基于單通道算法的內(nèi)燃機油底殼輻射噪聲分離

姚家馳，向　陽，李勝楊

基于單通道算法的內(nèi)燃機油底殼輻射噪聲分離

姚家馳1，2，向陽1，2，李勝楊1，2

（1.武漢理工大學 能源與動力工程學院，武漢 430063；2.武漢理工大學 船舶動力系統(tǒng)運用技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室，武漢 430063）

通過對內(nèi)燃機的輻射噪聲源進行分離和識別，得到的各獨立噪聲可為其減振降噪和監(jiān)測診斷提供依據(jù)。在內(nèi)燃機噪聲源識別中，燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲在時域和頻域上均有混疊，很難準確地將其進行分離。在半消音室中進行內(nèi)燃機振動噪聲試驗，采集一路內(nèi)燃機油底殼近場輻射噪聲，先對其進行消除趨勢項及滑動平均等預(yù)處理，減少隨機誤差成分，然后用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到IMF分量，用主分量分析降維，最后用快速獨立分量分析進行盲源分離，并結(jié)合連續(xù)小波時頻分析等方法進行識別。研究結(jié)果表明：通過采用單通道算法對內(nèi)燃機油底殼輻射噪聲進行分離和識別，可得到各獨立分量，分別為內(nèi)燃機的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲。

聲學；內(nèi)燃機；油底殼；噪聲分離；集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；盲源分離

內(nèi)燃機是交通運輸工具的主要動力設(shè)備，降低其振動噪聲水平可以提高內(nèi)燃機的工作性能及改善人們的生活環(huán)境。內(nèi)燃機產(chǎn)生噪聲的部位眾多，根據(jù)聲源可將內(nèi)燃機噪聲分為機械噪聲、燃燒噪聲和空氣動力學噪聲，其中機械噪聲主要包括活塞敲擊噪聲、配氣機構(gòu)噪聲、齒輪嚙合噪聲及噴油泵噪聲等［1-3］。為了更好地對內(nèi)燃機進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，需要分離識別出內(nèi)燃機的各獨立噪聲源。

目前，對于內(nèi)燃機輻射噪聲源的分離，可以通過布置多個測點，采集內(nèi)燃機表面輻射噪聲信號，用獨立分量分析和小波變換的方法識別出內(nèi)燃機的各獨立分量［4-5］。由于測量多個內(nèi)燃機噪聲信號進行分離識別比較復(fù)雜，學者們研究通過測量內(nèi)燃機單通道噪聲信號分離識別內(nèi)燃機各噪聲源，鄭旭等通過測量一路氣缸頂部的噪聲信號，運用EEMD和廣義S變換得到內(nèi)燃機各獨立噪聲源［6］。于宏志等通過采集一路某四缸四沖程柴油機缸蓋頂面的噪聲，運用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和基于峭度的魯棒性獨立分量分析的方法，并結(jié)合小波時頻分析分離識別出了柴油機的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲［7］。畢鳳榮等通過采集裝載機司機左耳噪聲信號，運用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）、獨立分量分析（ICA）和連續(xù)小波變換（CWT）相結(jié)合的方法，分離出了各噪聲源［8］。

上述研究者采集的噪聲信號多為內(nèi)燃機缸蓋處的輻射噪聲信號，油底殼是內(nèi)燃機的主要噪聲輻射部位，燃燒噪聲和機械噪聲也通過油底殼向外輻射，通過對其輻射噪聲進行分離，可為內(nèi)燃機的監(jiān)測診斷及油底殼結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供依據(jù)［9-10］。

本文通過對WP10-240型六缸四沖程高速柴油機進行振動噪聲試驗，用鉛覆蓋法隔離1—5號缸的干擾，對6號缸的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲進行分離和識別。首先采集內(nèi)燃機油底殼的單通道輻射噪聲，對采集的信號進行消除趨勢項及滑動平均等預(yù)處理，減少隨機誤差成分，然后用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對預(yù)處理后的信號進行自適應(yīng)分解得到IMF分量，采用主分量分析對其進行降維，最后用基于負熵最大的Fast ICA算法進行盲源分離，并結(jié)合連續(xù)小波時頻分析等方法分離識別出了內(nèi)燃機的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲。

1　單通道算法理論

1.1集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解

集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）是在每一步經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解前加入高斯白噪聲，并對其重復(fù)多次分解消除白噪聲的影響，通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可以有效地抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象，相比經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法有較大的改進，可以有效地對內(nèi)燃機振動噪聲信號進行數(shù)據(jù)分解［11］。

集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解具體算法步驟如下：

（1）首先在目標數(shù)據(jù)x（t）上加入白噪聲序列n（t），得到復(fù)合信號X（t）=x（t）+n（t）；

1.2主分量分析

主分量分析（PCA）是一種對多維數(shù)據(jù)進行降維的方法，可以有效地降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，尋找信號中能量最大的分量［12］。

