畢鳳榮，陸 地，邵 康，張 劍

(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 300072；2. 天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300072)

基于EEMD-ICA-CWT的裝載機(jī)室內(nèi)噪聲盲源分離和識(shí)別

畢鳳榮1，陸 地2，邵 康1，張 劍1

(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 300072；2. 天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300072)

為了分離裝載機(jī)的噪聲源，采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)、獨(dú)立分量分析(ICA)和連續(xù)小波變換(CWT)技術(shù)相結(jié)合的方法，對(duì)裝載機(jī)司機(jī)位置處噪聲信號(hào)進(jìn)行了盲源分離和聲源識(shí)別研究．針對(duì)單一通道噪聲信號(hào)進(jìn)行盲源分離，將其分解成一系列獨(dú)立分量．在削弱了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法處理噪聲信號(hào)時(shí)產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象的同時(shí)，克服了獨(dú)立分量分析方法要求傳感器數(shù)目必須大于等于分離出分量數(shù)目的限制；借助連續(xù)小波變換良好的時(shí)頻定位特性，對(duì)ICA分離結(jié)果進(jìn)行時(shí)頻分析．結(jié)合時(shí)頻分析結(jié)果和各噪聲源信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu)，確定了各獨(dú)立分量與裝載機(jī)不同噪聲源的對(duì)應(yīng)關(guān)系．結(jié)果表明，這些獨(dú)立分量分別對(duì)應(yīng)著裝載機(jī)的燃燒噪聲、冷卻風(fēng)扇輻射噪聲及排氣噪聲等噪聲源．

裝載機(jī)司機(jī)位置處噪聲；盲源分離；特征識(shí)別；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；獨(dú)立分量分析；連續(xù)小波變換

sition；independent component analysis；continuous wavelet transform

隨著工程機(jī)械行業(yè)的迅猛發(fā)展，人們對(duì)于工程機(jī)械的綜合性能提出了更高的要求，對(duì)于工程機(jī)械的舒適性和噪聲控制的要求也越來(lái)越嚴(yán)格，節(jié)能環(huán)保技術(shù)成為國(guó)際上工程機(jī)械發(fā)展的主流趨勢(shì)．同時(shí)，隨著國(guó)內(nèi)工程機(jī)械產(chǎn)品對(duì)歐美地區(qū)出口量的逐年增長(zhǎng)，噪聲水平已成為決定其未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵因素，要想繼續(xù)保持現(xiàn)有的增長(zhǎng)勢(shì)頭，就必須滿足歐美愈加嚴(yán)格的強(qiáng)制性噪音標(biāo)準(zhǔn)．因此，降低以輪式裝載機(jī)為代表的工程機(jī)械噪聲的需求十分迫切．對(duì)于以柴油機(jī)為動(dòng)力的輪式裝載機(jī)而言，其噪聲大部分來(lái)自柴油機(jī)．然而，如何快速、準(zhǔn)確地識(shí)別振動(dòng)源與噪聲源是降噪減振的前提[1]．近年來(lái)，在傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的基礎(chǔ)上，人們把一些現(xiàn)代信號(hào)處理方法運(yùn)用到了內(nèi)燃機(jī)的聲源識(shí)別、故障診斷等領(lǐng)域，如以獨(dú)立分量分析(independent component analysis，ICA)為代表的盲源分離方法等[2-8]．

筆者探討采用一種新的噪聲源識(shí)別方法——EEMD-ICA-CWT的聯(lián)合方法，針對(duì)傳統(tǒng)的聲源識(shí)別方法如ICA不能處理單一通道信號(hào)的問(wèn)題，首先，利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)算法將噪聲信號(hào)分解為若干個(gè)獨(dú)立的本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)，削弱了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)算法處理噪聲信號(hào)時(shí)產(chǎn)生的模態(tài)混疊問(wèn)題；然后對(duì)所關(guān)心的IMF分量通過(guò)ICA算法分離出一系列獨(dú)立分量；最后，采用連續(xù)小波變換(continuous wavelet transform，CWT)技術(shù)對(duì)各個(gè)獨(dú)立分量進(jìn)行分析，結(jié)合時(shí)頻分析的結(jié)果和裝載機(jī)各噪聲源信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu)，有效地識(shí)別了噪聲源．

