據(jù)工況不同，可以分為行駛工況和挖掘工況［6］。在行駛工況下，主要噪聲源有發(fā)動機、進排氣、冷卻風扇；挖掘工況下，主要噪聲源有發(fā)動機、液壓系統(tǒng)、工作裝置。下面逐一分析挖掘機噪聲源的特點。

1.1發(fā)動機噪聲

挖掘機的發(fā)動機一般采用柴油機，其主要噪聲為機械噪聲和燃燒噪聲。機械噪聲是由柴油機中各個零件在運動過程受慣性力和氣體壓力周期作用引起的振動或相互沖擊產(chǎn)生的［7］，其主要成分［8］包括：

（1）活塞的曲柄連桿機構(gòu)的噪聲：以高頻噪聲為主；

（2）配氣機構(gòu)的噪聲：以低、中頻噪聲為主；（3）傳動齒輪的噪聲：寬頻帶噪聲；

（4）不平衡慣性力引起的機械振動和噪聲。

燃燒噪聲是混合氣體燃燒時引起的柴油機結(jié)構(gòu)振動產(chǎn)生的噪聲。柴油機工作時，燃燒室在極短時間內(nèi)產(chǎn)生高溫高壓的燃燒。而內(nèi)部壓力急劇升高，會導致柴油機結(jié)構(gòu)振動產(chǎn)生噪聲［5］。一般認為氣缸內(nèi)氣體壓力的劇變是燃燒噪聲產(chǎn)生的根源［9］。

燃燒過程一般分為4個階段，滯燃期、急燃期、緩燃期、后燃期。其中急燃期內(nèi)燃燒噪聲最大，其他階段較小。

燃燒過程中產(chǎn)生的其他壓力沖擊波和燃燒室壁反復碰撞會產(chǎn)生高頻振動。缸內(nèi)氣體高頻振動的頻率，其近似公式［10］為

式中C表示沖擊波傳播系數(shù)，一般取1.10～1.15；Tq表示缸內(nèi)氣體最高溫度（K）；D表示氣缸直徑（m）。

燃燒噪聲和柴油機的燃燒過程密切相關，燃燒過程的控制非常復雜。關于燃燒噪聲的理論還需要進一步的探索和完善［11］。另一方面，柴油機中的機械噪聲的激振力極有可能受到燃燒時壓力脈動的影響，因此燃燒噪聲和機械噪聲很難區(qū)分［12］。

1.2進排氣噪聲

挖掘機進氣噪聲是由發(fā)動機進氣門周期性開閉而產(chǎn)生的壓力波動形成的。由于發(fā)動機的周期性運轉(zhuǎn)，進氣噪聲也是周期性噪聲。它的頻率計算公式［6，13］是

式中Z為氣缸數(shù)；n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速（r/min）；τ為沖程數(shù)；i為不同的諧波次數(shù)，i=1，2，3，···。進氣噪聲主要受發(fā)動機轉(zhuǎn)速影響，受工作負載影響小［14］。

排氣噪聲是挖掘機重要噪聲源之一，一般指發(fā)動機排氣系統(tǒng)輻射出來的總噪聲，主要由周期性排氣噪聲、渦流噪聲和空氣柱共鳴噪聲組成［7］。根據(jù)實驗研究，排氣噪聲主要頻率的計算公式［6，15，16］為

其中Z為氣缸數(shù)；n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速（r/min）；τ為沖程系數(shù)，四沖程時為2，二沖程時為1；k為不同的諧波次數(shù)，k=1，2，3，···。f1是基頻，幅值最大，諧波次數(shù)越高，幅值越弱。張德滿［3］在分析某抓料機的主要噪聲源，驗證了排氣噪聲計算公式的正確性。

1.3風扇噪聲

風扇噪聲是挖掘機重要噪聲源之一，主要分為旋轉(zhuǎn)噪聲和渦流噪聲［17］。

旋轉(zhuǎn)噪聲由旋轉(zhuǎn)葉片周期性擊打空氣，從而引起周圍空氣壓力脈動而產(chǎn)生噪聲。旋轉(zhuǎn)噪聲是窄帶噪聲，其頻率計算公式［16，17］為

式中Z為風扇葉片數(shù)；n為風扇轉(zhuǎn)速（r/min）；k為諧波次數(shù)，k=1，2，3，···。

渦流噪聲［18］是由風扇轉(zhuǎn)動使周圍空氣產(chǎn)生渦流，不同尺度的渦流破裂為更細小的渦，同時激發(fā)出頻率范圍較寬的噪聲［19，20］。渦流噪聲是寬頻帶噪聲，其計算公式［17，18，21］為

式中Sr是斯特勞哈爾數(shù)，數(shù)值約在0.15～0.22之間，取0.185；U是葉片與氣流之間的相對速度（m/s）；L為葉片在與速度垂直的平面上投影寬度（m）；i為諧波次數(shù)，i=1，2，3，···。

1.4液壓系統(tǒng)和工作裝置噪聲

在挖掘工況下，液壓系統(tǒng)噪聲是挖掘機中的主要噪聲源。液壓泵的流體噪聲是液壓系統(tǒng)噪聲中的主要成分［7］，由泵的壓力、流量的周期性變化以及氣穴現(xiàn)象引起的。液壓泵峰值頻率的計算公式［6］為

式中n是泵的轉(zhuǎn)速（r/min），z是泵的工作構(gòu)件數(shù)。

挖掘機作業(yè)時，工作裝置和工作對象之間撞擊所產(chǎn)生的噪聲也是不可忽視的。它是由機械沖擊力產(chǎn)生的，屬于沖擊噪聲（或脈沖噪聲）［5］。沖擊噪聲的特點是聲壓上升速度快、峰值高，持續(xù)時間短。有研究［22，23］表明，沖擊噪聲對人耳的危害比穩(wěn)定聲更嚴重，也需要特別重視。

