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柴油机的振动噪声问题直接影响产品的销量和人的身心健康,已经成为目前内燃机NVH控制研究的重要课题之一。本文主要是对柴油机辐射噪声品质的主观评价方法,客观评价方法和预测模型进行深入的研究。采用等级评分法进行主观评价;采用集总经验模态分解(EEMD)和希尔伯特变换(HT)进行客观评价特征提取;最终建立柴油机辐射噪声品质的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,用典型的声品质客观评价参数来代替主观评价。实现借助声品质预测模型对柴油机辐射噪声品质进行评价的目的。论文首先研究柴油机辐射噪声品质的主观评价方法。在半消声室内采集四台柴油机五种不同工况的噪声信号作为样本信号。分别利用Audience软件对声音信号进行预处理;利用等级评分法进行主观评价,利用SPSS软件对主观烦躁度测评结果进行可靠性分析,利用LMS软件求出20个声音样本的响度、粗糙度和尖锐度,最后分析主观烦躁度与响度、粗糙度、尖锐度的相关性。然后,提出一种基于EEMD和HT相结合的柴油机辐射噪声品质的客观评价方法。在深入研究经验模态分解(EMD)、HT基本理论的基础上,借助一组与柴油机辐射噪声频率组分相似的仿真信号,验证EEMD能有效抑制EMD在分解固有模态函数(IMF)时的模态混叠现象;借助一个跳频仿真信号,验证HT相比CWT在时频联合分布中对时间、频率的定位更加准确,更加适用于非平稳信号的时频分析。此客观评价方法是在EEMD和HT的基础上,先采集柴油机辐射噪声信号,进行滤波和EEMD分解,再用HT得到相应的IMF分量的瞬时频率并对其进行临界频率带计权,计算其能量值,提取这个能量特征作为新的声品质客观评价参数。最后,研究柴油机辐射噪声品质的预测模型。分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络、LSSVM模型对新的客观评价参数和主观烦躁度进行拟合,建立起柴油机辐射噪声品质的三个预测模型,并进行比较。同时分别基于心理声学客观评价参数和基于EEMD和HT的客观评价参数建立柴油机辐射噪声品质的LSSVM预测模型,并进行比较。最终结果表明基于EEMD-HT和LSSVM相结合的柴油机辐射噪声品质预测模型具有更高的声品质预测精度,预测稳定性更好,即更加接近人的主观感受。