內燃機車司機室內噪聲信號盲源分離及特性分析

邴建京

永煤集團鐵運處機務段

內燃機車司機室內噪聲信號盲源分離及特性分析

邴建京

永煤集團鐵運處機務段

伴隨社會的快速發展，科技的進步和環保意識的觀念逐步增強，現代化工業生產不斷進步發展，目前，工程機械行業的發展已成為機械行業的第四大產業。因此，機械設備故障診斷技術的問題也越來越受到人們的關注。NVH（naise，vi-brationandharshness）的重要指標之一就是內燃機車司機室內噪聲，工程機械噪聲的研究有利于增強我國機械產品在國際上的競爭力，有利于我國邁向機械制造強國，所以，室內噪聲信號盲源的問題研究有著十分重要的意義。

內燃機車；司機室；噪聲信號

隨著經濟的快速發展，人們生活水平的不斷提高，對工程機械的整體要求也隨之提高了要求，對工程機械的舒適和噪聲控制也愈發的嚴格。為室內噪聲的有效控制，需要多種分析方法的整合和來源的研究。傳統的獨立分量分析已經不足以解決機械故障診斷中出現的相關源信號盲分離等問題了。而目前獨立分量分析（ICA）是較為新型的信號處理方法，也是目前噪聲源識別研究關注的熱點。該分量分析方法不僅在機械設備故障診斷檢測中取得了成功應用，而且也已經在生物學，醫學、語音分離、圖像處理等方面取得很好的應用效果。

1　司機室內噪聲形成的原理

1.1噪聲屬于向司機室內傳入的空氣聲

向司機室內傳遞噪聲的主要途徑就是通過聲波的透射及泄露的方式，直接影響司機室內空氣聲傳入的重要因素是司機室的隔聲性能和相應的密封程度，形成了司機室內復雜的聲場環境的主要原因還是由于噪聲源通過不同的傳播方式和作用機理。

1.2司機室內部振動噪聲及特性

噪聲：由于司機室內部的組成零部件比較多，隨之產生的振動也就沿著相互接觸的零部件而向外傳遞，每個零部件振動傳遞的路徑不同，因此受到的振動激勵也都不一樣。導致司機室內的振動噪聲變得復雜的主要原因就是因為不同頻率的振動信號通過接觸、傳遞，然后在相互疊加在一起而形成的。

特性：由于空氣、固體傳播噪聲能量的速度因結構的不同和噪聲頻率的變化而變化。主要分為兩種噪聲，第一種是混響聲，混響聲指的是噪聲源發出的聲波經過司機室內壁板一次或多次反射而形成的。第二種就是司機室內噪聲，司機室內噪聲主要是由直達聲固體聲和空氣聲與室內混響聲疊加的結果而形成的。

2　噪聲源成分分離

為有效控制工程機械駕駛室內噪聲，利用集合經驗模態分解（EEMD）后的本征模函數作為穩定獨立成分分析（ICA）算法中的多個虛擬通道，提出了基于EEMD和ICA相結合的駕駛室內噪聲盲源分離方法。

在源信號和傳輸通道未知的情況下，獨立分量分析（ICA）為較新的信號處理方法，在機械設備故障診斷及狀態監測中獨立分量分析的盲源分離（BSS）方法已獲得成功的應用。利用源信號之間的統計獨立性的ICA算法應用較為廣泛。

ICA算法是根據一定的優化準則，對觀測信號進行變換，通過觀測信號所得到近似源信號，在分離過程中通過計算分離量的非高斯性的度量來判斷是否完成對各獨立分量的分離。而在源信號與傳輸通道參數均未知的情況下盲源分離問題存在兩個不確定性問題：輸出分量排序順序的不確定性，輸出信號幅值的不確定性。

利用獨立分量分析，有一個很重要的限制條件：其通道數必須不少于源信號數。但是在我們的實際測量中很難預先知道源信號的數目，而且通過無限增加采集通道數目方法識別源信號會造成不必要的浪費甚至增大試驗難度。

3　降噪措施

噪聲的傳播主要是通過空氣傳聲和固體傳聲兩種途徑?？諝鈧髀暰褪菑脑肼曉闯霭l，以空氣為媒質傳播噪聲。固體傳聲就是機器工作時產生的振動在固體物質中傳播，然后從固體物質中輻射出噪聲。因此，降低司機室噪聲要在a這兩方面下功夫。

3.1固體聲控制

控制噪聲傳入司機室的關鍵就是減少或阻滯振動傳入主車架和車體鋼結構控。除加強車體、車架本身的剛度外，主要采取隔振和增強車體阻尼。司機室底板架以及壁板等覆蓋件的設計改進措施以提高結構剛度避免關鍵頻率點的共振，與司機室底板連接的部件進行連接方式改進隔絕或減弱振動傳入這些都是控制固體噪聲傳播的有效措施。

3.2空氣聲控制

改進提高司機室減振系統隔振性能，司機室內進行隔聲治理，這樣能夠降低傳入空氣噪聲，控制噪聲主要從控制聲源發聲與切斷聲音傳播途徑兩方面研究。如阻斷和屏蔽聲波的傳播，或衰減聲波的傳播能量。從聲音傳播的根本途徑上考慮降低噪聲。主要包括以下幾點：（1）在設計司機室的時候將噪聲源布置在遠離司機室；（2）加強司機室的隔聲、吸聲效果；（3）提高司機室的密封性。

4　結語

為了提升產品的節能效果并達到發達國家實施的噪音標準，提升產品的質量，這不僅僅只是要求工程機械的基礎配套件制造水平的提高，更是對整個綜合減振降噪的技術提出了更高的要求。因此，本文通過對內燃機車司機室內噪聲來源、噪聲傳播途徑和產生機理，解決措施進行了分析和論述。采用多種方法相結合的研究策略，可識別復雜壞境下司機室內的噪聲，為更進一步的治理司機室噪聲提供分析方法。

［1］王麗，周以齊，于剛，米永振.基于EEMD和ICA方法的駕駛室內噪聲源時頻分析［J］.山東大學學報（工學版），2014（02）：80-88.

［2］侯笑雅.工程機械司機室內噪聲信號盲源分離及特性分析［J］山東工業技術，2015（15）：87-87.

［3］畢鳳榮，陸地，邵康，等.基于EEMD-ICA-CWT的裝載機室內噪聲盲源分離和識別［J］天津大學學報（自然科學與工程技術版），2015，48（9）：804-810.

［4］周曉峰，楊世錫，甘春標.一種旋轉機械振動信號的盲源分離消噪方法［J］.振動、測試與診斷，2012，32（5）：714-717.

［5］孟宗，蔡龍.基于EEMD子帶提取相關機械振動信號單通道盲源分離［J］.振動與沖擊，2014（20）：40-46.