基于声强试验与EMD-ICA模型的柴油机噪声源识别研究*

杜宪峰　范文强　孙福强　张　磊（1-天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室　天津　0007　-东风朝阳朝柴动力有限公司-辽宁工业大学省汽车振动与噪声工程技术研究中心）

基于声强试验与EMD-ICA模型的柴油机噪声源识别研究*

杜宪峰1，2，3范文强2孙福强2张磊3
（1-天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津3000722-东风朝阳朝柴动力有限公司3-辽宁工业大学省汽车振动与噪声工程技术研究中心）

摘要：噪声源识别是实现柴油机噪声控制的关键因素，合理有效的试验测试与时频分析技术是实现噪声源分离识别的重要手段。基于经验模态分解（EMD）与独立分量分析（ICA）算法建立EMD-ICA分离识别模型，并结合声强测量法与EMD-ICA模型对噪声源进行分离及特征提取研究，即充分利用了声强测量法准确、辨识精度高的优势，也实现了分析模型强大的数据处理能力。同时，采用相关性与相干函数方法有效探讨了EMD分解分量与ICA分离分量信号特征的一致性。研究结果表明，EMD-ICA模型能够实现单一通道测量信号的信号源分离识别，声强测量法也验证了该模型在实际应用中的有效性和可行性，对于柴油机噪声源控制具有一定的指导价值。

关键词：EM D-I CA模型声强测量法特征提取噪声源柴油机

引言

柴油机NVH（Noise，Vibration，Harshness）性能已成为标志柴油机内在产品质量的重要指标，其噪声源控制一直是待解决的重要问题。这是因为柴油机噪声信号为复杂的非平稳信号，噪声源响应相互交错、相互耦合，一定程度上限制了噪声源的分离识别及信号特征的分析研究[1]。

近年来，研究学者采用试验技术手段对柴油机噪声源进行了大量研究，并取得了很多的研究成果[2-3]。其中，声强测量法可以消除封闭曲面外的其它声源和环境反射对测试结果的影响，具有分析准确、直观、辨识精度高等特点，是目前行之有效的噪声源测量方法。随着计算机技术与信号处理技术的快速发展，经验模态分解（EMD）、独立分量分析（ICA）等时频分析方法在信号特征提取研究应用中的良好表现[4-7]，为柴油机噪声源分离识别提供了可能。

本研究在EMD与ICA算法及原理研究基础上，充分发挥两者在信号特征提取中的优势，建立了关于柴油机噪声源的EMD-ICA分离识别模型，并结合声强测量试验手段验证该分析模型的合理性及有效性，对于柴油机噪声源控制具有一定的指导价值。

1　噪声源分离识别分析流程

EMD方法基于以下假设：

1）任何复杂的数据或信号都是由具有不同特征时间尺度的简单IMF分量组成；

2）任何两个IMF分量之间是相互独立的，一个信号可以包含多个IMF分量，如果各IMF分量之间相互重叠，便形成复合信号；

3）信号至少有两个极值点，即一个极大值和一个极小值；

4）特征时间尺度由极值点时间尺度定义；

5）如果信号没有极值点而只包括拐点，则可先对信号进行一个或多次微分获得极值点，然后再通过积分获得相应分量。

复杂信号经过EMD分解后，可得到多个IMF分量，尽管个别分量不能保证有很好的物理意义，但多数情况下每个IMF分量能看出一些有用信息。原始数据序列最终可以表示为[8-9]：

式中：rn（t）为残余项，代表信号的平均趋势，IMF分量im f1，imf2，…，im fn分别包含了信号从高到低不同频段的成分。

设X=[x1，x2，…，xm]T为m道混合观测信号，S= [s1，s2，…，sm]T为n个相互统计独立的源信号，则X与S之间关系为[10-11]：

m

式中：A为未知的m×n混合矩阵；ai是混合矩阵的基向量，且满足m≥n。ICA是在某些限制条件下，根据X的统计特性，给出方程唯一解，实现独立分量的提取。

ICA基本原理是在源信号S和混合矩阵A均未知的情况下，按照一定的优化准则，寻求最优分离矩阵W，对测量信号进行解耦变换，由观测信号得到源信号的近似估计值Y，使得输出信号Y=WX中各分量尽可能相互独立，输出向量Y即为源信号S的近似逼近。可以描述如下：

