基于聲強試驗與EMD-ICA模型的柴油機噪聲源識別研究*

杜憲峰　范文強　孫福強　張　磊（1-天津大學內燃機燃燒學國家重點實驗室　天津　0007　-東風朝陽朝柴動力有限公司-遼寧工業大學省汽車振動與噪聲工程技術研究中心）

基于聲強試驗與EMD-ICA模型的柴油機噪聲源識別研究*

杜憲峰1，2，3范文強2孫福強2張磊3
（1-天津大學內燃機燃燒學國家重點實驗室天津3000722-東風朝陽朝柴動力有限公司3-遼寧工業大學省汽車振動與噪聲工程技術研究中心）

摘要：噪聲源識別是實現柴油機噪聲控制的關鍵因素，合理有效的試驗測試與時頻分析技術是實現噪聲源分離識別的重要手段。基于經驗模態分解（EMD）與獨立分量分析（ICA）算法建立EMD-ICA分離識別模型，并結合聲強測量法與EMD-ICA模型對噪聲源進行分離及特征提取研究，即充分利用了聲強測量法準確、辨識精度高的優勢，也實現了分析模型強大的數據處理能力。同時，采用相關性與相干函數方法有效探討了EMD分解分量與ICA分離分量信號特征的一致性。研究結果表明，EMD-ICA模型能夠實現單一通道測量信號的信號源分離識別，聲強測量法也驗證了該模型在實際應用中的有效性和可行性，對于柴油機噪聲源控制具有一定的指導價值。

關鍵詞：EM D-I CA模型聲強測量法特征提取噪聲源柴油機

引言

柴油機NVH（Noise，Vibration，Harshness）性能已成為標志柴油機內在產品質量的重要指標，其噪聲源控制一直是待解決的重要問題。這是因為柴油機噪聲信號為復雜的非平穩信號，噪聲源響應相互交錯、相互耦合，一定程度上限制了噪聲源的分離識別及信號特征的分析研究[1]。

近年來，研究學者采用試驗技術手段對柴油機噪聲源進行了大量研究，并取得了很多的研究成果[2-3]。其中，聲強測量法可以消除封閉曲面外的其它聲源和環境反射對測試結果的影響，具有分析準確、直觀、辨識精度高等特點，是目前行之有效的噪聲源測量方法。隨著計算機技術與信號處理技術的快速發展，經驗模態分解（EMD）、獨立分量分析（ICA）等時頻分析方法在信號特征提取研究應用中的良好表現[4-7]，為柴油機噪聲源分離識別提供了可能。

本研究在EMD與ICA算法及原理研究基礎上，充分發揮兩者在信號特征提取中的優勢，建立了關于柴油機噪聲源的EMD-ICA分離識別模型，并結合聲強測量試驗手段驗證該分析模型的合理性及有效性，對于柴油機噪聲源控制具有一定的指導價值。

1　噪聲源分離識別分析流程

EMD方法基于以下假設：

1）任何復雜的數據或信號都是由具有不同特征時間尺度的簡單IMF分量組成；

2）任何兩個IMF分量之間是相互獨立的，一個信號可以包含多個IMF分量，如果各IMF分量之間相互重疊，便形成復合信號；

3）信號至少有兩個極值點，即一個極大值和一個極小值；

4）特征時間尺度由極值點時間尺度定義；

5）如果信號沒有極值點而只包括拐點，則可先對信號進行一個或多次微分獲得極值點，然后再通過積分獲得相應分量。

復雜信號經過EMD分解后，可得到多個IMF分量，盡管個別分量不能保證有很好的物理意義，但多數情況下每個IMF分量能看出一些有用信息。原始數據序列最終可以表示為[8-9]：

式中：rn（t）為殘余項，代表信號的平均趨勢，IMF分量im f1，imf2，…，im fn分別包含了信號從高到低不同頻段的成分。

設X=[x1，x2，…，xm]T為m道混合觀測信號，S= [s1，s2，…，sm]T為n個相互統計獨立的源信號，則X與S之間關系為[10-11]：

m

式中：A為未知的m×n混合矩陣；ai是混合矩陣的基向量，且滿足m≥n。ICA是在某些限制條件下，根據X的統計特性，給出方程唯一解，實現獨立分量的提取。

ICA基本原理是在源信號S和混合矩陣A均未知的情況下，按照一定的優化準則，尋求最優分離矩陣W，對測量信號進行解耦變換，由觀測信號得到源信號的近似估計值Y，使得輸出信號Y=WX中各分量盡可能相互獨立，輸出向量Y即為源信號S的近似逼近。可以描述如下：