1 EEMD和ICA基本原理

1.1 EEMD方法的基本原理

EEMD方法的核心是EMD．EMD是一種自適應(yīng)、高效的信號(hào)分解方法．根據(jù)信號(hào)自身特征將其分解為一組IMF．不同信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到的IMF數(shù)量不相同，各個(gè)IMF近似為窄帶信號(hào)．雖然EMD是一種高效信號(hào)分解方法，但是當(dāng)待測(cè)信號(hào)中某個(gè)頻段的分量不連續(xù)時(shí)，就會(huì)影響EMD的正常分解，從而出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象．由于白噪聲信號(hào)具有在各個(gè)頻段能量一致的特點(diǎn)，因此EEMD通過(guò)先在原始信號(hào)中混入白噪聲后再進(jìn)行EMD的分解方式，保證每個(gè)固有模態(tài)函數(shù)時(shí)域的連續(xù)性．在原始信號(hào)中混入足夠多次的白噪聲后，利用白噪聲均值為零的特性，對(duì)全部EMD分解得到的各IMF分量求總體均值，以消除附加白噪聲的影響，因此EEMD方法被稱為集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法[9-11]．

1.2 ICA方法

ICA方法是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種有效的盲源分離技術(shù)，其關(guān)鍵是根據(jù)一定的優(yōu)化準(zhǔn)則建立描述輸出信號(hào)獨(dú)立程度的優(yōu)化判據(jù)即目標(biāo)函數(shù)，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的優(yōu)化算法，尋求最優(yōu)的分離矩陣，使輸出信號(hào)中各分量盡可能相互獨(dú)立[12-14]．

ICA的目的是在源信號(hào)S(t)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)的分離矩陣W，對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行解耦變換，由觀測(cè)信號(hào)X(t)得到源信號(hào)S(t)的近似估計(jì)值Y(t)．此時(shí)矩陣可以描述為

則輸出的近似估計(jì)值

式中Y(t)為分離得到的信號(hào)向量，即為源信號(hào)S(t)的近似逼近．

根據(jù)ICA的基本原理，ICA的前提條件是必須保證源信號(hào)之間是相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，而且至多只能有一個(gè)源信號(hào)為高斯分布[15]．測(cè)量得到的裝載機(jī)司機(jī)位置處噪聲最大的貢獻(xiàn)來(lái)自于其柴油機(jī)，而柴油機(jī)噪聲信號(hào)大體服從亞高斯分布，滿足獨(dú)立分量分析的基本條件，即可以用盲源分離算法對(duì)其進(jìn)行分離[16]．

需要指出的是：由式(2)可知，Y(t)最終作為源信號(hào)S(t)的近似估計(jì)值是經(jīng)過(guò)與混合矩陣和分離矩陣的線性變換得到的，其能量信息在混合矩陣和分離矩陣相乘的過(guò)程中被改變了，表現(xiàn)在分離后信號(hào)的幅值較源信號(hào)幅值會(huì)發(fā)生改變．但是，源信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)并不會(huì)改變，所以說(shuō)，幅值的失真對(duì)其后的聲源識(shí)別沒(méi)有影響[3]．

2 EEMD-ICA方法

2.1 EEMD-ICA方法的基本原理

針對(duì)單通道測(cè)量信號(hào)在源信號(hào)分離識(shí)別方面的不足以及實(shí)際應(yīng)用方面的需要，筆者提出了基于EEMD-ICA方法對(duì)單一通道測(cè)量信號(hào)進(jìn)行分析研究．該方法主要優(yōu)勢(shì)在于EEMD-ICA模型的采用，在克服EMD方法模態(tài)混疊的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了單一通道測(cè)量信號(hào)的源信號(hào)分離識(shí)別，實(shí)現(xiàn)測(cè)量通道數(shù)目小于聲源數(shù)目情況下的盲源分離．基于EEMD-ICA方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示．

