胡溧,贺献博,谭征宇,等.基于盲源分离算法的柴油机噪声激励源诊断[J].内燃机工程,2023,44(1):27-33.
基于盲源分离算法的柴油机噪声激励源诊断
Diesel Engine Noise Excitation Source Diagnosis Based on Blind Source Separation Algorithm
DOI：10.13949/j.cnki.nrjgc.2023.01.004
关键词:负熵  盲源分离  振源诊断  小波分析
Key Words:negative entropy  blind source separation  vibration source diagnosis  wavelet analysis
基金项目:国家自然科学基金项目（51105283）
作者单位E-mail
胡溧 武汉科技大学，武汉 430081 huli@wust.edu.cn 
贺献博* 武汉科技大学，武汉 430081 982361255@qq.com 
谭征宇 东风商用车有限公司，武汉 430056  
杨啟梁 武汉科技大学，武汉 430081  
王佳 东风商用车有限公司，武汉 430056  
陈雷磊 东风商用车有限公司，武汉 430056  
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摘要:基于负熵极大化算法的盲源分离技术，结合小波变换谱分析技术提出了自适应系数负熵极大化盲源分离算法及连续小波变换（adaption negentropy maximum–continuous wavelet transform， ANM–CWT）综合分析技术。并利用ANM–CWT分析技术，成功识别出了怠速工况下发动机由燃烧产生的燃烧噪声激励源、由机械运动产生的机械噪声激励源及由活塞敲击气缸壁而产生的异响噪声激励源。
Abstract:Based on the blind source separation technology of negative entropy maximization algorithm and wavelet transform spectrum analysis technology， the adaption negentropy maximum（ANM）–continuous wavelet transform（CWT） was proposed. With the ANM–CWT analysis technology， the combustion noise excitation source generated by combustion， the mechanical noise excitation source generated by mechanical motion and the abnormal noise excitation source generated by piston knocking on the cylinder wall were successfully identified.
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