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一种基于传递矩阵的圆柱壳结构噪声源识别方法
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作者 徐仲恩 李智忠 郭启超 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第7期75-79,共5页
为了解决水下圆柱壳结构噪声源识别方法中,基于点源格林函数传递矩阵广义逆波束形成方法(GFTM-GIB)识别分辨率低的问题,本文基于振声传递矩阵的广义逆波束形成方法(VATM-GIB),通过共型活塞辐射声场解析表达式,建立结构表面振动到辐射声... 为了解决水下圆柱壳结构噪声源识别方法中,基于点源格林函数传递矩阵广义逆波束形成方法(GFTM-GIB)识别分辨率低的问题,本文基于振声传递矩阵的广义逆波束形成方法(VATM-GIB),通过共型活塞辐射声场解析表达式,建立结构表面振动到辐射声场的振声传递矩阵,克服了传统点源球面扩展声传播模型的局限性,并利用VATM-GIB方法实现了对圆柱壳结构噪声源的识别。理论分析与仿真结果表明,VATM-GIB方法相较于GFTM-GIB方法,具有更高的空间分辨率,有效提高了圆柱壳结构声源的识别定位性能。 展开更多
关键词 圆柱壳 噪声源识别 振声传递矩阵 广义逆波束形成
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基于计算机视觉的噪声源识别方法研究
2
作者 翁梦倩 《电声技术》 2025年第1期50-52,共3页
为解决工业化进程中的噪声污染问题,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别方法。通过采集噪声源图像并进行预处理、特征提取和深度学习分类,实现高效、准确的噪声源识别。实验结果表明,该方法的识别准确率和平均精确度均优于传统方法,处... 为解决工业化进程中的噪声污染问题,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别方法。通过采集噪声源图像并进行预处理、特征提取和深度学习分类,实现高效、准确的噪声源识别。实验结果表明,该方法的识别准确率和平均精确度均优于传统方法,处理时间保持在实时处理范围内,为工业噪声控制提供了新思路。 展开更多
关键词 计算机视觉 噪声源识别 深度学习
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基于计算机视觉的噪声源识别系统设计
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作者 肖维 《电声技术》 2025年第2期4-6,19,共4页
为应对传统噪声源识别系统在噪声源定位与实时跟踪方面的不足,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别系统。该系统利用图像处理、目标检测及多目标跟踪技术,实现噪声源的自动定位、分类与持续监测。实验结果显示,在不同工况下系统均能保... 为应对传统噪声源识别系统在噪声源定位与实时跟踪方面的不足,提出一种基于计算机视觉的噪声源识别系统。该系统利用图像处理、目标检测及多目标跟踪技术,实现噪声源的自动定位、分类与持续监测。实验结果显示,在不同工况下系统均能保持较高的检测准确率与分类精度,目标检测准确率最高达94.6%,处理延迟小于80 ms,展现了良好的实用性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 噪声源识别 目标检测
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基于人工智能的噪声源识别技术研究
4
作者 冯继克 班倩茹 《电声技术》 2025年第1期47-49,共3页
为研究基于人工智能的噪声源识别技术,结合深度学习方法,提出一种从噪声数据中自动提取声学特征、分类噪声源并精确定位的方法。通过采用卷积神经网络、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)以及卷积-胶囊网络等技术,实现了高精度的... 为研究基于人工智能的噪声源识别技术,结合深度学习方法,提出一种从噪声数据中自动提取声学特征、分类噪声源并精确定位的方法。通过采用卷积神经网络、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)以及卷积-胶囊网络等技术,实现了高精度的噪声源分类与定位。实验表明,相比于传统方法,该方法在识别准确率、定位精度及计算效率方面有明显提升。 展开更多
关键词 人工智能 噪声源识别 深度学习
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工业物联网中噪声源定位与故障诊断方法研究
5
作者 王睿 全萌凯 《电声技术》 2025年第1期180-183,共4页
研究一种基于传声器阵列和机器学习技术的工业噪声源定位与故障诊断方法。首先,通过传声器阵列采集数据,并采用小波变换对非平稳噪声信号进行有效降噪。其次,提取降噪后的声学特征,并应用支持向量机进行故障分类。最后,采集250组正常工... 研究一种基于传声器阵列和机器学习技术的工业噪声源定位与故障诊断方法。首先,通过传声器阵列采集数据,并采用小波变换对非平稳噪声信号进行有效降噪。其次,提取降噪后的声学特征,并应用支持向量机进行故障分类。最后,采集250组正常工作样本与250组异常工作样本进行训练与测试,利用准确率、精确率及召回率等指标评价模型性能。实验结果显示,该方法在噪声复杂的工业环境中能够精确地定位噪声源,并有效识别设备故障。 展开更多
