姚家馳，向　陽(yáng)，李勝楊

基于單通道算法的內(nèi)燃機(jī)油底殼輻射噪聲分離

姚家馳1，2，向陽(yáng)1，2，李勝楊1，2

（1.武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院，武漢 430063；2.武漢理工大學(xué) 船舶動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)用技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430063）

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

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

內(nèi)燃機(jī)是交通運(yùn)輸工具的主要?jiǎng)恿υO(shè)備，降低其振動(dòng)噪聲水平可以提高內(nèi)燃機(jī)的工作性能及改善人們的生活環(huán)境。內(nèi)燃機(jī)產(chǎn)生噪聲的部位眾多，根據(jù)聲源可將內(nèi)燃機(jī)噪聲分為機(jī)械噪聲、燃燒噪聲和空氣動(dòng)力學(xué)噪聲，其中機(jī)械噪聲主要包括活塞敲擊噪聲、配氣機(jī)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(duì)內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，需要分離識(shí)別出內(nèi)燃機(jī)的各獨(dú)立噪聲源。

目前，對(duì)于內(nèi)燃機(jī)輻射噪聲源的分離，可以通過(guò)布置多個(gè)測(cè)點(diǎn)，采集內(nèi)燃機(jī)表面輻射噪聲信號(hào)，用獨(dú)立分量分析和小波變換的方法識(shí)別出內(nèi)燃機(jī)的各獨(dú)立分量［4-5］。由于測(cè)量多個(gè)內(nèi)燃機(jī)噪聲信號(hào)進(jìn)行分離識(shí)別比較復(fù)雜，學(xué)者們研究通過(guò)測(cè)量?jī)?nèi)燃機(jī)單通道噪聲信號(hào)分離識(shí)別內(nèi)燃機(jī)各噪聲源，鄭旭等通過(guò)測(cè)量一路氣缸頂部的噪聲信號(hào)，運(yùn)用EEMD和廣義S變換得到內(nèi)燃機(jī)各獨(dú)立噪聲源［6］。于宏志等通過(guò)采集一路某四缸四沖程柴油機(jī)缸蓋頂面的噪聲，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和基于峭度的魯棒性獨(dú)立分量分析的方法，并結(jié)合小波時(shí)頻分析分離識(shí)別出了柴油機(jī)的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲［7］。畢鳳榮等通過(guò)采集裝載機(jī)司機(jī)左耳噪聲信號(hào)，運(yùn)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）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(hào)多為內(nèi)燃機(jī)缸蓋處的輻射噪聲信號(hào)，油底殼是內(nèi)燃機(jī)的主要噪聲輻射部位，燃燒噪聲和機(jī)械噪聲也通過(guò)油底殼向外輻射，通過(guò)對(duì)其輻射噪聲進(jìn)行分離，可為內(nèi)燃機(jī)的監(jiān)測(cè)診斷及油底殼結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供依據(jù)［9-10］。

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

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）是在每一步經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解前加入高斯白噪聲，并對(duì)其重復(fù)多次分解消除白噪聲的影響，通過(guò)集合經(jīng)驗(yàn)?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(yàn)?zāi)B(tài)分解方法有較大的改進(jìn)，可以有效地對(duì)內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)噪聲信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)分解［11］。

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解具體算法步驟如下：

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

1.2主分量分析

主分量分析（PCA）是一種對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)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(hào)中能量最大的分量［12］。

式 中Λ=diag［λ1，λ2，…，λM］是對(duì)角矩陣 ； λi（λi≥0，i=1，2，…，M）為特征值；U為特征值相對(duì)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(gè)主分量。

1.3快速獨(dú)立成分分析

獨(dú)立成分分析（ICA）主要用于解決盲源分離問(wèn)題，在對(duì)源信號(hào)S（t）和混合矩陣A均未知的情況下，只需假設(shè)源信號(hào)是相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，ICA就能很好地將源信號(hào)從混合信號(hào)中分離出來(lái)，ICA的原理框圖如圖1所示。

圖1　ICA的原理框圖

ICA的分離過(guò)程是通過(guò)找到觀測(cè)信號(hào)X（t）的一個(gè)線性變換矩陣W，使得輸出盡可能地獨(dú)立，即

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

式中ki是正常數(shù)，v為一個(gè)具有零均值和單位方差的高斯隨機(jī)變量。

特別地，當(dāng)取p=1時(shí)，由y=wTX，負(fù)熵的近似函數(shù)可以定義為

通過(guò)求解分離矩陣W，使得分離出的估計(jì)信號(hào)y=wTX能使JG（w）達(dá)到最大，定義目標(biāo)函數(shù)為

由Kuhn-Tucker條件，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)限制的優(yōu)化問(wèn)題，從而得到目標(biāo)函數(shù)為

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

通過(guò)求解得到分離矩陣W后就可以分離出各個(gè)源信號(hào)S（t）。

1.4連續(xù)小波變換

小波分析是通過(guò)伸縮或平移變換等運(yùn)算處理，對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，實(shí)現(xiàn)時(shí)間和頻率的局部變換，有效地從信號(hào)中提取信息。

給定一個(gè)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(hào) f（t）∈L2（R），其小波變換定義為信號(hào)和小波基函數(shù)的內(nèi)積

2　內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)噪聲試驗(yàn)

試驗(yàn)在全封閉半自由聲場(chǎng)的消聲室中進(jìn)行，消聲室凈空尺寸為長(zhǎng)7.04 m×寬6.79 m×高5.95 m，本底噪聲為18 dB，總聲級(jí)為47 dB，自由聲場(chǎng)半徑不小于2 m，尖劈截止頻率為85 Hz。