2　噪聲源識別

在工程機械領域，為了有效控制和降低噪聲，首先要解決的是噪聲源識別問題。根據(jù)噪聲源的位置，噪聲源識別可分為表面噪聲源識別和內(nèi)部噪聲源識別。表面噪聲源識別是確定設備表面部件的噪聲輻射貢獻；內(nèi)部噪聲源識別目的是找到設備內(nèi)部部件的噪聲輻射貢獻。

噪聲源識別方法有：傳統(tǒng)噪聲源識別方法、基于聲源的識別方法和基于現(xiàn)代數(shù)字信號處理的識別方法。傳統(tǒng)識別方法主要從工程實際出發(fā)，在識別簡單噪聲源方面很有效?；诼曉吹淖R別方法結(jié)合了聲學理論與傳感器技術，多應用于表面噪聲源識別方面［24］。隨著電子信息技術發(fā)展，基于現(xiàn)代數(shù)字信號處理的識別方法越來越多被應用于工程機械噪聲源識別方面，并取得了很好的效果。

2.1傳統(tǒng)噪聲源識別方法

工程機械中，傳統(tǒng)噪聲源識別方法有主觀評價法、選擇運行法、鉛覆蓋法、頻譜分析法［25］。

主觀評價法是根據(jù)工程機械從業(yè)人員的操作經(jīng)驗，來識別工程設備噪聲源的源頭。有經(jīng)驗的維修人員從聽到的噪聲中，可以判斷挖掘機哪處設備噪聲比較大，確定噪聲源位置。該方法簡單易行，適用于結(jié)構(gòu)簡單的設備，但只能做出定性的判斷，而且受人為因素影響很大。

選擇運行法，也叫分別運行法，是選擇機械設備中部分零部件運行，其他零部件不運行，來確定噪聲源的位置。分別運行法具體是單缸熄火法和倒拖法。單缸熄火法可以測定多缸柴油機中各缸工作的均勻性，熄火法可以用來區(qū)分燃燒噪聲和機械噪聲。選擇運行法盲目性較大，適用于對機械噪聲的初步判斷，識別精度不高。

鉛覆蓋法是用一個由鉛板制成的密封隔聲罩覆蓋在設備上，打開設計的小口，測量相應機器表面的輻射噪聲。劉振國［26］應用鉛覆蓋法分析6102型發(fā)動機，確定進排氣管和非排氣側(cè)缸體處是主要的噪聲源。但是該方法只能找到主要的發(fā)聲面，無法定位到設備的內(nèi)部部件，適用于表面噪聲源識別。該方法對測試環(huán)境的要求高，費時費力。

頻譜分析法是將采集的時域信號轉(zhuǎn)化到頻域分析，一般計算信號的幅值譜和功率譜。胡成太［27］計算挖掘機發(fā)動機的右表面噪聲頻譜，確定挖掘機的主要噪聲成因是風扇激勵和發(fā)動機點火激勵。但是頻譜分析法只能確定被分析信號的主要頻率，不能給出主要頻率的時間信息，丟失了信號的全部時域信息，無法處理工程機械的非穩(wěn)態(tài)信號。

2.2基于聲源的識別方法

基于聲源的識別方法將聲學理論和傳感器技術相結(jié)合，該方法效率高、定位準。但是使用的聲學傳感器價格不菲，對測試環(huán)境一般也有嚴格的要求。主要方法有聲強測量法和聲全息法。

聲強測量法是上世紀七八十年代發(fā)展起來的聲學測量技術［24，25］。聲強測量法不僅測出了聲源的聲強級大小，也測出了聲源的方位，進而確定噪聲的來源［28］。聲強測量法不受周圍測量環(huán)境背景噪聲的影響，對聲學環(huán)境的要求也低，不需要在消聲室和混響室中測量［29］。聲強測量的基本公式［6，29］是

式中Ir是M點在r方向上的聲強值（W/m2）；PM是M點的聲壓值（Pa）；Vr分別是M點在r方向上的振動速度（m/s）。

郝志勇［30］應用聲強法識別某高速增壓柴油機時，發(fā)現(xiàn)100 Hz頻率成分主要來自于油底殼，200 Hz頻率成分主要來自于齒輪室。和振動測量結(jié)果比較，兩者是一致的，驗證了聲強法識別發(fā)動機噪聲源的有效性。由于聲強測量法是非接觸的，也可應用于風扇噪聲等旋轉(zhuǎn)部件的噪聲測量［24］。但是聲強測量法需要布置足夠多的聲學傳感器，而聲學傳感器一般成本較高，限制了方法的發(fā)展。

聲全息技術依據(jù)聲波干涉原理識別聲源。該方法根據(jù)Helmholtz方程和二維傅里葉變換，推導出全息面和重建面的聲壓關系，即

式中P（x，y，z）是聲壓的二維傅里葉變換；k是聲波數(shù)；ZS表示全息面位置，ZH表示重建面位置。因此，分析全息面就獲取了重建面的信息，實現(xiàn)聲源識別。

聲全息法不僅利用了聲強信息，還利用了聲相位信息［6］。因而比聲強法具有更強的噪聲源識別效果。根據(jù)聲全息技術的特點［31］，在工程機械領域，主要應用近場聲全息技術。近場聲全息充分利用聲場細節(jié)信息，分辨率可達波長的幾十分之一，對噪聲源識別定位非常準確［25］。

于飛將近場聲全息應用于噪聲源的識別與定位中，并從數(shù)值仿真［32］和測量實驗［33］兩個角度驗證了識別算法的有效性。近場全息法的缺點是只能在聲學實驗室中應用，測試環(huán)境要求高［4］。近場聲全息也只適用于表面噪聲源識別。

總結(jié)一下傳統(tǒng)噪聲源識別方法和基于聲源的識別方法的優(yōu)缺點。

（1）主觀評價法簡單易行，但其只能做出定性分析，結(jié)果受人為因素很大；

（2）選擇運行法直觀性強，不用采取復雜技術，但是盲目性大，誤差較大；

（3）鉛覆蓋法在覆蓋嚴密情況下，取得的結(jié)果可靠準確，但其對測試環(huán)境要求很高，需要在消聲室完成，實驗結(jié)果依賴于覆蓋的完全性，費時費力；