关键词 物联网 声源定位 故障诊断 支持向量机
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基于SABO-VMD-Adaboost-RF的直流电机噪声源识别
6
作者 祁丽春 《常熟理工学院学报》 2025年第2期75-83,共9页
原始噪声信号中包含了多种电机噪声激励源以及环境噪声,使得从信号中识别出各个噪声源变得困难.为解决这一问题,本研究提出了一种基于SABO(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)优化算法的变分模态分解(Variational Mode Decompos... 原始噪声信号中包含了多种电机噪声激励源以及环境噪声,使得从信号中识别出各个噪声源变得困难.为解决这一问题,本研究提出了一种基于SABO(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)优化算法的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合经过增强学习(Adaboost)迭代优化的随机森林(Random Forest,RF)的方法.首先,通过SABO优化算法寻找VMD的最佳参数并代入VMD算法中,利用优化后的VMD对原始信号进行处理.然后对数据进行特征提取,并利用Adaboost算法对随机森林RF进行迭代优化,最后利用优化后的RF对这些特征数据进行训练和分类识别.结果表明,该方法能够准确地识别出电机的正常噪声信号、由转子不平衡引起的机械振动噪声过大的信号、由径向电磁力波引起的噪声过大的信号和由轴承装配不稳产生的噪声信号,为直流电机降噪及结构优化提供了理论依据. 展开更多
关键词 直流电机 噪声源识别 SABO优化算法 变分模态分解 增强学习 随机森林
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An investigation into high-speed train interior noise with operational transfer path analysis method
7
作者 Muxiao Li Ziwei Zhu +1 位作者 Tiesong Deng Xiaozhen Sheng 《Railway Engineering Science》 2021年第1期1-14,共14页
Passengers’demands for riding comfort have been getting higher and higher as the high-speed railway develops.Scientific methods to analyze the interior noise of the high-speed train are needed and the operational tra... Passengers’demands for riding comfort have been getting higher and higher as the high-speed railway develops.Scientific methods to analyze the interior noise of the high-speed train are needed and the operational transfer path analysis(OTPA)method provides a theoretical basis and guidance for the noise control of the train and overcomes the shortcomings of the traditional method,which has high test efficiency and can be carried out during the working state of the targeted machine.The OTPA model is established from the aspects of“path reference point-target point”and“sound source reference point-target point”.As for the mechanism of the noise transmission path,an assumption is made that the direct sound propagation is ignored,and the symmetric sound source and the symmetric path are merged.Using the operational test data and the OTPA method,combined with the results of spherical array sound source identification,the path contribution and sound source contribution