由ICA的基本原理可知，僅根據混合觀測信號恢復源信號是極為困難的，為確保ICA問題具有唯一的確定解，應結合相應的先驗知識，并對其數學模型施加一定的約束條件。發動機噪聲源信號是從實際應用中不同的系統部件產生的，滿足相互獨立的條件，針對ICA具體模型對未知源信號實行獨立性的假設具有一定的現實意義。

在上述EMD與ICA算法與原理研究基礎上，針對單通道測量信號在信號源分離與識別方面的不足，建立了EMD-ICA分析流程如圖1所示。該分析流程采用EMD方法獲得一系列IMF分量，采用相關性分析方法選擇出主要的IMF分量，并將其與原始信號一起作為ICA盲源分離模型的輸入項，運用FastICA算法可以實現各信號源的分離，分離獲得的IC分量經小波分析方法有效提取出各信號源的時頻特征。可見，EMD-ICA分析流程的采用實現了單一通道測量信號的信號源分離與識別，并克服了源信號數不超過觀測信號數的假設。

同時，采用聲強測量法測量獲得柴油機表面輻射噪聲的聲強分布云圖，找到其主要噪聲源，為驗證EMD-ICA分析流程奠定基礎。其中，聲強I是垂直于聲波傳播方向的單位面積上單位時間內通過的平均聲能。在n方向上聲強分量I 可以表示為：

式中：p為聲場中某點的聲壓；vn為該點沿n方向的質點瞬時振動速度；E[]—數學期望。

采用兩只間距為Δn的傳聲器同時感受聲壓信號，若Δn很小，則可用兩傳聲器聲壓信號p1與p2的均值來代替其中點的聲壓，用一階有限差分來近似聲壓梯度得：

式中：In（f）為n方向上f頻帶的聲強；G12（f）為聲壓信號的單邊互功率譜；Im表示取虛部。

結合EMD-ICA分析流程與聲強測量法，建立的噪聲源分離識別分析流程如圖1所示。

圖1　基于EMD-ICA模型與聲強測量技術的噪聲源識別流程

2　柴油機噪聲源分離識別研究

柴油機噪聲源測量試驗在半消聲室內進行，采用LMS公司的TestLab數據采集分析軟件、LMS SCADAS305數據采集前端等設備，并將被測發動機用一假設的矩形包絡面包圍，沿x、y、z方向布置測點，各測點間距為50mm。測量工況為轉速2600 r/min、扭矩470N·m，噪聲信號采樣頻率為32.768 kHz，可分析頻率范圍為0～16.384 kHz。發動機測量包絡面包括：發動機前端面、發動機左側面、發動機右側面、發動機后端面、發動機上表面。其中，柴油機上表面的聲強分布云圖與測量噪聲信號頻譜圖如圖2所示。

圖2　柴油機上表面的聲強分布云圖與測量噪聲信號頻譜圖

由圖2結果分析可知，上表面聲功率級為127.3dB（A），聲強最大值對應進氣歧管接口處，疑為進氣有漏氣現象。氣門室罩聲強值較大，為上表面的主要輻射噪聲源。同時，由圖2中測量噪聲信號的頻譜圖可知，噪聲信號占有很寬的頻帶，低頻成分比較突出，但頻譜圖僅粗略表現出了整段信號的頻域特征，無法從頻譜圖中直接判斷哪個頻率成分各自代表的具體含義。

依據圖1所提出的噪聲源分析流程，對采集的上表面測量噪聲信號s1進行EMD分解，并對所分解的IMF分量與原始信號進行相關性分析，相關系數如表1所示。其中，相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量因素的相關密切程度。

表1　IMF分量進行相關性分析結果

選擇表1中相關性較大的IMF分量（im f1～im f8），并結合原始噪聲信號作為ICA分離模型的輸入量，進行柴油機噪聲信號源分離研究，分離結果（IC1～IC6）如圖3所示。

通過對分離分量IC1～IC6進行相關性分析，可以得到各分量與上表面測量噪聲信號s1的相關程度的大小。計算得出相關程度最大的兩個分量IC3與IC6的相關系數分別為0.5151與0.3376。采用FFT技術對圖3中獨立分量（IC3與IC6）進行頻譜分析，其分析結果如圖4所示。

