基于单通道算法的内燃机油底壳辐射噪声分离

姚家驰，向　阳，李胜杨

基于单通道算法的内燃机油底壳辐射噪声分离

姚家驰1，2，向阳1，2，李胜杨1，2

（1.武汉理工大学 能源与动力工程学院，武汉 430063；2.武汉理工大学 船舶动力系统运用技术交通行业重点实验室，武汉 430063）

通过对内燃机的辐射噪声源进行分离和识别，得到的各独立噪声可为其减振降噪和监测诊断提供依据。在内燃机噪声源识别中，燃烧噪声和活塞敲击噪声在时域和频域上均有混叠，很难准确地将其进行分离。在半消音室中进行内燃机振动噪声试验，采集一路内燃机油底壳近场辐射噪声，先对其进行消除趋势项及滑动平均等预处理，减少随机误差成分，然后用集合经验模态分解得到IMF分量，用主分量分析降维，最后用快速独立分量分析进行盲源分离，并结合连续小波时频分析等方法进行识别。研究结果表明：通过采用单通道算法对内燃机油底壳辐射噪声进行分离和识别，可得到各独立分量，分别为内燃机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。

声学；内燃机；油底壳；噪声分离；集合经验模态分解；盲源分离

内燃机是交通运输工具的主要动力设备，降低其振动噪声水平可以提高内燃机的工作性能及改善人们的生活环境。内燃机产生噪声的部位众多，根据声源可将内燃机噪声分为机械噪声、燃烧噪声和空气动力学噪声，其中机械噪声主要包括活塞敲击噪声、配气机构噪声、齿轮啮合噪声及喷油泵噪声等［1-3］。为了更好地对内燃机进行状态监测和故障诊断，需要分离识别出内燃机的各独立噪声源。

目前，对于内燃机辐射噪声源的分离，可以通过布置多个测点，采集内燃机表面辐射噪声信号，用独立分量分析和小波变换的方法识别出内燃机的各独立分量［4-5］。由于测量多个内燃机噪声信号进行分离识别比较复杂，学者们研究通过测量内燃机单通道噪声信号分离识别内燃机各噪声源，郑旭等通过测量一路气缸顶部的噪声信号，运用EEMD和广义S变换得到内燃机各独立噪声源［6］。于宏志等通过采集一路某四缸四冲程柴油机缸盖顶面的噪声，运用经验模态分解（EMD）和基于峭度的鲁棒性独立分量分析的方法，并结合小波时频分析分离识别出了柴油机的燃烧噪声和活塞敲击噪声［7］。毕凤荣等通过采集装载机司机左耳噪声信号，运用集合经验模态分解（EEMD）、独立分量分析（ICA）和连续小波变换（CWT）相结合的方法，分离出了各噪声源［8］。

上述研究者采集的噪声信号多为内燃机缸盖处的辐射噪声信号，油底壳是内燃机的主要噪声辐射部位，燃烧噪声和机械噪声也通过油底壳向外辐射，通过对其辐射噪声进行分离，可为内燃机的监测诊断及油底壳结构优化提供依据［9-10］。

本文通过对WP10-240型六缸四冲程高速柴油机进行振动噪声试验，用铅覆盖法隔离1—5号缸的干扰，对6号缸的燃烧噪声和活塞敲击噪声进行分离和识别。首先采集内燃机油底壳的单通道辐射噪声，对采集的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理，减少随机误差成分，然后用集合经验模态分解对预处理后的信号进行自适应分解得到IMF分量，采用主分量分析对其进行降维，最后用基于负熵最大的Fast ICA算法进行盲源分离，并结合连续小波时频分析等方法分离识别出了内燃机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。

1　单通道算法理论

1.1集合经验模态分解

集合经验模态分解（EEMD）是在每一步经验模态分解前加入高斯白噪声，并对其重复多次分解消除白噪声的影响，通过集合经验模态分解可以有效地抑制模态混叠现象，相比经验模态分解方法有较大的改进，可以有效地对内燃机振动噪声信号进行数据分解［11］。

集合经验模态分解具体算法步骤如下：

（1）首先在目标数据x（t）上加入白噪声序列n（t），得到复合信号X（t）=x（t）+n（t）；

1.2主分量分析

主分量分析（PCA）是一种对多维数据进行降维的方法，可以有效地降低数据的维数，寻找信号中能量最大的分量［12］。

式 中Λ=diag［λ1，λ2，…，λM］是对角矩阵 ； λi（λi≥0，i=1，2，…，M）为特征值；U为特征值相对应特征矢量组成的正交矩阵，结合数据阵X可得

其中P的各行为X的主分量，pi（i=1，2，…，M）称为第i个主分量。

1.3快速独立成分分析

独立成分分析（ICA）主要用于解决盲源分离问题，在对源信号S（t）和混合矩阵A均未知的情况下，只需假设源信号是相互统计独立的，ICA就能很好地将源信号从混合信号中分离出来，ICA的原理框图如图1所示。