首先，運(yùn)用EEMD對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行分解，得到一系列IMF分量，同時(shí)，消除了EMD算法處理噪聲信號(hào)時(shí)產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象；然后，采用相關(guān)性分析獲得一些相關(guān)性較大的主要的IMF分量，把所關(guān)心的IMF和原始信號(hào)作為輸入源信號(hào)，運(yùn)用基于負(fù)熵極大的固定點(diǎn)算法，即Fast ICA算法，恢復(fù)其各獨(dú)立成分ICs，最后，選取感興趣的獨(dú)立成分ICs；利用CWT對(duì)ICA分離結(jié)果進(jìn)行時(shí)頻分析，結(jié)合裝載機(jī)各噪聲源的信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu)，確定了分離得到的各獨(dú)立成分ICs與裝載機(jī)不同噪聲源間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而識(shí)別了其噪聲源．

圖1 EEMD-ICA方法實(shí)現(xiàn)過(guò)程Fig.1 Implementation process of EEMD-ICA method

需要說(shuō)明的是，此算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，把相關(guān)性較大的本征模態(tài)分量和原始信號(hào)作為輸入源信號(hào)，而非僅把本征模態(tài)分量作為輸入源信號(hào)．其原因是既能剔除由于EEMD分解得到的偽分量、殘余分量(相關(guān)性特別小的分量)的干擾，節(jié)省計(jì)算時(shí)間、提高運(yùn)算效率；同時(shí)，也把原始信號(hào)作為一個(gè)通道的源信號(hào)，盡可能地保留原始信號(hào)所帶的信息．

2.2 仿真模擬

由于所提出的方法最終將會(huì)應(yīng)用到裝載機(jī)噪聲信號(hào)處理中，為了使仿真信號(hào)的結(jié)果更具有說(shuō)服性，應(yīng)使仿真信號(hào)與裝載機(jī)噪聲信號(hào)相似．由于裝載機(jī)噪聲信號(hào)一般是由低頻穩(wěn)態(tài)成分和高頻(500,Hz)瞬態(tài)成分組成，所以設(shè)計(jì)的仿真信號(hào)是由代表高頻瞬態(tài)成分的S1(t)、代表低頻(50,Hz)穩(wěn)態(tài)成分的S2(t)以及代表中頻(100,Hz)穩(wěn)態(tài)成分的S3(t)合成的信號(hào)S(t)．采用所提出的EEMD-ICA方法對(duì)仿真模擬信號(hào)進(jìn)行分析研究．圖2(a)給出了仿真信號(hào)S(t)與各組成分量的時(shí)域波形．

以仿真信號(hào)S(t)作為單通道輸入源信號(hào)，分別進(jìn)行EMD-ICA方法和EEMD-ICA方法的分析．其中，采用EEMD分解信號(hào)時(shí)，加入白噪聲的幅值為源信號(hào)幅值的0.2倍，重復(fù)200次試驗(yàn)．圖2(b)和圖2(c)給出了分離結(jié)果．對(duì)比圖2(a)和圖2(b)可見(jiàn)，ICA分離結(jié)果IC11、IC12、IC13分別對(duì)應(yīng)于源信號(hào)的S2(t)和S1(t)、S3(t)．同樣，對(duì)比圖2(a)和2(c)可見(jiàn)，分離結(jié)果IC1、IC2、IC3分別對(duì)應(yīng)于源信號(hào)的S1(t)、S3(t)和S2(t).