（4）頻譜分析法可以提取出振動噪聲信號主要頻率成分，但丟失了信號的時域信息，不能用于非穩(wěn)態(tài)噪聲源識別；

（5）聲強測量法能測出聲源的大小和方位，對測試環(huán)境的要求不高，但需要大量傳感器，成本高；

（6）聲全息法對噪聲源的識別定位準確，但是對測試環(huán)境要求非常高，需要在聲學實驗室中進行。

在方法的適用范圍方面，主觀評價法、選擇運行法、鉛覆蓋法、聲強測量法和聲全息法都只能測量設備的表面噪聲源或者設備的主要部件，不能深入到設備內(nèi)部，無法聯(lián)系到設備的工作過程；而頻譜分析法可以識別設備的內(nèi)部噪聲源，研究噪聲源輻射的內(nèi)在機理，更好地實現(xiàn)振動噪聲控制。

整理這幾種方法的優(yōu)缺點和適用范圍如表1。

2.3基于數(shù)字信號處理的識別方法

傳統(tǒng)的噪聲源識別方法多用于簡單聲源方面，而基于聲源的識別方法多用于表面噪聲源方面。這兩種方法很難單獨解決實際工程機械設備中噪聲源識別的問題。隨著電子信息技術的發(fā)展，大大推動了現(xiàn)代數(shù)字信號處理方法的發(fā)展。多種處理方法被應用于工程機械領域，取得不錯的效果。和前面幾種方法相比，具有如下優(yōu)點：

（1）測試手段簡便易行，對測試環(huán)境沒有嚴格的要求，測試成本比之前介紹的幾種方法都低；

（2）信號處理方法眾多，針對不同特點信號選用相應的信號處理方法，適應性強；

（3）不僅可以識別表面噪聲源，還可以識別內(nèi)部噪聲源，也可以識別出同一噪聲源的不同頻率成分；

（4）無論是針對平穩(wěn)振動信號或者非平穩(wěn)振動信號，都有不錯的應用效果。

下面逐一介紹幾種常用的識別方法。

表1　幾種識別方法的優(yōu)缺點和適用范圍

2.3.1偏相干分析

工程機械設備上零部件眾多，噪聲來源復雜，各主要噪聲源之間相關不獨立，采集到的信號耦合了多種不同的噪聲源信號，很難直接從頻譜上判斷主要噪聲源。而傳統(tǒng)的相干分析法只能應用于聲源之間不相關的情況［27］，不適用于聲源之間相關的情況。

偏相干分析法是基于相干分析法發(fā)展而來的［34］。偏相干分析法將某組輸入信號中與其他輸入信號相干部分去掉后，計算殘余信號對輸出信號造成的影響，確定各組輸入信號對輸出信號的貢獻在多輸入單輸出的噪聲源識別問題中效果明顯。

工程機械系統(tǒng)中，將設備中各個部件的噪聲源作為系統(tǒng)輸入，被監(jiān)測點的噪聲信號作為輸出，研究設備部件對被監(jiān)測點的影響情況，典型的挖掘機測點布置圖見圖1［35］。

相應地，系統(tǒng)的多輸入單輸出數(shù)學系統(tǒng)模型見圖2。

偏相干分析的結(jié)果受輸入信號順序的影響，合理的信號排序方式有利于方法的成功。周璟［35］在識別挖掘機駕駛室主要噪聲源時，提出了圖2的信號排序方式，發(fā)現(xiàn)主要噪聲源是進氣噪聲、排氣噪聲和發(fā)動機噪聲。

圖1　挖掘機測點布置圖［35］

圖2　系統(tǒng)模型［35］

為了計算各個輸入信號和輸出信號的偏相干系數(shù)，建立系統(tǒng)條件分析模型［36］，見圖3。在條件模型中，原有的輸入xi（）t已經(jīng)被一組有序的條件輸入信號所代替，表示為Xi（i-1），響應函數(shù)變?yōu)長iy。Xi（i-1）表示在x1，x2，???xi-1條件下的xi，即從xi去掉了和x1，x2，???xi-1相干的部分。

偏相干函數(shù)以循環(huán)迭代算法計算Xi（i-1），計算公式［37］為

其中Gij?r！表示去掉和xr相干的部分后xi和xj的互功率譜密度函數(shù)；Lrj表示條件譜的響應函數(shù)；Xj?r！表示從xj去掉了和x1，x2，???xr相干的部分。因此各輸入信號和輸出信號的偏相干系數(shù)為

riy?（i-1）！反映第i個輸入信號xi在去掉了和x1，x2，???xi-1相干部分的條件下，和輸出信號的相關性。

在機車司機室噪聲源識別中，趙海瀾［37］計算了各個噪聲源的偏相干系數(shù)，確定機車司機室的主要噪聲源是柴油機、冷卻風扇和后變速箱。張戎斌［38］建立挖掘機的多輸入單輸出噪聲源識別模型，應用偏相干分析法，確定了駕駛室司機右耳噪聲的主要噪聲來源。

針對具有輸入強耦合和聲源強相干特點的機械系統(tǒng)，楊德森［39］提出將偏相干技術與倒頻譜分析、希爾伯特變換分析方法相結(jié)合，可以確定相干信號間的因果關系，同時避免輸入信號間的耦合影響，對潛艇艙段模型中機械設備噪聲進行了量化分析。吳海平［40］把偏相干分析法和層次分析法相結(jié)合，有效地實現(xiàn)了對潛艇中主要噪聲源的識別和各噪聲源貢獻量的排序。這兩種方法也同樣適用于工程機械領域。2.3.2短時傅里葉變換

圖3　系統(tǒng)條件分析模型

工程機械中多為非平穩(wěn)信號，需要同時從時域和頻域進行分析。而傅里葉變換一般只能對信號進行全局分析，將信號從時域完全轉(zhuǎn)化到頻域，但這會丟失信號的全部時域信息，不能給出一些特征頻率的時刻消息。所以，傳統(tǒng)的傅里葉變換不能滿足工程機械中對振動噪聲信號進行時頻分析的要求。