图1　ICA的原理框图

ICA的分离过程是通过找到观测信号X（t）的一个线性变换矩阵W，使得输出尽可能地独立，即

目前应用较为广泛的是基于负熵最大的Fast ICA算法，其目标函数为

式中ki是正常数，v为一个具有零均值和单位方差的高斯随机变量。

特别地，当取p=1时，由y=wTX，负熵的近似函数可以定义为

通过求解分离矩阵W，使得分离出的估计信号y=wTX能使JG（w）达到最大，定义目标函数为

由Kuhn-Tucker条件，将其转化为无限制的优化问题，从而得到目标函数为

其中c为常数，用牛顿法求解该目标函数的最优解得到了Fast ICA的迭代公式

通过求解得到分离矩阵W后就可以分离出各个源信号S（t）。

1.4连续小波变换

小波分析是通过伸缩或平移变换等运算处理，对信号进行多尺度分析，实现时间和频率的局部变换，有效地从信号中提取信息。

给定一个小波母函数ψ（t），令

式中a，b分别为伸缩和平移因子。

设任一连续信号 f（t）∈L2（R），其小波变换定义为信号和小波基函数的内积

2　内燃机振动噪声试验

试验在全封闭半自由声场的消声室中进行，消声室净空尺寸为长7.04 m×宽6.79 m×高5.95 m，本底噪声为18 dB，总声级为47 dB，自由声场半径不小于2 m，尖劈截止频率为85 Hz。

试验台架由WP10-240型高速柴油机、传动轴、德国西门子Siemens 1PL6交流电机、倒拖控制台及其他控制配件等组成，在试验中，对内燃机采用铅覆盖法隔离其它缸的影响，试验环境如图2所示。

图2　内燃机振动噪试实验环境

试验用高速柴油机为WP10-240国Ⅲ型车用四冲程、水冷、直列、干式缸套、电控高压共轨，其主要技术参数如表1所示。

表1　WP10-240型柴油机参数

在进行试验时，测量内燃机在2100 r/min空载下的油底壳辐射噪声，另外，在倒拖工况下没有燃烧噪声只有机械噪声，可测量内燃机在倒拖工况下的活塞敲击噪声，试验工况如表2所示。

表2　试验工况

实验测量系统主要包括NI 9234采集模块，最高采样率可达51.2 kHz，DGO 9767 CD驻极体麦克风，灵敏度为50 mV/Pa，频率响应范围为20 Hz～20 kHz，在测量活塞敲击噪声时，将测点布置在活塞敲击处，其试验测点具体布置如图3所示。

图3　试验测点布置

通过试验测得的一个工作循环的油底壳辐射噪声如图4所示。

图4　油底壳辐射噪声

3　油底壳辐射噪声分离识别

对实测的油底壳近场辐射噪声信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理，经预处理后的噪声信号如图5所示。

图5　预处理后的噪声信号

通过预处理后，减少了采集的数据与测量信号之间存在的随机误差成分，保留了源信号成分，有利于对其中各噪声成分进行分离识别。

为了解决测量信号数目小于源信号数目的欠定盲源分离问题，对预处理后的油底壳辐射噪声信号进行集合经验模态分解，得到各IMF分量，结果如图6所示。

图6　油底壳辐射噪声EEMD分解结果

对各IMF分量与测量信号进行相关分析，得到的各相关系数如表3所示。

表3　各IMF分量与测量信号的相关系数

在用Fast ICA算法进行盲源分离时，需要各源信号之间相互统计独立，且至多只有一个源信号服从高斯分布，通过计算负熵值可判断其是否为高斯分量，负熵值为正则其是非高斯分量，经计算知IMF 1—IMF 7的负熵值均为正。

选取与源信号相关性较好且满足非高斯性要求的IMF 1—IMF 7和源信号组成8路信号作为输入，用主分量分析进行降维，通过降维后可以判断主要有2个源信号，然后再用基于负熵最大的Fast ICA算法进行盲源分离，得到各分离分量。