of the interior noise are analyzed,respectively,from aspects of the total value and spectrum.The results show that the OTPA conforms to the calculation results of the spherical array sound source identification.At low speed,the contribution of the floor path and the contribution of the bogie sources are dominant.When the speed is greater than 300 km/h,the contribution of the roof path is dominant.Moreover,for the carriage with a pantograph,the lifted pantograph is an obvious source.The noise from the exterior sources of the train transfer into the interior mainly through the form of structural excitation,and the contribution of air excitation is non-significant.Certain analyses of train parts provide guides for the interior noise control. 展开更多
关键词 High-speed train Interior noise OTPA method Acoustical source identification Transfer path Source contribution
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多旋翼无人机噪声源跟踪定位系统研发及测试 被引量:3
8
作者 何敬玉 刘吉铮 +2 位作者 杨志晨 汪冬冬 欧平 《现代防御技术》 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
多旋翼无人机在带来便利的同时,也越来越成为重要设施的威胁。针对低慢小多旋翼无人机的跟踪探测难题,开发了一种基于麦克风阵列声源定位的多旋翼无人机跟踪探测识别定位系统。该系统实时采集无人机噪声信号,进而采用基于小波变换的波... 多旋翼无人机在带来便利的同时,也越来越成为重要设施的威胁。针对低慢小多旋翼无人机的跟踪探测难题,开发了一种基于麦克风阵列声源定位的多旋翼无人机跟踪探测识别定位系统。该系统实时采集无人机噪声信号,进而采用基于小波变换的波束形成时频声源定位算法进行无人机噪声源定位,最后融合了麦克风阵列反演得到的多旋翼无人机位置和视频采集到的图像。经过在全消声室环境中对多旋翼无人机进行的大量测试表明:该定位系统能准确实时跟踪定位无人机的横向飞行和上下飞行;即使在摄像头盲区也能准确探测无人机位置,有效弥补了视频探测的不足;该系统的定位精度为92.2%,优于同类系统。 展开更多
关键词 无人机 噪声 麦克风阵列 声源定位 波数形成
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不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力差异研究 被引量:1
9
作者 李星 何金凯 赵琦 《中国听力语言康复科学杂志》 2024年第5期479-483,共5页
目的探讨不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力的差异。方法选取2022年8月~2023年8月在我院检查的听力正常者78例,测试在安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,受试者应答扬声器与发声扬声器的均方根误差(root... 目的探讨不同噪声条件下健听人群水平声源定位能力的差异。方法选取2022年8月~2023年8月在我院检查的听力正常者78例,测试在安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,受试者应答扬声器与发声扬声器的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均应答时间。结果不同噪声条件下受试者平均应答时间比较无显著差异(P>0.05);安静条件下受试者RMSE为10.21°±1.55°,明显低于白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下(P<0.05);白噪声40 dB SPL、言语噪声40 dB SPL条件下受试者RMSE分别为15.02°±2.22°和15.16°±2.06°,明显高于白噪声35 dB SPL(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、白噪声40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对低频、中频和高频刺激声的平均应答时间无显著差异(P>0.05);白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对高频刺激声的RMSE均高于低频、中频刺激声(P<0.05),对中频刺激声的RMSE均高于低频刺激声(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方声源的RMSE明显低于其他方位(P<0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下受试者对前方和其他方位声源的平均应答时间无显著差异(P>0.05);安静、白噪声35 dB SPL、40 dB SPL和言语噪声40 dB SPL条件下,不同性别、年龄受试者RMSE及平均应答时间无显著差异(P>0.05)。