試驗(yàn)臺(tái)架由WP10-240型高速柴油機(jī)、傳動(dòng)軸、德國(guó)西門(mén)子Siemens 1PL6交流電機(jī)、倒拖控制臺(tái)及其他控制配件等組成，在試驗(yàn)中，對(duì)內(nèi)燃機(jī)采用鉛覆蓋法隔離其它缸的影響，試驗(yàn)環(huán)境如圖2所示。

圖2　內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)噪試實(shí)驗(yàn)環(huán)境

試驗(yàn)用高速柴油機(jī)為WP10-240國(guó)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(jī)參數(shù)

在進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，測(cè)量?jī)?nèi)燃機(jī)在2100 r/min空載下的油底殼輻射噪聲，另外，在倒拖工況下沒(méi)有燃燒噪聲只有機(jī)械噪聲，可測(cè)量?jī)?nèi)燃機(jī)在倒拖工況下的活塞敲擊噪聲，試驗(yàn)工況如表2所示。

表2　試驗(yàn)工況

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

圖3　試驗(yàn)測(cè)點(diǎn)布置

通過(guò)試驗(yàn)測(cè)得的一個(gè)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(shí)別

對(duì)實(shí)測(cè)的油底殼近場(chǎng)輻射噪聲信號(hào)進(jìn)行消除趨勢(shì)項(xiàng)及滑動(dòng)平均等預(yù)處理，經(jīng)預(yù)處理后的噪聲信號(hào)如圖5所示。

圖5　預(yù)處理后的噪聲信號(hào)

通過(guò)預(yù)處理后，減少了采集的數(shù)據(jù)與測(cè)量信號(hào)之間存在的隨機(jī)誤差成分，保留了源信號(hào)成分，有利于對(duì)其中各噪聲成分進(jìn)行分離識(shí)別。

為了解決測(cè)量信號(hào)數(shù)目小于源信號(hào)數(shù)目的欠定盲源分離問(wèn)題，對(duì)預(yù)處理后的油底殼輻射噪聲信號(hào)進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?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(duì)各IMF分量與測(cè)量信號(hào)進(jìn)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(cè)量信號(hào)的相關(guān)系數(shù)

在用Fast ICA算法進(jìn)行盲源分離時(shí)，需要各源信號(hào)之間相互統(tǒng)計(jì)獨(dú)立，且至多只有一個(gè)源信號(hào)服從高斯分布，通過(guò)計(jì)算負(fù)熵值可判斷其是否為高斯分量，負(fù)熵值為正則其是非高斯分量，經(jīng)計(jì)算知IMF 1—IMF 7的負(fù)熵值均為正。

選取與源信號(hào)相關(guān)性較好且滿足非高斯性要求的IMF 1—IMF 7和源信號(hào)組成8路信號(hào)作為輸入，用主分量分析進(jìn)行降維，通過(guò)降維后可以判斷主要有2個(gè)源信號(hào)，然后再用基于負(fù)熵最大的Fast ICA算法進(jìn)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(shí)頻分辨率，能夠很好地分析信號(hào)中時(shí)變的頻率結(jié)構(gòu)，對(duì)得到的各分離分量進(jìn)行連續(xù)小波時(shí)頻分析，得到的各分離分量及時(shí)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(hào)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(jī)的發(fā)火順序?yàn)?-5-3-6-2-4，6號(hào)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(lì)引起，為燃燒噪聲。

為了進(jìn)一步確定分量2的噪聲成分，將內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行倒拖試驗(yàn)測(cè)得的活塞敲擊噪聲和分量2進(jìn)行對(duì)比，由于兩者單位不統(tǒng)一，對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，并對(duì)其頻譜進(jìn)行對(duì)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(guò)倒拖試驗(yàn)測(cè)得的活塞敲擊噪聲和分量2的時(shí)頻域曲線均比較吻合，進(jìn)行頻譜對(duì)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(guò)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(dòng)產(chǎn)生的噪聲。

4　結(jié)語(yǔ)

（1）在測(cè)量?jī)?nèi)燃機(jī)6號(hào)缸的振動(dòng)噪聲信號(hào)時(shí)，通過(guò)采用鉛覆蓋法隔離內(nèi)燃機(jī)其它缸的影響，可以有效地保證測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，有利于對(duì)內(nèi)燃機(jī)指定缸的噪聲源進(jìn)行分離和識(shí)別。

圖7　分離分量時(shí)域波形及CWT時(shí)頻圖

圖8　分量2和活塞敲擊噪聲

（2）通過(guò)測(cè)量一路內(nèi)燃機(jī)油底殼輻射噪聲，對(duì)其進(jìn)行消除趨勢(shì)項(xiàng)及滑動(dòng)平均等預(yù)處理，采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，PCA降維，基于負(fù)熵最大的Fast ICA算法，并結(jié)合連續(xù)小波時(shí)頻分析有效地分離識(shí)別出了內(nèi)燃機(jī)的燃燒噪聲和活塞敲擊噪聲。

（3）在對(duì)分離出的分量進(jìn)行識(shí)別時(shí)，將內(nèi)燃機(jī)倒拖工況下的活塞敲擊噪聲與分離分量進(jìn)行對(duì)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(duì)其進(jìn)一步分離和識(shí)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(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51279148）

姚家馳（1992-），男，湖南省岳陽(yáng)市人，博士生，主要研究方向?yàn)檎駝?dòng)與噪聲控制技術(shù)。E-mail：jcyao@whut.edu.cn

向陽(yáng)（1962-），女，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)檎駝?dòng)與噪聲控制技術(shù)。E-mail：yxiang@whut.edu.cn