式 中Λ=diag［λ1，λ2，…，λM］是對角矩陣 ； λi（λi≥0，i=1，2，…，M）為特征值；U為特征值相對應(yīng)特征矢量組成的正交矩陣，結(jié)合數(shù)據(jù)陣X可得

其中P的各行為X的主分量，pi（i=1，2，…，M）稱為第i個主分量。

1.3快速獨立成分分析

獨立成分分析（ICA）主要用于解決盲源分離問題，在對源信號S（t）和混合矩陣A均未知的情況下，只需假設(shè)源信號是相互統(tǒng)計獨立的，ICA就能很好地將源信號從混合信號中分離出來，ICA的原理框圖如圖1所示。

圖1　ICA的原理框圖

ICA的分離過程是通過找到觀測信號X（t）的一個線性變換矩陣W，使得輸出盡可能地獨立，即

目前應(yīng)用較為廣泛的是基于負熵最大的Fast ICA算法，其目標函數(shù)為

式中ki是正常數(shù)，v為一個具有零均值和單位方差的高斯隨機變量。

特別地，當取p=1時，由y=wTX，負熵的近似函數(shù)可以定義為

通過求解分離矩陣W，使得分離出的估計信號y=wTX能使JG（w）達到最大，定義目標函數(shù)為

由Kuhn-Tucker條件，將其轉(zhuǎn)化為無限制的優(yōu)化問題，從而得到目標函數(shù)為

其中c為常數(shù)，用牛頓法求解該目標函數(shù)的最優(yōu)解得到了Fast ICA的迭代公式

通過求解得到分離矩陣W后就可以分離出各個源信號S（t）。

1.4連續(xù)小波變換

小波分析是通過伸縮或平移變換等運算處理，對信號進行多尺度分析，實現(xiàn)時間和頻率的局部變換，有效地從信號中提取信息。

給定一個小波母函數(shù)ψ（t），令

式中a，b分別為伸縮和平移因子。

設(shè)任一連續(xù)信號 f（t）∈L2（R），其小波變換定義為信號和小波基函數(shù)的內(nèi)積

2　內(nèi)燃機振動噪聲試驗

試驗在全封閉半自由聲場的消聲室中進行，消聲室凈空尺寸為長7.04 m×寬6.79 m×高5.95 m，本底噪聲為18 dB，總聲級為47 dB，自由聲場半徑不小于2 m，尖劈截止頻率為85 Hz。

試驗臺架由WP10-240型高速柴油機、傳動軸、德國西門子Siemens 1PL6交流電機、倒拖控制臺及其他控制配件等組成，在試驗中，對內(nèi)燃機采用鉛覆蓋法隔離其它缸的影響，試驗環(huán)境如圖2所示。

圖2　內(nèi)燃機振動噪試實驗環(huán)境

試驗用高速柴油機為WP10-240國Ⅲ型車用四沖程、水冷、直列、干式缸套、電控高壓共軌，其主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1　WP10-240型柴油機參數(shù)

在進行試驗時，測量內(nèi)燃機在2100 r/min空載下的油底殼輻射噪聲，另外，在倒拖工況下沒有燃燒噪聲只有機械噪聲，可測量內(nèi)燃機在倒拖工況下的活塞敲擊噪聲，試驗工況如表2所示。

表2　試驗工況

實驗測量系統(tǒng)主要包括NI 9234采集模塊，最高采樣率可達51.2 kHz，DGO 9767 CD駐極體麥克風，靈敏度為50 mV/Pa，頻率響應(yīng)范圍為20 Hz～20 kHz，在測量活塞敲擊噪聲時，將測點布置在活塞敲擊處，其試驗測點具體布置如圖3所示。

圖3　試驗測點布置

通過試驗測得的一個工作循環(huán)的油底殼輻射噪聲如圖4所示。

圖4　油底殼輻射噪聲

3　油底殼輻射噪聲分離識別

對實測的油底殼近場輻射噪聲信號進行消除趨勢項及滑動平均等預(yù)處理，經(jīng)預(yù)處理后的噪聲信號如圖5所示。

圖5　預(yù)處理后的噪聲信號

通過預(yù)處理后，減少了采集的數(shù)據(jù)與測量信號之間存在的隨機誤差成分，保留了源信號成分，有利于對其中各噪聲成分進行分離識別。

為了解決測量信號數(shù)目小于源信號數(shù)目的欠定盲源分離問題，對預(yù)處理后的油底殼輻射噪聲信號進行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，得到各IMF分量，結(jié)果如圖6所示。

圖6　油底殼輻射噪聲EEMD分解結(jié)果

對各IMF分量與測量信號進行相關(guān)分析，得到的各相關(guān)系數(shù)如表3所示。

表3　各IMF分量與測量信號的相關(guān)系數(shù)

在用Fast ICA算法進行盲源分離時，需要各源信號之間相互統(tǒng)計獨立，且至多只有一個源信號服從高斯分布，通過計算負熵值可判斷其是否為高斯分量，負熵值為正則其是非高斯分量，經(jīng)計算知IMF 1—IMF 7的負熵值均為正。

