轮式装载机驾驶室噪声源分离和识别.pdf

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1、第22卷第1期工程设计学报V0L22No．12015年2月ChineseJournalofEngineeringDesignFeb．2O15DOI：10．3785／j．issn．1006—754X．2015．01．011轮式装载机驾驶室噪声源分离和识别刘宏骏，毕凤荣，张剑(天津大学机械工程学院，天津300072)摘要：为了改善装载机的噪声状况，提高产品的噪声分析技术水平及产品市场竞争力，采用鲁棒独立分量分析(RobustICA)的方法，对ZL50轮式装载机驾驶室噪声进行了声源识别的研究．主要采用RobustICA算法对测得的驾驶室噪声信号进行了盲源分离，得到一系列独立的噪声分量，利用连续

2、小波变换和相干分析对分离得到的各独立分量进行了分析，时频分析和相干分析结果确定了分离得到的各独立分量和不同噪声源的对应关系．结果表明，采用该方法分离得到的独立分量分别对应着装载机的排气噪声和风扇噪声，且两者为司机耳旁噪声的主要成分．验证了鲁棒独立分量分析在声源分离和识别领域的优越性．关键词：装载机；驾驶室；噪声；鲁棒独立分量分析；小波变换中图分类号：TH243文献标志码：A文章编号：1006—754X(2O15)01-0066-06Separationandidentificationofnoisesourceatwheelloader’ScabLIUHong—jun，BIFeng—ro

3、ng，ZHANGJian(CollegeofMechanicalEngineering，TianjinUniversity，Tianjin300072，China)Abstract：InordertoamelioratethenoiseconditionOfthewheelloader，optimizethelevelOfnoiseanalysistechnologyandimproveproductcompetitiveness，astudyonidentifyingthenoisesourcefromthecaboftheZL50wheelloaderbasedontherobust

4、independentcomponentanalysis(Ro—bustICA)wascarriedout．TheRobustICAwasadoptedtoseparatenoisesignalsofthecabandaseriesofindependentcomponentswereobtained．Wavelettransformandcoherenceanalysiswereused．toanalyzetheseindependentcomponents．Fromtheresultsoftime-frequencyanalysisandcorrelationanalysis，the

5、correspondingrelationshipwasdetermined．Resultsshowedthattheseindependentcomponentscorrespondedtoexhaustnoiseandfannoiseoftheloaderwhichconstitu—tedtheingredientsofthenoiseneardriver’Sear．ThesuperiorityofRobustICAisverifiedusinginthefieldofsoundsourceseparationandidentification．Keywords：loader；cab

6、；noise；robustindependentcomponentanalysis；wavelettransform随着国家现代化建设的推进，轮式装载机目前的快速独立分量分析(FastICA)进行对比，并应用于被广泛应用于工程建设中，其噪声问题也愈加突出．轮式装载机驾驶室司机位置处噪声源的分析，利用小装载机噪声分为机外噪声和驾驶室噪声两类，其中波变换对分离出的独立信号进行时频分析，结合装载驾驶室噪声对驾驶人员的身心健康以及工作效率影机相关的先验知识，分离和识别驾驶室主要噪声源．响很大uJ，同时《GB16710—201O土方机械噪声限1ICA简介值》新标准_3中土方机械司机位置处噪声限值数

7、值大幅降低，给行业内部带来了很大的压力和挑战．独立分量分析(ICA)是近些年来发展起来的本文将鲁棒独立分量分析(RobustlCA)与传统收稿日期：2014—09—11．本刊网址·在线期刊：http：／／www．journals．zju．edu．cn／gcsjxb作者简介：刘宏骏(199O一)，男，河北保定人，硕士生，从事车辆振动与噪声控制研究，E-mail：hjliu@tju．edu．cn．通信联系人：毕凤荣，副教授，从事车辆振动