结论噪声对健听人群声源识别定位能力有明显影响,在不同噪声条件下,受试者更容易定位来自前方的声源。 展开更多
关键词 听力正常 声源定位 白噪声 言语噪声
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CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别 被引量:2
10
作者 张威 景国玺 +2 位作者 武一民 杨征睿 高辉 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第4期144-152,共9页
以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastI... 以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。 展开更多
关键词 电驱动总成 噪声源识别 互补集合经验模态分解 快速独立分量分析 连续小波变换 阶次分析
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基于二次分数低阶协方差的被动式声源定位方法
11
作者 刘小松 郭靖豪 +2 位作者 柳鹏 任玮 单泽彪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期259-266,311,共9页
针对现有的被动式声源定位算法在强脉冲噪声环境下抗干扰能力弱、定位误差大等问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的被动式声源定位估计方法。首先,构建了一个多点共用的最优四基阵阵列结构,利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪... 针对现有的被动式声源定位算法在强脉冲噪声环境下抗干扰能力弱、定位误差大等问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的被动式声源定位估计方法。首先,构建了一个多点共用的最优四基阵阵列结构,利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的接收信号进行处理;然后,对处理后的阵元间信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得阵元信号的自分数低阶协方差和两阵元间信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响;最后,根据求得的时延信息对声源进行定位计算。通过定位试验对所提方法进行了有效性验证。 展开更多
关键词 被动式声源定位 脉冲噪声 最优四基阵 二次分数低阶协方差
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水下航行体首部边界层转捩噪声源定位研究 被引量:1
12
作者 徐琛 李晓东 +2 位作者 柏宝红 黄红波 刘建华 《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期52-58,共7页
为研究水下航行体首部边界层转捩区的噪声特性及声源位置,本文采用缩比SUBOFF模型在高速水洞中开展了试验研究。水洞试验段来流速度为3~7 m/s,基于模型长度的雷诺数为10^(7)量级,首部表面布置14支脉动压力传感器,测量了首部层流边界层... 为研究水下航行体首部边界层转捩区的噪声特性及声源位置,本文采用缩比SUBOFF模型在高速水洞中开展了试验研究。水洞试验段来流速度为3~7 m/s,基于模型长度的雷诺数为10^(7)量级,首部表面布置14支脉动压力传感器,测量了首部层流边界层、转捩和湍流边界层的脉动压力场。为定位声源位置,采用传声器阵列进行了水下航行体首部主要噪声源的三维声源定位,定位方法为基于小波变换的函数波束形成方法。试验结果表明:随着来流速度增大,首部边界层转捩起始位置不断向前移动,同时脉动压力频谱中的中频分量显著增加。声源定位结果表明:水下航行体首部主要噪声源呈三维环形分布,且声源所在流向位置与边界层转捩区位置基本重合,表明边界层转捩区是水下航行体首部的主要噪声源。 展开更多
关键词 水下航行体 边界层转捩 水动力噪声 导流罩 自噪声 三维声源定位 噪声源
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基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别 被引量:4
13
作者 李艺江 陈克 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期224-230,共7页