圖2 模擬信號(hào)分離結(jié)果Fig.2 Separation results of the analog signals

為了比較EMD-ICA方法和EEMD-ICA方法的優(yōu)劣，對(duì)其分離出的信號(hào)分別與對(duì)應(yīng)的原始模擬信號(hào)做相關(guān)分析，結(jié)果如表1和表2所示．

結(jié)果表明，經(jīng)EEMD-ICA方法分解得到的分量與其相應(yīng)的模擬信號(hào)的各項(xiàng)相關(guān)系數(shù)均比EMD-ICA方法分解得到的分量與其相應(yīng)的模擬信號(hào)的各項(xiàng)相關(guān)系數(shù)大，證明EEMD-ICA方法分解得到的分量與原始信號(hào)相似性更好，更能反映原始信號(hào)的特征．

表1 EMD-ICA結(jié)果與原始模擬信號(hào)的相關(guān)系數(shù)Tab.1Correlation coefficient between EMD-ICA results and original analog signals

表2 EEMD-ICA結(jié)果與原始模擬信號(hào)的相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient between EEMD-ICA results and original analog signals

可見(jiàn)，基于EEMD-ICA方法的單通道模擬信號(hào)的源信號(hào)特征提取方法，不僅實(shí)現(xiàn)了單一通道模擬信號(hào)的源信號(hào)分離識(shí)別，克服了運(yùn)用ICA時(shí)，測(cè)量通道數(shù)目至少要大于等于聲源數(shù)目的問(wèn)題，同時(shí)削弱了EMD-ICA方法中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，可更好地還原原始信號(hào)，有利于進(jìn)一步進(jìn)行裝載機(jī)的聲源識(shí)別．

3 裝載機(jī)司機(jī)位置處噪聲的分離和識(shí)別

3.1 噪聲測(cè)試試驗(yàn)

對(duì)某輪式裝載機(jī)駕駛室噪聲進(jìn)行分析研究．測(cè)量時(shí)，裝載機(jī)采取定置狀態(tài)，柴油機(jī)以最大油門空擋狀況進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)工作裝置模擬實(shí)際作業(yè)狀況進(jìn)行鏟斗的升降動(dòng)作．此時(shí)，柴油機(jī)工作轉(zhuǎn)速為標(biāo)定轉(zhuǎn)速2,200,r/min．測(cè)量獲取司機(jī)位置處左右耳噪聲信號(hào)．測(cè)點(diǎn)布置如圖3(a)所示，測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)如圖3(b)所示，所采集到的左耳噪聲信號(hào)如圖4所示(截取其中時(shí)間為11.0～11.5,s的數(shù)據(jù))．

本次測(cè)試要求按照GB/T 25613—2010《土方機(jī)械司機(jī)位置發(fā)射聲壓級(jí)的測(cè)定定置試驗(yàn)條件》[17]中的相關(guān)要求進(jìn)行．

圖3 測(cè)點(diǎn)布置和測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)Fig.3 Measuring points arrangement and test site

圖4 裝載機(jī)司機(jī)左耳噪聲信號(hào)Fig.4 Noise signal of loader driver left ear position

3.2 信號(hào)分離結(jié)果及分析

對(duì)采集到的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行EEMD分解，得到12個(gè)IMF及1個(gè)余項(xiàng)．削弱了其模態(tài)混疊現(xiàn)象．選取各IMF分量分別與原始噪聲信號(hào)做相關(guān)分析，得到不同的相關(guān)系數(shù)．結(jié)果如表3所示．

表3 原始信號(hào)與IMF分量的相關(guān)系數(shù)Tab.3Correlation coefficient between the original signal and the IMF components

對(duì)于單一噪聲信號(hào)x(t)，理論上不能直接采用ICA方法進(jìn)行處理，于是，把所采集到的單一噪聲信號(hào)x(t)與6個(gè)相關(guān)系數(shù)較大的IMF分量IMF2～I(xiàn)MF7相加，由上述7個(gè)信號(hào)一起組成一信號(hào)組，用x1(t)～x7(t)表示，然后將該信號(hào)組中的各信號(hào)作為ICA分析的輸入項(xiàng)，采用Fast ICA算法進(jìn)行信號(hào)源分離研究，得到IC21～I(xiàn)C277個(gè)分量，如圖5所示.