短時傅里葉變換（Short Time Fourier Transform，STFT）是傅里葉變換的推廣，是最早的時頻分析方法［41］。短時傅里葉變換的計算公式為

其中x（τ）是待處理信號，g（τ-t）是窗函數(shù)，g*（τ-t）是g（τ-t）的共軛形式。

短時傅里葉變換的主要思想是對信號加窗，用窗函數(shù)截取一段時域信號進行FFT運算，再不斷移動時間窗，計算不同時刻的傅里葉變換系數(shù)，最終得到信號的時頻分布情況，其算法流程圖見圖4。

相較于傅里葉變換，短時傅里葉變換通過選擇合適的窗函數(shù)可以準確地體現(xiàn)信號的局部特征，是一種有效的時頻分析手段［42］。

圖4　短時傅里葉變換算法流程圖

在分析處理工程機械振動噪聲信號時，希望對于高頻信號，有好的時間分辨率，對于低頻信號，有好的頻率分辨率，能夠自適應調(diào)節(jié)。但是短時傅里葉變換一旦選定好窗函數(shù)和窗長度后，時間分辨率和頻率分辨率就固定了，不具備自動調(diào)節(jié)的能力。而后面要討論的小波變化則具備這種能力，在處理高頻信號選用小的尺度因子，處理低頻信號選用大的尺度因子，具有更好的靈活性和自適應性。在處理非平穩(wěn)振蕩信號時，小波變換的處理效果比短時傅里葉變換好。但是另一方面，小波變換的運算時間比STFT長。針對一些比較平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，選擇合適的窗函數(shù)，快速的STFT也可以取得和小波變換同樣的分析結(jié)果，這一點需要注意。

王麗［12］分別使用小波變換和短時傅里葉變換處理推土機駕駛室振動信號，小波變換選用復morlet小波，STFT窗函數(shù)選擇Hamming窗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩種方法各有優(yōu)點，復morlet小波很好地表現(xiàn)了信號的周期性波動，STFT準確地實現(xiàn)了對重要頻率的定位。因此應該結(jié)合實際情況與需求來選擇不同的時頻分析方法。

2.3.3小波變換

工程機械中，由于外界激勵時刻處于復雜變化中，采集的噪聲信號具有瞬變非平穩(wěn)的特征。為了實現(xiàn)工程機械噪聲源識別的目的，需要準確有效地提取信號的時頻特征信息，進行細致的分析與相應的識別。常用的時頻分析技術有：短時傅里葉變換、維格納分布和小波變換等。在噪聲源識別中，小波變換比短時傅里葉變換更有效［43］。易小剛［44］在工程機械駕駛室噪聲源識別的問題中運用小波分析方法，確定了駕駛內(nèi)部的主要噪聲源，取得很好的效果。

作為瞬態(tài)非平穩(wěn)信號的重要工具［45］，小波變換（Wavelet Transform，WT）把信號看成小波系數(shù)和小波基函數(shù)內(nèi)積的結(jié)果［46］，即

其中f（t）是待處理的信號，al是小波系數(shù)，ψl（t）是選定的小波基函數(shù)。小波變換一般可以分為連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波包分解，在噪聲源識別中發(fā)揮不同的作用，現(xiàn)在逐一介紹。

連續(xù)小波變換的一般數(shù)學定義是：設f（t）∈L2（R），則其中a是尺度因子，b是平移因子，ψ*（t）是ψ（t）的復共軛，ψ（t）為母小波（mother wavelet）函數(shù)。

小波變換具有多分辨率分析的特點。低頻時，頻率分辨率高時間分辨率低；高頻時，頻率分辨率低時間分辨率高。因此，小波變換分析時變的非平穩(wěn)信號就很有優(yōu)勢。

金巖［47］研究內(nèi)燃機噪聲源，利用連續(xù)小波變換方法識別內(nèi)燃機噪聲源，從小波時頻云圖上發(fā)現(xiàn)500 Hz左右的噪聲來自于進氣管和氣缸蓋，1 000 Hz左右的噪聲主要來自于發(fā)動機機體和油底殼，這和聲模態(tài)的分析結(jié)果是吻合的。

小波變換方法中最主要的問題為小波基函數(shù)和尺度因子的選擇，不合適的選擇會導致結(jié)果的不準確甚至錯誤。連續(xù)小波變換的結(jié)果WT（a，b）反映局部信號和母小波的相似程度，WT（a，b）越大，則說明信號和母小波越相似。為了提高小波變換提取待處理信號特征的能力，需要選擇合適的母小波，也就是小波基函數(shù)。郭亞［48］介紹了振動信號中常用的小波基函數(shù)及其性質(zhì)，常見的有Daubechies小波、Symlets小波、Coiflet小波和復Morlet小波。復Morlet小波是平方指數(shù)衰減的余弦信號，而工程機械中多為瞬態(tài)沖擊信號，二者比較相似，故工程機械中多選用復Morlet小波為母小波。復Morlet小波有兩個參數(shù)fb和fc，fb是帶寬參數(shù)，fc是中心頻率參數(shù)。

關毅［49］討論復Morlet小波參數(shù)的選取，發(fā)現(xiàn)fc或fb的增高，都會提高小波變換結(jié)果的頻率分辨率，提高時頻分析能力，但是增加運算成本，同時會模糊非穩(wěn)態(tài)頻率成分的起始和結(jié)束位置。因此需要綜合考慮，選擇參數(shù)。

楊金才［50］在對振動噪聲信號識別時，比較了Matlab 6.5軟件提供的70余個典型小波基函數(shù)，發(fā)現(xiàn)cmor 1-1.5和cmor 3-1最合適，從實驗上驗證了復Morlet小波時頻分析效果最好。

為了提高小波變換的計算效率，需要設計合適的尺度因子，韓軍［51］根據(jù)信號的采樣頻率確定最小尺度因子，根據(jù)信號的采樣長度確定最大尺度因子。鑒于小波變換尺度圖顯示頻率信息不直觀，有學者［52］討論尺度和頻率的關系，給出了兩者的轉(zhuǎn)化公式，將尺度圖轉(zhuǎn)化成小波時頻圖，見圖5。