圖3　柴油機上表面噪聲信號ICA分離結果

圖4　獨立分量：IC3與IC6的小波時頻分析結果

4 中的頻譜圖可知，獨立分量IC3 的能量主要集中在高頻段，且頻段范圍比較寬，研究表明為進氣歧管接口處漏氣現象所致；獨立分量IC6 的主要頻率成分存在于5～10 kHz 內，研究表明是由發動機缸內燃燒引起的燃燒噪聲，在燃燒激勵的作用下，氣門室罩振動產生輻射噪聲。計算結果表明IC3 與IC6 與進氣歧管部位以及上表面的氣門室罩的輻射噪聲源密切相關。同時，結合聲強測量法獲得的聲強分布云圖，對比分析相關系數較大分量的時頻特性分析結果發現，兩者良好的一致性驗證了EMD-ICA分離識別分析流程的有效性。采用聲強測量法對柴油機的后、右、前、左平面進行測量，同時，采集相應平面的噪聲信號。柴油機后、右、前、左平面的聲強分布云圖如圖5所示。由圖5 可知，右側面輻射噪聲的聲功率級最大為129.8dB（A），之后依次為前端面125.1dB（A）、左側面124.9dB（A）和后端面118.3dB（A）。研究表明：后端面中飛輪縫隙處輻射噪聲為主要輻射噪聲源，右側面中增壓器與排氣管輻射噪聲為主要輻射噪聲源，前端面中排氣歧管、渦輪及油底殼處輻射噪聲為主要輻射噪聲源，左側面中油底殼、高壓油泵輻射噪聲為主要輻射噪聲源。

圖5　發動機后、右、前、左平面聲強分布云圖

依據圖1所提出的噪聲源分析流程，可獲得柴油機后、右、前、左表面的測量噪聲分離結果。并通過測量噪聲信號與對應的主要分離信號源的相關性分析可獲得相關系數如表2所示。

表2　測量噪聲信號與其主要分離信號源的相關系數

由表2相關系數值大小可以判斷出，柴油機后、右、前、左表面測量噪聲信號所對應的最主要分離信號源分別為s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4。同時，采用FFT和cmorlet1-1.5小波基對最主要分離信號源進行FFT和小波變換的結果如圖6所示。

圖6　柴油機后、右、前、左平面的小波時頻分析結果

由圖6分析結果可知，s2-IC4與后端面中飛輪縫隙處等輻射噪聲源密切相關；s3-IC2與右側面中增壓器等輻射噪聲源密切相關；s4-IC6與前端面中油底殼處等輻射噪聲源密切相關；s5-IC4與高壓油泵等輻射噪聲源密切相關。同時，由提取的獨立分量波形中可以看出，獨立分量s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4保持了噪聲源信號的主要波形成分，表明FastICA算法從觀測信號中很好地提取出了振源波形信息。

同時，以柴油機上表面噪聲信號為例，由于內燃機各噪聲源都具有確定的時間周期和特定頻率范圍，初步判斷出分量imf6為活塞敲擊噪聲源，但不足以確定是否是較為完整的活塞敲擊噪聲源。因此，該研究引入相干函數分析方法，相干函數是表明兩個函數之間的內在關系、判別兩個信號相關程度的一個領域函數。對于平穩的時域相干分析可確定輸出響應在多大程度上來源于輸入激勵。相干函數描述如下：

式中：Gx（f）、Gy（f）分別為x（t）、y（t）的功率譜密度，Gxy（f）為x（t）與y（t）的互功率譜密度函數。

該研究以IMF分量作為輸入量，以ICA分離結果作為輸出量，對ICA分離噪聲信號源與EMD分解分量噪聲信息進行相干性分析，以確定兩者是否具有相關性，其活塞敲擊噪聲源的時域信號及對應的頻譜圖如圖7所示，兩者的相干函數分析如圖8所示。

由圖8相干函數曲線可以看出，分量imf6與分離分量IC1的活塞敲擊信號的相干性很好，絕大多數頻率之間的相干系數均接近于1，但在頻率1.8 kHz、3.8 kHz、10.5 kHz與14.2 kHz等附近的頻率成分相干性較差，可能來源于相鄰IMF分量的影響。同時，對于EMD分解與ICA分離過程中均存在一定的噪聲干擾，也會使得相干函數曲線存在一定誤差。

圖8　分量imf6與IC1信號的相干函數關系

1）在EMD與ICA算法及原理研究基礎上，建立了噪聲源分離識別的EMD-ICA分析模型，以EMD分解分量作為ICA分析的輸入量，克服了ICA技術對觀測數目的限制，實現了單一通道測量信號的噪聲源分離識別研究。

