[发明专利]一种基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别技术

权利要求书

1.一种基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，利用EFD技术能够自适应地分解内燃机的燃烧噪声信号并结合SST对各分量进行识别，其特征在于，包括以下步骤：

S1：分别测试内燃机的标况和倒拖工况的整机5点噪声信号，所述标况为2000r/min，所述倒拖工况为2000r/min；

S2：利用倒拖法进行噪声分离对内燃机总噪声和机械噪声进行三分之一倍频处理，得到每个中心频率对应的噪声数值，利用中心频率下的总噪声值与机械噪声值得到内燃机的燃烧噪声频谱图；

S3：基于EFD技术，对内燃机的燃烧噪声信号进行分解；

S4：基于SST的IMF时-频分析技术，获得噪声的分解分量本征模函数IMF。

2.根据权利要求1所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，其特征在于，所述噪声测点的采样频率为20480Hz，所述噪声试验在半消音室中进行，消音室尺寸为11.2m×9.5m×6.0m，截止频率为100Hz，本底噪声25dB。

3.根据权利要求2所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，其特征在于，所述噪声的测量设备包括AVL内燃机测试系统、LMS Test.lab 32位声学振动测试系统、BSWA的声学麦克风以及PCB的加速度传感器。

4.根据权利要求1所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，所述机械噪声与燃烧噪声分离具体包括：

在利用倒拖法进行噪声分离的方法中，整机噪声包括燃烧噪声与机械噪声，实验测得的倒拖噪声视为机械噪声，实验测取的整机噪声及倒拖噪声，利用声级叠加法，计算得到内燃机燃烧噪声；

对于同时存在的n个相互独立声源，根据能量的叠加性和声功率W与声压P的关系：，可以得出总声压p_t的计算公式为：

式中，为各声源的声压；

根据声压级的定义，总声压级的表达式为：

式中，p₀为基准声压，通常采用；

由以上两式可得：

总声压级L_pt与各声源声压级L_pi之间的关系可以表示为：

设两声压级分别为L₁、L₂，若已知总声压级L及其中一个声压级L₁，则可以求得另一声压级L₂：

通过对内燃机总噪声和机械噪声进行三分之一倍频处理，能够得到每个中心频率对应的噪声数值，用该中心频率下的总噪声值与机械噪声值进行声级的分解得到内燃机的燃烧噪声频谱图。

5.根据权利要求1所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，以EFD技术为基础对燃烧噪声信号进行自适应的分解包括：通过傅里叶变换得到待分解信号的傅里叶频谱：

利用改进的傅里叶光谱的分割技术对进行分割并排序，排序序列中前N个最大值对应的频率对应，分段的边界由确定：

式中，表示到之间的傅里叶频谱幅值；

根据得到的建立零相位滤波器组：

利用得到滤波后的信号：

通过计算步骤四中的傅里叶逆变换，得到不同本征模函数IMF和：

。

6.根据权利要求1所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，所述基于SST的IMF时-频分析具体为：

采用同步小波压缩变换SST获得IMF的时-频特征，同步小波压缩变换以CWT为基础，将CWT的复系数谱沿尺度方向进行压缩重排；

基于时频分析结果能够初步判断内燃机燃烧噪声的主要激励；

再根据内燃机先验知识、缸压-噪声的相干性以及倒拖试验结果进一步判断分离的燃烧噪声。

7.根据权利要求1所述的基于EFD-SST的内燃机燃烧噪声识别方法，能够对内燃机燃烧噪声的主要激励包括气缸内压力剧变、气体的高频振动和气体压力振动激励进行有效的识别。