圖5　小波變換尺度圖與時頻圖對比

圖6　小波變換的時頻圖和相關系數(shù)時頻圖的對比［52］

由于尺度因子的轉(zhuǎn)換性質(zhì)，小波系數(shù)會隨頻率增高而衰減，楊金才［53］提出對小波變換結(jié)果進行頻率系數(shù)修正，準確地反映了信號高頻成分。進一步，為了適應工程中聲源識別的需要，接近人們的聽覺習慣，還對頻率修正后的小波系數(shù)進行A計權(quán)修正。將改進的方法應用于內(nèi)燃機噪聲源識別中，找到隱藏的高頻頻率成分，分析是齒輪箱造成的。經(jīng)過降噪，取得滿意的效果。

為了提高連續(xù)小波變換時頻分析的能力，景國璽［52］根據(jù)不同小波之間相關性的特點，提出利用小波相關系數(shù)識別噪聲源的方法，以反映信號的時頻特征分布。將該方法應用于內(nèi)燃機噪聲源識別中，與小波分析的時頻圖對比，分析結(jié)果見圖6。

圖6（a）中小波變換采用的是cmor 2-3小波，圖6 （b）中采用的是cmor 500-3小波和cmor 0.5-3小波?？梢园l(fā)現(xiàn)相關系數(shù)時頻圖的頻率分辨率和時間分辨率得到了顯著提高，具有更好地時頻分析效果。經(jīng)分析確定低頻噪聲是曲軸轉(zhuǎn)動產(chǎn)生，高頻噪聲是由氣門落座力和氣體力沖擊產(chǎn)生的。但是也要看到，這種方法進行了兩次連續(xù)小波變換，增加了系統(tǒng)的運算成本，因此實際應用中需要綜合考慮。

連續(xù)小波變換中的伸縮因子和平移因子都是連續(xù)變化的實數(shù)，只能進行理論上的分析與論證。實際問題中，需采用離散數(shù)值的計算形式，即離散小波變換［46］。離散小波變換是通過對連續(xù)小波變換的尺度因子a和平移因子b離散得到，即

則母小波函數(shù)的離散形式為

相應的離散小波變換為

特別地，如果取a0=2，b0=1，則可以得到二進小波（dyadic wavelet），即

二進小波在離散小波變換中比較常用。

離散小波變換將信號分成低頻部分和高頻部分，再將低頻部分分解成新的低頻信號和高頻信號，其分解框圖見圖7。圖7中S是信號，A1、A2、A3是低頻部分，D1、D2、D3是高頻部分。

圖7　離散小波變換分解框圖

離散小波變換技術按頻段對信號進行多分解見圖8，圖8中fs是信號的采樣頻率。通過小波分解，使原信號不同特征的頻率落入不同的頻段中，便于分析識別噪聲源。

圖8　離散小波分解頻段示意圖

劉偉［54］對柴油機噪聲測量時，應用dB4小波對信號分解4層，提取燃氣爆發(fā)頻率的特征，并確定燃氣爆發(fā)頻率是該工況下柴油機的主要噪聲源。沈壽林［55］用dB6小波對采集到的發(fā)動機缸蓋表面振動信號分解，從能量角度發(fā)現(xiàn)發(fā)動機氣門漏氣的故障。

易小剛［44］對某型工程機械駕駛室的司機耳旁信號分析，運用sym4小波進行4層分解，見圖9，并計算各分量的功率譜，見圖10。綜合分析，發(fā)現(xiàn)該工況下進排氣噪聲基頻和冷卻風扇噪聲2倍頻是主要噪聲源，應圍繞這兩處進行降噪措施。

圖9　四層小波分解圖［44］

下面介紹小波包分解。小波包分解是由離散小波變換延伸而來的，是一種處理得更加精細的局部分析方法，小波包分解框圖見圖11。

圖10　小波分解的功率譜［44］

圖11　小波包分解框圖

對比圖7和圖11，離散小波變換每層分解只對低頻部分分解，對高頻部分不做處理。而小波包分解對低頻部分和高頻部分都進行分解，提高了精細程度，可以準確判斷分解后分量的頻段范圍。因此，小波包分解對信號中高頻段的局部分析能力強于離散小波變換。

小波包分解將原信號分解到各個等長的頻段上，見圖12，既不冗余也不遺漏，滿足信號的完備性。其完備性在能量上的體現(xiàn)是，分解后的各個頻段能量之和等于原信號的總能量。

圖12　小波包分解頻段示意圖

王奉濤［56］認為某個頻段信號特征反映了原信號在該頻率范圍的特征。同時，由于不同測點的信號在各頻段上能量分布不一致［57］，將各頻段能量值作為元素構(gòu)造特征向量，并以此表征該測點的信號特征。

竇青青［4］在推土機駕駛室噪聲源識別的實例中，考察不同組測點的特征向量的相關性，判斷出測點噪聲和振動源的相關程度，確定推土機駕駛室中的主要噪聲源。

張青青［58］結(jié)合小波包分析與支持向量機對工程機械駕駛室噪聲源研究。利用小波包分解信號，將結(jié)果的歸一化能量值作為支持向量機識別的特征向量，進行模式識別。結(jié)果顯示駕駛室結(jié)構(gòu)件對耳旁噪聲影響最大。該結(jié)果和小波包分解相關系數(shù)計算的結(jié)果是吻合的，驗證了算法的正確性。

下面以仿真信號為例介紹小波包分解，調(diào)用Matlab軟件的Noismima信號，利用小波包分解對其進行分析。小波包分解對頻段更細分，可以更好地體現(xiàn)信號的中高頻信息；同時通過小波包分解可以計算各頻段的能量值，確定信號的能量分布。該信號的小波能量譜，也可以作為一些智能算法的輸入向量［58］。