圖5 EEMD-ICA分離結(jié)果Fig.5 Separation results of EEMD-ICA method

根據(jù)ICA方法的原理可知，每個(gè)盲源分離得到的分量都可能是裝載機(jī)司機(jī)位置處噪聲的激勵(lì)源．由于分離得到的各分量相對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源是不確定的，借助于連續(xù)小波變換良好的時(shí)頻分辨特性，對(duì)分離得到的各分量進(jìn)行連續(xù)小波變換與快速傅里葉變換．結(jié)合柴油機(jī)各主要噪聲源具有的頻率范圍、周期特性及其在內(nèi)燃機(jī)工作循環(huán)中所對(duì)應(yīng)的相位特征等先驗(yàn)知識(shí)，進(jìn)一步確定各分量對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源．

圖6～圖8是單一通道噪聲信號(hào)分離結(jié)果中比較突出的3個(gè)分量，分別為IC21、IC23和IC24．結(jié)合其對(duì)應(yīng)的時(shí)頻，可以看出均具有較強(qiáng)的周期特性和較準(zhǔn)確的頻率范圍，因此，每個(gè)獨(dú)立分量都對(duì)應(yīng)一個(gè)噪聲源.

由圖6可知，獨(dú)立分量IC21的能量主要集中在1～3,kHz范圍內(nèi)，且呈120°CA周期性出現(xiàn)．因?yàn)椴裼蜋C(jī)在1個(gè)工作循環(huán)內(nèi)，各缸點(diǎn)火1次，所以每隔120°CA點(diǎn)火1次，與時(shí)頻圖相對(duì)應(yīng)．分量頻率成分正好對(duì)應(yīng)于柴油機(jī)缸內(nèi)燃燒所激發(fā)的高頻壓力振蕩，因此分量IC21可能是柴油機(jī)氣缸內(nèi)的燃燒激勵(lì)引起的，即為燃燒噪聲(高頻成分)．

圖6 分量IC21的時(shí)頻分析結(jié)果Fig.6 Time-frequency analysis results of IC21

由圖7可知，獨(dú)立分量IC23的能量主要集中在220,Hz，由時(shí)頻圖可以看出，該頻率成分一直持續(xù)間斷出現(xiàn)，風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)噪聲是由風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)的葉片周期性打擊空氣質(zhì)點(diǎn)引起的壓力脈動(dòng)而激發(fā)的噪聲，這種周期性的壓力脈動(dòng)是由1個(gè)穩(wěn)態(tài)的基頻和一系列諧波分量疊加而成的．這些脈動(dòng)分量可表示為

式中：f0為脈動(dòng)分量；z為風(fēng)扇葉片數(shù)；n0為風(fēng)扇轉(zhuǎn)速；i為常數(shù)，取1，2，3，…．

根據(jù)式(3)計(jì)算風(fēng)扇基頻旋轉(zhuǎn)噪聲．風(fēng)扇轉(zhuǎn)速約2,200,r/min，6片葉片，通過(guò)計(jì)算可知，風(fēng)扇基頻為220,Hz．該頻率與IC23分量的頻率成分相吻合；且柴油機(jī)曲軸每轉(zhuǎn)1周(360°)，風(fēng)扇扇葉會(huì)產(chǎn)生6次脈沖，與時(shí)頻分析相吻合，因此，推斷獨(dú)立分量IC23對(duì)應(yīng)的噪聲源應(yīng)該為風(fēng)扇的噪聲．