選取與源信號相關(guān)性較好且滿足非高斯性要求的IMF 1—IMF 7和源信號組成8路信號作為輸入，用主分量分析進行降維，通過降維后可以判斷主要有2個源信號，然后再用基于負熵最大的Fast ICA算法進行盲源分離，得到各分離分量。

由于連續(xù)小波變換具有良好的時頻分辨率，能夠很好地分析信號中時變的頻率結(jié)構(gòu)，對得到的各分離分量進行連續(xù)小波時頻分析，得到的各分離分量及時頻圖如圖7所示。

從圖7可以看出，分量1的頻率集中在4 kHz左右，其信號幅值隨曲軸轉(zhuǎn)角變化，在380°CA左右處幅值有較大的變化，該內(nèi)燃機的發(fā)火順序為1-5-3-6-2-4，6號缸的發(fā)火角度在380°CA處，因此可以判斷分量1由燃燒激勵引起，為燃燒噪聲。

為了進一步確定分量2的噪聲成分，將內(nèi)燃機進行倒拖試驗測得的活塞敲擊噪聲和分量2進行對比，由于兩者單位不統(tǒng)一，對其進行歸一化處理，并對其頻譜進行對比分析，如圖8所示。

從圖7和圖8可以看出分量2的頻率在2 kHz以下，通過倒拖試驗測得的活塞敲擊噪聲和分量2的時頻域曲線均比較吻合，進行頻譜對比后發(fā)現(xiàn)，活塞敲擊噪聲的各頻率能量比分量2大，這是由于活塞敲擊噪聲在傳遞到油底殼的過程中能量衰減導(dǎo)致的，因此可以判斷分量2主要為活塞敲擊噪聲，其中也包含有油底殼自振和油底殼內(nèi)油液振動產(chǎn)生的噪聲。

4　結(jié)語

（1）在測量內(nèi)燃機6號缸的振動噪聲信號時，通過采用鉛覆蓋法隔離內(nèi)燃機其它缸的影響，可以有效地保證測量數(shù)據(jù)的準確性，有利于對內(nèi)燃機指定缸的噪聲源進行分離和識別。

圖7　分離分量時域波形及CWT時頻圖

圖8　分量2和活塞敲擊噪聲

（2）通過測量一路內(nèi)燃機油底殼輻射噪聲，對其進行消除趨勢項及滑動平均等預(yù)處理，采用集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，PCA降維，基于負熵最大的Fast ICA算法，并結(jié)合連續(xù)小波時頻分析有效地分離識別出了內(nèi)燃機的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲。

（3）在對分離出的分量進行識別時，將內(nèi)燃機倒拖工況下的活塞敲擊噪聲與分離分量進行對比，判斷其主要為活塞敲擊噪聲，但其中仍包含有其它的噪聲成分，如何對其進一步分離和識別仍有待研究。

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Radiation Noise Separation of the Oil Pan of an Internal Combustion Engine Based on Single ChannelAlgorithm

YAO Jia-chi1，2，XIANGYang1，2，LI Sheng-yang1，2
（1.School of Energy and Power Engineering，Wuhan University of Technology，Wuhan 430063，China；2.Key Laboratory of Marine Power Engineering and Technology，Ministry of Communications，Wuhan University of Technology，Wuhan 430063，China）

The noise source of an internal combustion engine is separated and identified.The independent noises obtained are used to provide the basis for the noise reduction，monitoring and diagnosis.In the noise source identification of the internal combustion engine，the combustion noise and the piston knock noise are found to be overlapped in time domain and frequency domains，so that it is very difficult to accurately separate them.Therefore，the internal combustion engine vibration noise is tested in a semi-anechoic room，and the near-field radiation noise of the oil pan of the internal combustion engine is measured.The measurement data is processed by eliminating the trend item and smoothing the average so as to reduce the random error components.Then，the ensemble empirical mode decomposition is used to get the IMF components，and the principal component analysis is adopted to reduce the dimension.Finally，the fast independent component analysis is used for blind source separation，and the continuous wavelet time-frequency analysis method is adopted for identification.It is concluded that by using the single channel algorithm to separate and identify the radiation noise of the oil pan of the internal combustion engine，the independent components obtained are respectively the combustion noise and the piston knock noise of the internal combustion engine.

acoustics；internal combustion engine；oil pan；noise separation；ensemble empirical mode decomposition；blind source separation

TK4

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.03.027

1006-1355（2016）03-0132-05

2015-12-29

國家自然科學基金資助項目（51279148）

姚家馳（1992-），男，湖南省岳陽市人，博士生，主要研究方向為振動與噪聲控制技術(shù)。E-mail：jcyao@whut.edu.cn

向陽（1962-），女，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為振動與噪聲控制技術(shù)。E-mail：yxiang@whut.edu.cn