觀察圖13和圖14，低頻信號頻段1能量最大，體現(xiàn)了原始信號的大部分特征。圖14中展示了噪聲信號的能量分布，頻段2和頻段8的信號能量較大，需要結(jié)合實際工作場所確定合理的減振降噪措施。

圖13　小波包分解頻段圖

圖14　小波能量譜圖

2.3.4經(jīng)驗模式分解

工程機械采集到的振動噪聲信號都是極為復雜的瞬變非穩(wěn)態(tài)信號，傳統(tǒng)的頻譜分析方法很難實現(xiàn)噪聲源識別的目的，短時傅里葉變換和小波變換為代表的時頻分析方法受到Heisenberg測不準原理的限制，不能在全頻段上同時獲得較高的時頻分辨率。經(jīng)驗模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）作為一種自適應的信號處理手段，分解的信號可以很好體現(xiàn)原始信號特征。樊新海［59］應用經(jīng)驗模式分解于柴油機失火故障診斷方面，王麗［60］應用改進的經(jīng)驗模式分解方法于工程機械司機室的盲源分離方面，都取得了不錯的應用效果。下面詳細介紹經(jīng)驗模式分解。

經(jīng)驗模式分解是由美籍華人Huang［61］等于1998年提出的針對非平穩(wěn)信號的處理方法。通過“篩分”的思想，將待分析信號分解成一系列表征不同時間尺度的固有模式函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）［62］。固有模式函數(shù)需滿足兩個條件：（1）整個數(shù)據(jù)中零點數(shù)和極點數(shù)相等或者最多相差一個；（2）在某一時間處，局部極大值的包絡和局部極小值的包絡的均值為零。

經(jīng)典的EMD方法是把原始信號按不同時間尺度分解的過程。首先，計算原始信號x（t）的極大值點和極小值點；其次，按照三次樣條插值的方法計算極大值點的上包絡線和極小值點的下包絡線；然后，計算上包絡線和下包絡線的平均值，原始信號和其作差得到分解信號；再結(jié)合固有模式函數(shù)的條件反復迭代，分離出所有的IMF分量。

經(jīng)過多次迭代后，經(jīng)典EMD的最終分解結(jié)果為

其中ci（t）是第i階IMF，rn（t）是殘余函數(shù)。

相較于短時傅里葉變換，EMD不受Heisenberg測不準原理限制，是一種自適應的信號處理方法，可以有效地分析工程機械中非線性和非穩(wěn)態(tài)信號。

然而當待處理信號出現(xiàn)間斷情況時，EMD會出現(xiàn)模態(tài)混疊的問題，嚴重影響EMD的準確性。針對這一問題，Gledhill［63］和Flandrin［64］等提出，在待處理信號中加入白噪聲信號，可以避免因間斷點而出現(xiàn)折中情況的發(fā)生。進一步，Wu［65］等提出集總平均經(jīng)驗模式分解（EnsembleEmpiricalMode Decomposition，EEMD）的理論，在信號中加入白噪聲，反復進行多次EMD，得到最終結(jié)果。EEMD極大地抑制了模態(tài)混疊的問題，提高EMD分析的準確性。實際應用方面，鄭旭［66］以4缸四沖程柴油機為對象，應用EEMD和廣義S變換時頻方法得到了柴油機的噪聲源分布。

廣義S變換是短時傅里葉變換和連續(xù)小波變換的結(jié)合和拓展［67］，可以克服短時傅里葉變換時頻分辨率固定的缺陷；解決小波變換相位局部化的問題。其計算公式［66］為

式中參數(shù)m影響時頻分辨率，有學者［68，69］已經(jīng)討論了參數(shù)m的優(yōu)化方法。

EEMD使用的過程中也存在一些問題：

（1）加入的白噪聲如果幅值過大，就會造成信號中高頻分量難以分解以及殘余信號中白噪聲成分過大；如果幅值過小，就不能抑制模態(tài)混疊的問題；

（2）EEMD的分解結(jié)果可能出現(xiàn)模態(tài)分裂的問題，即原始信號的同一個信號特征出現(xiàn)在兩個IMF分量中；

（3）加入白噪聲，降低了算法的計算效率［65，70］。

（a）仿真信號Signal1

鄭旭［71］提出改進的集總平均經(jīng)驗模式分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition，MEEMD）理論，對白噪聲幅值進行合理的限制，有效地解決了上述問題。通過設計仿真信號，比較上述幾種EMD方法的效果，仿真信號是Signal1，包含100 Hz的中頻成分X1、50 Hz的低頻成分X2以及500 Hz的高頻瞬態(tài)成分X3，幾種信號的時域圖見圖15。

圖15展示了幾種EMD方法的分解結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：

（1）傳統(tǒng)EMD方法的IMF分量存在嚴重的模態(tài)混疊現(xiàn)象，例如在高頻分量IMF1中混雜了中低頻的成分；

（2）相較于EMD方法，EEMD方法很好地抑制了模態(tài)混疊問題，但是其殘余項有不小的白噪聲殘余，同時出現(xiàn)了模態(tài)分裂問題，IMF3和IMF4明顯是同一個信號特征；

（3）和前兩種方法相比，MEEMD方法的結(jié)果準確有效，并且殘余信號在5×10-15以內(nèi)，白噪聲幾乎為0。

（b）EMD分解結(jié)果

圖15　仿真信號及不同方法的分解結(jié)果［71］

實際應用中，鄭旭［71］以柴油機為研究對象，應用MEEMD方法分析其振動信號。前4階IMF是振動成分，要著重分析，前4階IMF頻譜圖見圖16。根據(jù)柴油機工作規(guī)律，確定IMF1是活塞敲擊缸體的機械激勵成分，IMF2—4是燃燒激勵成分。因此，應用MEEMD分離了機械激勵成分和燃燒激勵成分，同時發(fā)現(xiàn)機械激勵成分是柴油機體的主要振動成分，實現(xiàn)了振動源識別的目的。