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)... 为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transform,WT),实现一层降噪后进行重构;并采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对重构信号获取主分向量,同时使用主分量衰减方法剔除较小主分量,实现二层降噪。运用模拟仿真信号验证上述方法对复杂含噪信号有降噪效果。通过对采集的工况数据降噪处理,计算路径传递率并得到贡献量。将各降噪方法应用于工况传递路径模型中对比分析,发现经过本文方法降噪后模型的合成响应与实测响应准确性较高,降噪效果较优。 展开更多
关键词 声学 完备集合经验模态分解 小波变换 奇异值分解 工况传递路径 噪声源识别
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球形传声器阵列识别定位汽车内部异响声源
14
作者 李敏宗 汪思梦 +3 位作者 卢奂采 宋玉来 金江明 周达仁 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期536-541,共6页
针对新款汽车在路面行驶时车内出现的异响问题,使用球形传声器阵列对汽车在不同车况下水泥路面行驶时汽车内部声场进行了测量。以球形传声器阵列测量的声压数据作为输入,运用球谐波束形成法,重构得出汽车内部声场分布,并对以阵列中心为... 针对新款汽车在路面行驶时车内出现的异响问题,使用球形传声器阵列对汽车在不同车况下水泥路面行驶时汽车内部声场进行了测量。以球形传声器阵列测量的声压数据作为输入,运用球谐波束形成法,重构得出汽车内部声场分布,并对以阵列中心为球心的球面声场进行了可视化处理,从而实现了对异响声源的识别与定位。由声压频谱分析得出了汽车内部在750、1000和1500 Hz频率附近存在异响;通过对应的内部声场三维可视化结果,确定了异响声源的位置;在轮胎后部的车身加装橡胶挡板或海绵挡板隔离噪声后,异响得到了有效的降低。研究方法和结果有助于有针对性地控制与降低汽车行驶时车内异响以及改善车内声学环境。 展开更多
关键词 球形传声器阵列 声源识别定位 球谐波束形成 车内异响
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基于声阵列的电力设备强干扰噪声源识别系统设计 被引量:4
15
作者 范丽君 陈冠 +2 位作者 袁辉 郁嘉毅 陈雅蓝 《电子设计工程》 2024年第5期70-74,共5页
由于外界强噪声干扰导致电力设备不能正常运行,为此,基于声阵列设计了一种新的电力设备强干扰噪声源识别系统。采用SJI19210型采集器采集信号,通过SIK-99101型处理器拼接组合信号,利用SUIJNUHJ121型分析器内部的进场声全息分析模块完成... 由于外界强噪声干扰导致电力设备不能正常运行,为此,基于声阵列设计了一种新的电力设备强干扰噪声源识别系统。采用SJI19210型采集器采集信号,通过SIK-99101型处理器拼接组合信号,利用SUIJNUHJ121型分析器内部的进场声全息分析模块完成噪声源分析。分别设定噪声分析程序和声阵列识别程序,利用声阵列的扫描因子确定噪声源,完成电力设备强干扰噪声源识别。实验结果表明,所设计系统对稳定波动噪声信号噪声源识别精度高于96.42%,对不稳定信号噪声源识别精度在95.25%以上,对相对稳定噪声识别精度为94.36%,具有极强的识别能力。 展开更多
关键词 声阵列 电力设备 强干扰 噪声源识别 识别系统
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低信噪比微震P波到时拾取与干扰信号剔除方法及应用
16
作者 李思佑 闭水劲 +3 位作者 董陇军 张义涵 杨清伟 裴重伟 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第8期158-165,共8页
针对低信噪比和复杂微震信号P波准确拾取困难的问题,基于P波震相到达的时频特性,提出了一种协同离散小波变换(DWT)、自适应积分峰度拾取法(PAI-k)和赤池信息准则(AIC)的P波到时拾取技术,同时,依据波形局部相似原理对微震信号中的潜在干... 针对低信噪比和复杂微震信号P波准确拾取困难的问题,基于P波震相到达的时频特性,提出了一种协同离散小波变换(DWT)、自适应积分峰度拾取法(PAI-k)和赤池信息准则(AIC)的P波到时拾取技术,同时,依据波形局部相似原理对微震信号中的潜在干扰波形进行自动剔除。为验证所提方法的有效性,开展了不同信噪比波形的到时拾取模拟研究和甘肃金川二矿区采场主动震源定位试验。结果表明:相较于传统方法,提出的方法在不同信噪比水平中的P波初至点拾取准确性均为最高,其中,低信噪比下的拾取准确率超过了80%。此外,采用该方法处理的P波到时数据,采场内主动震源的平均定位误差为6.6 m,有效提升了复杂噪音环境中的定位精度。 展开更多
关键词 微震监测 P 波到时拾取 噪音剔除 震源定位
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基于二级迭代的局部近场声全息研究及实验
17
作者 柴凯 楼京俊 +1 位作者 李荣华 胡俊波 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1441-1450,共10页
