一种发动机噪声源识别方法与流程

本发明涉及一种发动机噪声源识别方法。

背景技术：

作为发动机降噪的必要前提，许多噪声源识别方法在研究和工程实践中得到了应用；噪声源识别方法种类较多，识别精度和测试成本也有所不同；传统的噪声源识别方法比较成熟，但是比较普通，在识别精度和系统性方面有所欠缺。基于声阵列技术的噪声源识别方法在可视性和直观性方面具有很大优势，但是该技术需要价格较高的测试设备做支撑，并且在频域结果的分析方面略显不足。因此，基于信号处理的噪声源识别方法得到了快速发展并在相关领域中得到了广泛的应用。对于柴油机复杂噪声源的识别，单一的信号处理方法已经不能满足需求，从而有些研究中提出了综合的信号处理方法来应对更为复杂的噪声源识别。一些研究者使用振动信号和发动机顶部噪声信号进行相干功率谱分析，并结合层次分析法进行整体噪声贡献度的计算。也有一些研究者通过快速独立分量法将发动机噪声信号分离成一系列独立的分量，然后通过快速傅里叶变换和小波变换对分量和噪声信号的关系进行识别。这些方法与传统的单一信号处理方法相比，提升了噪声源识别的精度，但仍存在一些不足之处。这些方法往往都是在单一转速下测取单处噪声进行分析，然而基于单一转速和单一噪声测点的噪声源识别无法满足整体精度，基于独立分量和盲源分离的噪声源识别方法只能通过专业经验识别部分噪声源，并且无法获得噪声源的贡献度大小。基于层次分析法的噪声源识别需要专业人员进行评价，结果受评价者的主观性影响较大。因此，在噪声源识别研究中需要提出一种系统、全面、客观的方法来提高识别的精度，从而为后续的降噪提供更为精确有效的指导。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种更为系统、全面、客观的发动机噪声源识别方法。技术方案如下：

一种发动机噪声源识别方法，首先构建噪声诊断层次分析树，分析树包括转速层、噪声测点层、频段层、零部件层，每一层包括不同的元素，首先计算出不同零部件对不同噪声不同频段的贡献度以及不同频段噪声各自的权重大小，通过对应相乘再相加便可得到不同零部件对不同测点噪声的贡献度，依次类推，由下往上一层一层的进行求解分析，最终获得发动机的主要噪声零部件贡献度，包括下列步骤：

1)通过振动噪声试验测试获得不同零部件表面振动信号和对应发动机周围噪声信号，振动噪声试验测试包括四个不同的转速工况：2200r/min,1800r/min,1400r/min和怠速750r/min,不同转速下的测点位置相同，分布在不同部位的若干个噪声测试点,振动试验测试点位置为柴油发动机不同零部件结构表面，通过表面贴振动加速度传感器获取振动加速度信号；

2)通过EEMD方法将噪声信号分解成不同的IMF分量，根据IMF分量时频谱中能量的分布，将IMF分量分成四个频段：0-300Hz,300-1000Hz,1000-1500Hz,1500-3000Hz；

3)结合不同零部件的振动信号和噪声信号中不同频段的IMF分量，采用相干功率谱分析计算得出输入相干功率谱，不同的输入相干功率谱对应不同的柴油机零部件；

4)根据不同输入相干功率谱的数值构建成对比较判断矩阵，然后计算不同零部件的权重，由于不同振动噪声信号对应不同的噪声测试点和不同的转速，不同的零部件对应不同的频段、不同的噪声测试点和不同的转速权重也不同；

5)获得不同频段的权重，根据不同零部件的权重和不同频段的权重，构建不同组合权重矩阵，然后，计算不同零部件对不同噪声测试点的贡献度，不同的权重对应不同的特定噪声测试点和转速；

6)构建新的组合权重矩阵，然后，计算不同零部件对不同转速的贡献度；

7)根据计算得出的贡献度和不同转速的权重，构建整体噪声的组合权重矩阵，最终可以得到不同零部件对整体噪声的综合权重。

本发明通过构建层次分析树，综合考虑不同转速工况、不同测点位置和不同噪声频段对噪声源识别结果的影响，通过改进AHP方法给出一种决定成对比较结果的客观评价方法，，消除评价者主观因素的影响，提高噪声源识别的精度。

附图说明

图1噪声诊断层次分析树

图2振动噪声试验示意图

图3噪声测试点位置

图4本发明流程图

具体实施方式

针对上述问题，本发明的目的是克服现有技术的不足，通过构建层次分析树，综合考虑不同转速工况、不同测点位置和不同噪声频段对噪声源识别结果的影响，通过改进AHP方法提出了一种决定成对比较结果的客观评价方法，消除了评价者主观因素的影响，提高了噪声源识别的精度。本发明的技术方案如下：

(1)首先构建噪声诊断层次分析树，如图1所示，包括转速层、噪声测点层、频段层、零部件层，每一层包括不同的元素，首先计算出不同零部件对不同噪声不同频段的贡献度以及不同频段噪声各自的权重大小，通过对应相乘再相加便可得到不同零部件对不同测点噪声的贡献度，依次类推，由下往上一层一层的进行求解分析，最终获得发动机的主要噪声零部件贡献度，从而诊断出噪声主要来源。具体步骤如下：

首先通过振动噪声试验测试获得不同零部件表面振动信号和对应发动机周围噪声信号，振动噪声试验测试包括四个不同的转速工况(2200r/min,1800r/min,1400r/min,怠速750r/min),不同转速下的测点位置相同，具体描述如图2所示。九个噪声测试点的位置分布如图3所示，h＝d＝1m,在试验测试过程中排气噪声通过排气管引出到室外，根据噪声测试国家标准，试验测试点处的声学麦克风和柴油发动机之间的距离设定为1m,振动试验测试点位置为柴油发动机不同零部件结构表面，通过表面贴振动加速度传感器获取振动加速度信号。

(2)通过EEMD方法将噪声信号分解成不同的IMF分量，根据IMF分量时频谱中能量的分布，将IMF分量分成四个频段(0-300Hz,300-1000Hz,1000-1500Hz,1500-3000Hz)；

(3)结合不同零部件的振动信号和噪声信号中不同频段的IMF分量，采用相干功率谱分析计算得出输入相干功率谱，不同的输入相干功率谱对应不同的柴油机零部件；

(4)根据不同输入相干功率谱的数值构建成对比较判断矩阵，然后计算不同零部件的权重，由于不同振动噪声信号对应不同的测点和不同的转速，不同的零部件对应不同的频段、不同的测点和不同的转速权重也不同。

(5)采用同样的方法可获得不同频段的权重，不同频段的权重对应不同测点和不同转速；根据不同零部件的权重和不同频段的权重，可构建不同组合权重矩阵，然后，计算不同零部件对不同测点的贡献度，不同的权重对应不同的特定测点和转速；

(6)根据上述权重和不同噪声测点的权重，构建新的组合权重矩阵，然后，计算不同零部件对不同转速的贡献度；

(7)类似的通过步骤(6)计算得出的贡献度和不同转速的权重，可以构建整体噪声的组合权重矩阵，最终可以得到不同零部件对整体噪声的综合权重。