圖16　 MEEMD方法分解的IMF1～IMF4頻譜圖［71］

盡管MEEMD取得了良好的信號分析效果，但其算法的計算效率比較低［12］，不適合實時性要求很高的地方。同時對于信號間能量相差很大或者頻率相差很小，EMD方法不能得到正確的IMF分量，不能正確識別噪聲源［72，73］。因此，需要根據(jù)信號特征和系統(tǒng)要求選擇合適的EMD方法。

2.3.5獨立分量分析

工程機械作業(yè)過程中，零部件眾多，噪聲來源復雜，傳遞路徑更復雜，導致測得的信號混合了各種噪聲源。某些工況下，某些噪聲源的頻譜是相互交疊的，其特征頻率重疊在一起，小波變換、EMD等方法就很難實現(xiàn)噪聲源的識別。而利用源信號統(tǒng)計獨立性的獨立分量分析的方法，將混合的輸入信號變換成相互獨立的輸出信號，實現(xiàn)噪聲源解耦和識別的目的。已在生物醫(yī)學［74］和語音分離［75］等領域得到了很好的應用。下面具體介紹獨立分量分析。

獨立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）是盲源分離問題中的常用手段［76］，其提出是為了解決“雞尾酒會”問題［77］。其算法框圖見圖17，S是源信號，A是耦合矩陣，X是觀察的信號，Y是解耦后的估計信號。ICA要完成的任務是：在S，A未知的情況下，求解W，使得Y是S的逼近。

圖17　 ICA算法框圖

為了保證ICA能夠分離噪聲信號，一般需要滿足以下條件［78］：

（1）源信號S的各個分量彼此統(tǒng)計獨立；

（2）源信號S的所有分量中最多有一個是高斯變量；

（3）觀測信號X的分量個數(shù)必須大于等于獨立分量個數(shù)；

（4）耦合矩陣A列滿秩。

ICA算法目標是對X信號進行分離，使計算的Y信號各個分量彼此相互獨立，因此信號獨立性判據(jù)就是ICA算法的基本原則。信號獨立性判據(jù)［24］主要有：非高斯最大化、最大似然估計、互信息最小化，常用的ICA算法判據(jù)是非高斯最大化。

為了提高獨立分量分析算法的效率，芬蘭學者提出基于負熵固定點的快速獨立分量分析（FICA）算法［76］。該算法將負熵作為目標函數(shù)，使用固定點（Fixed-point）迭代理論，尋求信號某一分量的非高斯性最大值，具有收斂速度快的特點。

以仿真信號介紹FICA算法效果。圖18（a）是未耦合的原始信號，分別是正弦信號、方波信號、斜坡信號和工程中周期損傷特征信號；圖18（b）是耦合信號，相當于實際中采集到的信號；圖18（c）是解耦后的信號?？梢园l(fā)現(xiàn)，解耦后的每組信號特征明顯，和原始信號基本一致。而工程機械中，采集到的大多是耦合信號，而FICA可以有效地實現(xiàn)解耦，進而確定噪聲源的源頭。

在圖18中可以發(fā)現(xiàn)，分離的解耦信號存在兩個不確定性問題：輸出信號各分量的順序不確定性和輸出信號各分量的幅值不確定性。而王麗［12］通過對全局矩陣討論以判斷各分量的順序，借助先驗知識確定各分量幅值的相對大小。

徐紅梅［79］以六缸柴油機為研究對象，應用獨立分量方法分析不同工況下噪聲信號，可以把內(nèi)燃機燃燒噪聲、正時齒輪噪聲和活塞敲擊噪聲分離開來，實現(xiàn)噪聲源識別的目的。

一般地，由于客觀條件的影響，目標設備上安裝的傳感器數(shù)目可能小于振動源的數(shù)目，即采集信號個數(shù)小于噪聲源信號個數(shù)，其識別過程是欠定盲源分離問題。欠定盲源分離問題不能單純使用ICA算法，否則估計的源信號不準確。

對于欠定問題，一般流程是先準確估計源信號的數(shù)目，即源數(shù)估計；然后構(gòu)造足夠數(shù)量的虛擬觀測信號，滿足ICA算法的使用條件。Minka提出基于Minka Bayesian選擇模型的（MIBS）信號子空間維數(shù)估計法，文獻［12，62］在實際應用中驗證了該算法的有效性，準確地估算了源信號的維數(shù)。

圖18　 ICA分析效果

有些學者用EMD和ICA聯(lián)合方法解決欠定問題。李林潔［80］以EMD-ICA聯(lián)合方法分析柴油機的單通道采樣信號，以EMD方法構(gòu)造虛擬信號，確定源信號維數(shù)，再進行ICA分析。該方法克服了EMD模態(tài)混疊的問題，解決了ICA對輸入信號數(shù)目的要求。實驗結(jié)果表明柴油機噪聲包含燃燒噪聲、機械噪聲、進排氣噪聲和風扇噪聲，其中燃燒噪聲是主要噪聲，實現(xiàn)噪聲源識別的目的。

王麗［60］結(jié)合EEMD和ICA方法研究工程機械駕駛室內(nèi)噪聲。一方面改進FICA算法，提高算法的穩(wěn)定性；另一方面利用EEMD對單通道信號進行自適應分解，再利用ICA進行解耦分析。分析結(jié)果表明柴油機的1/2階、1階轉(zhuǎn)動頻率是駕駛室主要噪聲源。

以上討論的ICA算法主要針對時域信號。實際工況中，由于背景噪聲和回聲干擾的影響，采集的信號往往具有時域卷積的特點，使用獨立分量時域算法分析效果不理想。有學者［81，82］提出獨立分量頻域算法，根據(jù)時域卷積和頻域乘積的對應關系，有效地分離了時域卷積信號。廖力達［83］應用該方法，確定挖掘機上機體、氣缸蓋和氣門室蓋是主要表面噪聲源，和模態(tài)分析結(jié)果是吻合的，驗證了獨立分量頻域算法的有效性。