为了有效减小传统近场声全息声场重建过程中的“窗效应”和准确利用有限测量孔径测量并定位潜艇的表面声源,提出一种基于二级迭代的局部近场声全息方法。首先,通过改进基于正交球面波的局部近场声全息方法,提出基于二级迭代的局部近场... 为了有效减小传统近场声全息声场重建过程中的“窗效应”和准确利用有限测量孔径测量并定位潜艇的表面声源,提出一种基于二级迭代的局部近场声全息方法。首先,通过改进基于正交球面波的局部近场声全息方法,提出基于二级迭代的局部近场声全息方法;然后,仿真对比上述两种局部近场声全息方法的重构结果,研究外推误差和扩展测点数对重构精度的影响;最后,在消声水池中利用小孔径全息测量面进行基于二级迭代的局部近场声全息的实验研究。结果表明,基于二级迭代的局部近场声全息能大大减小有限测量孔径带来的“窗效应”和“孔径重复效应”误差,验证了该方法的优越性,可为水下大尺寸声源的近场声全息精确测量提供重要参考。 展开更多
关键词 局部近场声全息 波数域外推 窗效应 二级迭代 噪声源识别
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基于传递路径的加速行驶车外噪声源识别与改进 被引量:3
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作者 李毅 谢运和 何嘉洋 《内燃机与动力装置》 2024年第2期48-52,共5页
为降低某乘用车加速行驶车外噪声,通过加速行驶车外噪声试验采集目标点数据,分析目标点噪声曲线及车辆位移曲线,得出目标点最大噪声时的车辆位置;建立车辆加速行驶车外噪声主要声源部件到车外目标点传递路径模型,通过频谱分析噪声频率;... 为降低某乘用车加速行驶车外噪声,通过加速行驶车外噪声试验采集目标点数据,分析目标点噪声曲线及车辆位移曲线,得出目标点最大噪声时的车辆位置;建立车辆加速行驶车外噪声主要声源部件到车外目标点传递路径模型,通过频谱分析噪声频率;利用传递路径分析判断主要噪声源,并对主要噪声源发动机进行优化。结果表明:最大噪声时车辆位于超过测试场地中心线4.6 m处,最大噪声源为发动机,噪声频率为140~180 Hz;将发动机转速为4500 r/min时转矩上升初始值减小后,车外噪声降低了2.6 dB,满足标准限值要求。传递路径分析方法可为加速行驶车外噪声源识别和改进提供参考。 展开更多
关键词 加速行驶车外噪声 传递路径分析 噪声源识别 频谱分析
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高铁下部区域噪声源设置对噪声预测影响分析
19
作者 周铁军 李志强 +4 位作者 王晨歌 潘永琛 柳润东 邵琳 陈明杲 《中国铁路》 北大核心 2024年第11期14-19,27,共7页
根据高铁噪声源总体分布特征,建立考虑时变影响特征的高铁噪声预测方法。通过开展速度350 km/h的高铁噪声源识别试验和车外辐射噪声测试,分别从时域变化曲线和动车组通过时段等效声级2个方面,分析高铁下部区域噪声源不同设置方案对预测... 根据高铁噪声源总体分布特征,建立考虑时变影响特征的高铁噪声预测方法。通过开展速度350 km/h的高铁噪声源识别试验和车外辐射噪声测试,分别从时域变化曲线和动车组通过时段等效声级2个方面,分析高铁下部区域噪声源不同设置方案对预测结果的影响。对比结果表明:高铁下部区域等效为声功率均匀分布的线声源时,与实际声源分布差异较大,噪声预测误差相对较大;根据转向架附近噪声源分布特征,将下部区域划分为9个离散的子声源,不仅能够更加准确地表征高速动车组运行时的噪声时域特征,还可进一步提升噪声预测精度至0.5 dB(A)内。 展开更多
关键词 高速铁路 下部区域 噪声预测 噪声源识别 等效声级
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基于稀疏矢量声阵列的噪声源识别方法研究
20
作者 景文倩 曾相龙 叶玲 《华东交通大学学报》 2024年第5期105-114,共10页
【目的】为了提高质点振速的重建精度,保证声源识别的准确性,【方法】采用质点振速测量替代传统的声压测量,然后将矢量传感器与稀疏采样及稀疏正则化相结合,建立一个基于稀疏矢量声阵列的压缩等效源-近场声全息技术模型(CESM-v),并开展... 【目的】为了提高质点振速的重建精度,保证声源识别的准确性,【方法】采用质点振速测量替代传统的声压测量,然后将矢量传感器与稀疏采样及稀疏正则化相结合,建立一个基于稀疏矢量声阵列的压缩等效源-近场声全息技术模型(CESM-v),并开展数值仿真和实验研究。通过质点振速重建、等效源源强重建、误差计算等多角度分析,将文章提出的CESM-v模型与传统的等效源-近场声全息技术(ESM)模型和现有的CESM-p模型进行对比。【结果】CESM-v模型总是优于另外两个模型,在稀疏采样条件下可获得媲美传统ESM充足采样条件下的质点振速重建效果,且比CESM-p模型具有更高更稳定的质点振速重建精度。仿真和实验结果均表明,CESM-v模型具有更好的稳定性和可靠性,在少量采样点条件下依然可获得较好的质点振速重建结果,从而保证声源识别的准确性。【结论】凭借优越的声场重构稳健性,CESM-v模型可推广至轨道交通等实际工程中,应用于噪声源识别及故障诊断。 展开更多
关键词 噪声源识别 稀疏矢量声阵列 质点振速测量 压缩感知 近场声全息 等效源法
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