2）將EMD-ICA分析流程應用到柴油機噪聲源分離識別過程中，并依據聲強測量法測試獲得的柴油機輻射噪聲聲強分布云圖。通過兩者分析結果對比發現，氣門室罩、飛輪縫隙處、油底殼處等輻射噪聲以及增壓器、高壓油泵等噪聲源的識別結果基本一

3　結論

致，從而驗證了EMD-ICA模型在噪聲源分離識別應用中的有效性。

3）研究表明，EMD-ICA模型在實際應用中的有效性實現了柴油機噪聲源分離識別，對于快速實現噪聲源識別具有一定的指導價值，尤其為噪聲源控制關鍵措施的分析研究奠定了基礎，同時該方法也可擴展到其他領域的信號處理應用過程。

參考文獻

1馬大猷.噪聲控制學[M].北京：科學技術出版社，1987

2王之東，沈穎剛，畢鳳榮.基于聲強法識別柴油機表面輻射噪聲源的研究[J].噪聲與振動控制，5，2008，182-184

3于文英，單寶龍，王霞.柴油機燃燒噪聲與機械噪聲的識別及其對整機噪聲貢獻度的實驗研究[J].小型內燃機與摩托車，2011，40（1）：91~96

4C.Serviere，J.L.Lacoume，M.E1.Badaoui.Separationof combustion noise and piston-slap in dieselengine——Part II: Separation of combustion noise and piston-slap using blind source separation methods[J].Mechanical Systems and Signal Processing，2005，19：1165-1184

5王霞，劉昌文，畢鳳榮，等.基于獨立分量分析及小波變換的內燃機輻射噪聲盲源分離和識別 [J].內燃機學報，2012，30（2）：166-171

6J.Rafiee，P.W.Tse，A.Harifi,etal.A novel technique for selectingmotherwavelet function using an intelligent fault diagnosis system[J].Expert systems with Applications, 2009，36（3）：4862-4875

7N.E.Huang，Z.Shen，S.R.Long.The empiricalmode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedingsof the Royal Society of London Series，1998，454：903-995

8Qin Wu，Sherman D，Riemenschneider.Boundary extension and stop criteria forempiricalmode decomposition.Advances in Adaptive Data Analysis，2010（2）：157-169

9Cheng JS，Yu D J，Yang Y.Research on the intrinsicmode function（IMF）criterion in EMDmethod[J].MechanicalSystemsand Signal Processing，2006，20（4）：817-822

10Hywarinen A，Karhunen J，Oja E.Independent component analysis[M].New York：AWi-ley-IntersciencePublication，2001：175-182

11Hyv?rinen A.Independentcomponentanalysis：algorithms and app lications[J].NeuralNetworks，2000，13：411-430

中圖分類號：TK421+.6

文獻標識碼：A

文章編號：2095-8234（2015）05-0079-06

收稿日期：（2015-03-30）

*基金項目：遼寧省博士啟動基金項目（20141200）。

作者簡介：杜憲峰（1984-），男，副教授，博士，主要研究方向為柴油機振動噪聲與排放控制研究。

Source Identification of DieselEngine Noise Based on Sound Intensity Experimentand EMD-ICA M odel

Du Xianfeng1，2，3，FanW enqiang2，Sun Fuqiang2，Zhang Lei3
1-State Key Laboratory of Engines，Tianjin University（Tianjin，300072，China）
2-Dongfeng Chaoyang DieselCo.，Ltd.3-Automobile Vibration and Noise Engineering
Technology Research Centerof Liaoning Province，Liaoning University of Technology

Abstract：Noise source identification is one key factor in achieving the diesel noise control,reasonable experiment and time-frequency analysis technology are important methods to achieve separation and identification ofdieselnoise.Thispaperestablished EMD-ICA separationmodel based on empiricalmode decomposition（EMD）and independent componentanalysis（ICA）algorithm,and then studied the noise source separation and feature extraction based on sound intensitymeasurement and EMD-ICA model.The task takes fulladvantageofsound intensitymeasurementaccuracy and high identification，butalso realizes the powerful data processing capabilities of model.Meanwhile,the paper discussed the signal feature consistency of EMD decomposition and ICA component in use of the relevance and coherence function method.The results show that,EMD-ICA model can achieve source separation for single channel signal，and the sound intensitymeasurementmethod also proved the practical effectiveness and feasibility of this model,and hasaguiding value for dieselnoise source control.

Keywords：EMD-ICAmodel，Sound intensitymethod，Featureextraction，Noise source，Dieselengine