工程機械中，噪聲來源復雜，采集的信號耦合了多種噪聲，如果直接使用ICA算法，要分解的特征分量很多，計算量很大。但如果只是對某些特征頻率已知的噪聲源感興趣，如進排氣噪聲、風扇噪聲等，可以應用約束獨立成分分析（cICA）［84，85］方法分析。和傳統(tǒng)ICA算法不一樣的是，該算法只收斂于特定的分量，大大減少了計算量，兩種分離算法運行時間的對比見圖19。例如在已知滾動軸承特征頻率的情況下，王志陽［86］應用cICA方法提取了軸承的故障信號。因此在工程機械領域，如果只是對某種噪聲源感興趣，也可以應用cICA提取感興趣的噪聲源特征，降低計算成本。

圖19　傳統(tǒng)ICA和cICA分離時間對比［86］

楊偉新［87］提出一種結(jié)合EMD-ICA和支持向量機的（Support Vector Machine，SVM）滾動軸承故障診斷方法。該方法應用ICA方法在多個混合信號中提取軸承故障信號；利用EMD建立AR模型，以模型參數(shù)作為SVM的輸入?yún)?shù)；最后應用SVM判別故障類型，實驗證明效果良好。同樣該方法也可以應用到工程機械的噪聲源識別中，在多組耦合信號中識別特定噪聲信號。

基于數(shù)字信號處理的識別方法要根據(jù)采集信號的特性和應用環(huán)境確定相應的方法。下面總結(jié)一下基于數(shù)字信號處理的識別方法的優(yōu)缺點及使用范圍。

偏相干分析的優(yōu)點在于能分析相關性強的噪聲源信號。但是輸入噪聲的先后順序影響該方法的識別效果，需要調(diào)整順序以達到最優(yōu)的結(jié)果。偏相干方法適用于已知輸入信號的特征，需要確定主要噪聲源的情況。

短時傅里葉變換（STFT）的優(yōu)點在于對信號重要頻率的時間定位。但是STFT的時頻分辨率是固定的，不能自動調(diào)節(jié)，同時STFT方法不適用于頻率交疊的信號，也不適用于非平穩(wěn)性很強的信號。所以STFT主要適用于窄帶近似平穩(wěn)的噪聲信號，如進排氣噪聲和風扇噪聲。

小波變換（WT）的優(yōu)點是多分辨率分析特性，其處理時變非平穩(wěn)信號的能力比STFT強。但WT需要選擇合適的小波基函數(shù)處理信號，這取決于使用者經(jīng)驗。同時，小波變換也不適用于頻率交疊的信號。WT適用于窄帶非平穩(wěn)信號，如發(fā)動機燃燒噪聲、進排氣噪聲、風扇噪聲和液壓系統(tǒng)噪聲。

經(jīng)驗模式分解（EMD）的優(yōu)點是自適應性，幾乎沒有人為設置的參數(shù)。盡管新型的EMD方法有效地抑制了傳統(tǒng)EMD的終止準則選取、端點效應和模態(tài)混疊的問題，但是存在計算效率低的問題。EMD方法適用于能量比和頻率比在一定范圍的非平穩(wěn)信號。

ICA是盲源分離的方法，可以有效地分離含有背景噪聲和回聲干擾的噪聲源信號，對于頻率交疊的信號也有不錯的效果。但當要分離的源信號數(shù)目較多時，會降低算法的計算效率。因此，ICA適用于頻率交疊的非平穩(wěn)信號，基本上可以處理工程機械中的噪聲源，實現(xiàn)噪聲源解耦分離的目的。

整理這幾種方法的優(yōu)缺點和適用范圍，如表2。

表2　基于數(shù)字信號處理識別方法的優(yōu)缺點和適用范圍

3　結(jié)語

通過分析工程機械的噪聲源特性，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的噪聲源識別方法和基于聲源的識別方法一般都只能應用于簡單聲源識別和表面噪聲源識別，無法識別內(nèi)部噪聲源，同時識別精度低，測試成本高。而基于數(shù)字信號處理的識別方法識別精度高，測試手段簡單易行，適應性強，可以識別內(nèi)部噪聲源，該方法優(yōu)勢明顯。

解決工程機械噪聲源識別問題的關鍵在于兩點：

（1）對采集信號進行解耦；

（2）對解耦后的信號進行特征識別。解耦過程中，一般以經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）和獨立分量分析（ICA）綜合使用，EMD實現(xiàn)信號的升維，解決傳感器數(shù)量不足的問題；ICA依據(jù)信息熵的理論對信號進行解耦。特征識別過程中，偏相干分析通過對比輸入信號之間的相關性確定噪聲源頭；短時傅里葉變換和連續(xù)小波變換作為非平穩(wěn)信號的時頻分析手段，可以有效地提取信號特征，識別噪聲源。

本文圍繞工程機械噪聲源識別的問題，總結(jié)了多種噪聲源識別方法，論述基于數(shù)字信號處理識別方法的原理和應用，對工程實際有一定的借鑒和參考價值。

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ResearchAdvances of Noise Sources Identification for Engineering Machinery

HUYue1，LI Fu-cai1，SHAOWei2，MENG Li-li1，ZHOU Ji-wen1

（1.State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration，Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China；2.Sany Group Company Ltd.，Changsha 410100，China）

With the rapid development of engineering machinery industry and the increasing of national awareness of environmental protection，higher requirements for comfort and noise control of engineering machinery were proposed.The noise source identification is the priority of noise control.In this paper，taking an excavator as the sample object of the engineering machinery，its noise source characteristics was analyzed.The traditional identification methods and the identification methods based on sound source were briefly introduced.The identification method based on digital signal processing was elaborated in the aspects of theory and application.The advantages and disadvantages and applications of these identification methods were summarized.It is found that the identification method based on digital signal processing has obvious advantages in noise source identification for engineering machinery.

acoustics；engineering machinery；noise source identification；noise source；signal processing

TB53

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2015.05.001

1006-1355（2015）05-0001-15

2015－03－11

科技部國家科技支撐計劃項目（2015BAF07B03）

胡越（1990－），男，河北邯鄲人，碩士研究生，主要研究方向：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測。

李富才，男，副教授，博士生導師。

E-mail:fcli@sjtu.edu.cn