圖7 分量IC23的時(shí)頻分析結(jié)果Fig.7 Time-frequency analysis results of IC23

由圖8可知，獨(dú)立分量IC24的能量主要集中在110,Hz．由圖8(b)可以看出，110,Hz的頻率成分一直持續(xù)間斷出現(xiàn)，結(jié)合柴油機(jī)先驗(yàn)知識(shí)，多缸柴油機(jī)排氣噪聲的頻譜中，低頻處往往存在一個(gè)明顯的噪聲峰值，這個(gè)噪聲就是基頻噪聲．由于各氣缸排氣是在指定的相位上周期性進(jìn)行，因而這是一個(gè)周期性噪聲．基頻噪聲的頻率和每秒鐘的排氣次數(shù)(即爆發(fā)頻率)是相同的．

基頻噪聲的頻率為

式中：N為柴油機(jī)氣缸數(shù)；n1為柴油機(jī)轉(zhuǎn)速；τ 為內(nèi)燃機(jī)沖程系數(shù)，四沖程為2，二沖程為1．

由于柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速為2,200,r/min，6缸，四沖程，計(jì)算f1＝110,Hz且呈120°CA周期性出現(xiàn)．因?yàn)?，柴油機(jī)在1個(gè)工作循環(huán)內(nèi)，各缸排氣1次，所以每隔120°,CA排氣1次，與時(shí)頻圖相對(duì)應(yīng)，該頻率應(yīng)該為柴油機(jī)的排氣噪聲．因此，推斷獨(dú)立分量IC24對(duì)應(yīng)的噪聲源應(yīng)為排氣噪聲．

4 結(jié) 論

(1) 應(yīng)用EEMD-ICA-CWT融合方法在削弱傳統(tǒng)EMD算法處理噪聲信號(hào)時(shí)產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象的基礎(chǔ)上，克服了ICA要求傳感器數(shù)目必須大于等于分離出分量數(shù)目的限制．

(2) 針對(duì)裝載機(jī)司機(jī)位置處單一通道的噪聲，應(yīng)用EEMD-ICA-CWT融合方法，結(jié)合傅里葉變換和內(nèi)燃機(jī)噪聲信號(hào)的頻譜特性，進(jìn)一步識(shí)別出各獨(dú)立分量所對(duì)應(yīng)的不同噪聲源．結(jié)果表明，分離結(jié)果分別對(duì)應(yīng)著裝載機(jī)的燃燒噪聲、冷卻風(fēng)扇輻射噪聲和排氣噪聲等噪聲源．

(3) 如何在不需人工干擾(如筆者所采用的源信號(hào)與IMF分量信號(hào)做相關(guān)分析的方法)的條件下，自動(dòng)選取IMF分量，得到令人滿意的結(jié)果，還有待進(jìn)一步研究．

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(責(zé)任編輯：金順愛(ài))

Blind Source Separation and Identification of Loader Indoor Noise Based on the EEMD-ICA-CWT Approach

Bi Fengrong1，Lu Di2，Shao Kang1，Zhang Jian1
(1. State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2. School of Mechanical Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

In order to separate noise sources of loader，ensemble empirical mode decomposition(EEMD)，independent component analysis(ICA)and continuous wavelet transform(CWT)technologies were used to study the blind source separation and noise source identification of loader driver location noise. Blind source separation for single-channel noise signal was adopted to obtain a series of independent components. This method overcame the problem that the number of sensors must be larger than or equal to the number of separated components. At the same time，it weakened the model mix superposition problem which usually occurs when processing noise signal with the algorithm of empirical mode decomposition(EMD). Continuous wavelet transform was used for its better timefrequency localization features to analyze the time-frequency characteristics of ICA results. Combining the results with different noise source frequency spectrums，the corresponding relationship was determined. Results show that these independent components correspond to combustion noise，fans noise and exhaust noise of the loader respectively.

loader driver location noise；blind source separation；feature identification；empirical mode decompo

TK421.6

A

0493-2137(2015)09-0804-07

10.11784/tdxbz201402045

2014-02-16；

2014-05-04.

畢鳳榮（1965— ），男，博士，副教授.

畢鳳榮，fr_bi@tju.edu.cn.

時(shí)間：2014-05-15.

http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201402045.html.