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小型挖掘机噪声信号小波分析

  采用与冲击信号接近的小波基,对声相仪在制造车间环境下采集到的挖掘机各转速下噪声信号进行小波分析。由于声相仪采集频率设置为,远远超出我们要分析的频率段,同时为减少小波分析的计算量,我们对采集的信号进行截取和抽样。从采集的信号中截取个点,并每隔点抽取出一个点作为代表,这样得到采样频率为的个信号数据,对应时间长度为。对其进行连续小波变换得到其时频特性图到图。
小型挖掘机噪声信号小波分析
  每个周期信号的频率都有所变化,表明小型挖掘机噪声信号是非平稳信号。但这些图形中高能量的频率区间基本相同,主要集中之间,而这正是传动零件和结构件振动峰值频率的集中区间。这是因为测得的噪声信号虽然是非平稳周期信号,但由于小型挖掘机表面主要零部件固有频率属于中高频,内部结构振动在向机体表面传递的过程中低频部分迅速衰减,而中高频得到保留,辐射噪声主要表现为表面零部件振动噪声。而小型挖掘机零部件的固有频率并不随时间和激励的变化而改变。

    小型挖掘机燃烧过程的好坏直接影响着小型挖掘机的工作性能,目前分析小型挖掘机燃烧过程最简便、应用最广泛的方法是研究气紅压力曲线。燃烧噪声的根源是气紅内气体压力的变化,气紅的压力一时间曲线决定了气紅的功率输出,而对于一台自然换气的小型挖掘机,在燃烧中压力上升率表示出气社内的燃烧过程,这一特征对发动机而言是一个很好的诊断信号。

   小型挖掘机噪声信号小波分析

     但对于未装预热塞的小型挖掘机,直接获得其紅内压力信号很困难,需要在虹头上加工取压通道,如此将对小型挖掘机结构产生破坏,在非试验机上并不适用。因此,在实际工作过程中需要有一种间接方法来对气虹压力进行评估。文献提出了利用机体振动信号倒频谱进行气虹压力重构的方法,但釆用倒频谱开窗的方法进行分离时会引起信号的损失,重构的信号会遗失部分高频特性。而通过神经网络直接建立机体振动或噪声信号与虹内压力的映射,由于数据量大计算缓慢、迁移性较差。本文提出了基于小波神经网

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