基於計算聽覺場景分析的內燃機噪聲源識別方法研究

《基於計算聽覺場景分析的內燃機噪聲源識別方法研究》是依託武漢理工大學，由向陽擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於計算聽覺場景分析的內燃機噪聲源識別方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：向陽
• 依託單位：武漢理工大學

項目摘要

噪聲源識別及分離技術是內燃機噪聲研究的一個重要領域，本項目提出了一種基於計算聽覺場景分析的新的內燃機噪聲源識別方法，研究將立足於借鑑對人聽覺感知的研究成果建立一系列的模型和算法，並通過軟體編程來實現，通過內燃機的噪聲試驗及分離來驗證方法的有效性，提出評價分離效果的定量指標。主要研究內容包括：進行內燃機噪聲信號的不同獲取方式的試驗，確定最佳的獲取點和測點的組合方式，為噪聲源信號分離算法提供包含充分源信息的混合信號，為分離算法的檢驗提供充分的信號庫；套用理論分析和仿真來研究噪聲信號的變換、分離與組織的算法，研究整套算法的軟體實現，通過標準聲音信號庫和實測的噪聲信號庫來驗證算法的有效性，並進一步改進與修正數學模型及算法。通過實驗研究內燃機獨立噪聲源的獲取方法，並據此提出評價分離效果的定量指標，本項目研究將為實際套用中分析各種源的特徵和貢獻量以及內燃機的聲音品質設計奠定理論基礎。

結題摘要

噪聲源的分離識別技術是內燃機噪聲研究的一個重要領域。本項目圍繞內燃機噪聲源的分離識別問題，全面系統的開展了基於計算聽覺場景分析的內燃機噪聲源分離新方法研究，研究內容包括：內燃機輻射噪聲分布特徵研究、內燃機單缸噪聲獲取及優質源信號獲取方案研究、基於計算聽覺場景分析的內燃機噪聲源的分離算法研究、基於VMD-RobustICA算法的內燃機近場輻射噪聲信號的分離識別研究、基於雙通道定位和盲分離相結合的內燃機噪聲源的分離識別研究、Gammatone濾波器性能及其在內燃機振動噪聲源的套用、內燃機獨立燃燒噪聲獲取的試驗方法研究等。在內燃機表面噪聲源分布特性方面，採用近場聲壓掃描法對機體側面與頂面進行噪聲測量，獲得的分布特徵既確定了發動機主要噪聲源的分布，也為噪聲源隔離提供依據。依據前述研究，制定了隔離非測量缸的方案，實現了單缸優質源信號的獲取，直接從物理層面減少了噪聲源信號的干擾。據此，還找到了單雙通道測量的最佳距離、方位和雙通道測量的最佳組合方式。在分離算法研究方面，系統深入地探索了JADE算法、INFOMAX算法、自然梯度法、極大似然估計法、BLMS與DMED算法等對內燃機振動噪聲信號分離的適用性，提出並實現了基於獨立分量分析與時頻掩蔽的雙通道算法，算法首先通過一階差分麥克風陣列技術使得混合信號滿足瞬時混合模型；其次，基於INFOMAX算法對兩路信號進行分離並估計兩輸出信號的二值掩模，循環疊代進而提取基本的信號片段；最後，合併同源信號片段，增強各獨立聲源。在此基礎上還發展了基於延時差和強度差的雙通道定位算法，首先實現不同位置源的分離然後實現相同位置處的源的分離。另外，針對單通道信號提出採用EMD、EEMD、VMD等來解決欠定分離問題。首次自行設計搭建了一種燃燒噪聲試驗台，在實機上進行了獨立燃燒噪聲的獲取試驗，獲取了純燃燒噪聲及其傳遞函式，為內燃機噪聲源分離算法性能的定量評估奠定了基礎。本項目的研究發展了內燃機噪聲源分離的多種新方法，有望套用於內燃機的振動噪聲控制和監測診斷上。