由于连续小波变换具有良好的时频分辨率，能够很好地分析信号中时变的频率结构，对得到的各分离分量进行连续小波时频分析，得到的各分离分量及时频图如图7所示。

从图7可以看出，分量1的频率集中在4 kHz左右，其信号幅值随曲轴转角变化，在380°CA左右处幅值有较大的变化，该内燃机的发火顺序为1-5-3-6-2-4，6号缸的发火角度在380°CA处，因此可以判断分量1由燃烧激励引起，为燃烧噪声。

为了进一步确定分量2的噪声成分，将内燃机进行倒拖试验测得的活塞敲击噪声和分量2进行对比，由于两者单位不统一，对其进行归一化处理，并对其频谱进行对比分析，如图8所示。

从图7和图8可以看出分量2的频率在2 kHz以下，通过倒拖试验测得的活塞敲击噪声和分量2的时频域曲线均比较吻合，进行频谱对比后发现，活塞敲击噪声的各频率能量比分量2大，这是由于活塞敲击噪声在传递到油底壳的过程中能量衰减导致的，因此可以判断分量2主要为活塞敲击噪声，其中也包含有油底壳自振和油底壳内油液振动产生的噪声。

4　结语

（1）在测量内燃机6号缸的振动噪声信号时，通过采用铅覆盖法隔离内燃机其它缸的影响，可以有效地保证测量数据的准确性，有利于对内燃机指定缸的噪声源进行分离和识别。

图7　分离分量时域波形及CWT时频图

图8　分量2和活塞敲击噪声

（2）通过测量一路内燃机油底壳辐射噪声，对其进行消除趋势项及滑动平均等预处理，采用集合经验模态分解，PCA降维，基于负熵最大的Fast ICA算法，并结合连续小波时频分析有效地分离识别出了内燃机的燃烧噪声和活塞敲击噪声。

（3）在对分离出的分量进行识别时，将内燃机倒拖工况下的活塞敲击噪声与分离分量进行对比，判断其主要为活塞敲击噪声，但其中仍包含有其它的噪声成分，如何对其进一步分离和识别仍有待研究。

［1］徐红梅.内燃机振声信号时频特性分析及源信号盲分离技术研究［D］.杭州：浙江大学，2008.

［2］王攀，邓兆祥，刘永超，等.内燃机机械噪声和燃烧噪声的识别分离［J］.重庆大学学报，2010，33（5）：16-21.

［3］许广举，陈庆樟，李学智，等.柴油机噪声源识别与噪声特性研究［J］.机械设计与制造，2014，4（4）：228-230.

［4］王平，宋希庚，薛冬新，等.基于独立分量分析和时频分析的柴油机燃烧噪声研究Ⅰ：燃烧噪声分析［J］.内燃机学报，2009，27（4）：352-358.

［5］王霞，刘昌文，毕凤荣，等.基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别［J］.内燃机学报，2012，30（2）：166-171.

［6］郑旭，郝志勇，金阳，等.基于EEMD与广义S变换的内燃机噪声源识别研究［J］.内燃机工程，2011，32（5）：68-73.

［7］于宏志，沈颖刚，毕凤荣.EMD-Robust ICA在柴油机噪声源识别中的应用［J］.噪声与振动控制，2014，34（1）：178-182.

［8］毕凤荣，陆地，邵康，等.基于EEMD-ICA-CWT的装载机室内噪声盲源分离和识别［J］.天津大学学报（自然科学与工程技术版），2015，48（9）：804-810.

［9］韩松涛.内燃机油底壳辐射噪声的计算研究［C］.2008中国汽车工程学会年会论文集，2008：48-50.

［10］宋兆哲，杨景玲，孔德芳，等.发动机油底壳的辐射噪声分析及结构优化［J］.噪声与振动控制，2014，34（1）：123-127.

［11］WU ZHAO-HUA，NORDEN E HUANG.Ensemble empirical mode decomposition：a noise-assisted data analysismethod［J］.AdvancesinAdaptiveData Analysis，2009，1（1）：1-41.

［12］PERLIBAKAS V.Distance measures for PCA-based face recognition.［J］.Pattern Recognition Letters，2004，25（6）：711-724.

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编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.03.027

1006-1355（2016）03-0132-05

2015-12-29

国家自然科学基金资助项目（51279148）

姚家驰（1992-），男，湖南省岳阳市人，博士生，主要研究方向为振动与噪声控制技术。E-mail：jcyao@whut.edu.cn

向阳（1962-），女，博士生导师，主要研究方向为振动与噪声控制技术。E-mail：yxiang@whut.edu.cn