由ICA的基本原理可知，仅根据混合观测信号恢复源信号是极为困难的，为确保ICA问题具有唯一的确定解，应结合相应的先验知识，并对其数学模型施加一定的约束条件。发动机噪声源信号是从实际应用中不同的系统部件产生的，满足相互独立的条件，针对ICA具体模型对未知源信号实行独立性的假设具有一定的现实意义。

在上述EMD与ICA算法与原理研究基础上，针对单通道测量信号在信号源分离与识别方面的不足，建立了EMD-ICA分析流程如图1所示。该分析流程采用EMD方法获得一系列IMF分量，采用相关性分析方法选择出主要的IMF分量，并将其与原始信号一起作为ICA盲源分离模型的输入项，运用FastICA算法可以实现各信号源的分离，分离获得的IC分量经小波分析方法有效提取出各信号源的时频特征。可见，EMD-ICA分析流程的采用实现了单一通道测量信号的信号源分离与识别，并克服了源信号数不超过观测信号数的假设。

同时，采用声强测量法测量获得柴油机表面辐射噪声的声强分布云图，找到其主要噪声源，为验证EMD-ICA分析流程奠定基础。其中，声强I是垂直于声波传播方向的单位面积上单位时间内通过的平均声能。在n方向上声强分量I 可以表示为：

式中：p为声场中某点的声压；vn为该点沿n方向的质点瞬时振动速度；E[]—数学期望。

采用两只间距为Δn的传声器同时感受声压信号，若Δn很小，则可用两传声器声压信号p1与p2的均值来代替其中点的声压，用一阶有限差分来近似声压梯度得：

式中：In（f）为n方向上f频带的声强；G12（f）为声压信号的单边互功率谱；Im表示取虚部。

结合EMD-ICA分析流程与声强测量法，建立的噪声源分离识别分析流程如图1所示。

图1　基于EMD-ICA模型与声强测量技术的噪声源识别流程

2　柴油机噪声源分离识别研究

柴油机噪声源测量试验在半消声室内进行，采用LMS公司的TestLab数据采集分析软件、LMS SCADAS305数据采集前端等设备，并将被测发动机用一假设的矩形包络面包围，沿x、y、z方向布置测点，各测点间距为50mm。测量工况为转速2600 r/min、扭矩470N·m，噪声信号采样频率为32.768 kHz，可分析频率范围为0～16.384 kHz。发动机测量包络面包括：发动机前端面、发动机左侧面、发动机右侧面、发动机后端面、发动机上表面。其中，柴油机上表面的声强分布云图与测量噪声信号频谱图如图2所示。

图2　柴油机上表面的声强分布云图与测量噪声信号频谱图

由图2结果分析可知，上表面声功率级为127.3dB（A），声强最大值对应进气歧管接口处，疑为进气有漏气现象。气门室罩声强值较大，为上表面的主要辐射噪声源。同时，由图2中测量噪声信号的频谱图可知，噪声信号占有很宽的频带，低频成分比较突出，但频谱图仅粗略表现出了整段信号的频域特征，无法从频谱图中直接判断哪个频率成分各自代表的具体含义。

依据图1所提出的噪声源分析流程，对采集的上表面测量噪声信号s1进行EMD分解，并对所分解的IMF分量与原始信号进行相关性分析，相关系数如表1所示。其中，相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。

表1　IMF分量进行相关性分析结果

选择表1中相关性较大的IMF分量（im f1～im f8），并结合原始噪声信号作为ICA分离模型的输入量，进行柴油机噪声信号源分离研究，分离结果（IC1～IC6）如图3所示。

通过对分离分量IC1～IC6进行相关性分析，可以得到各分量与上表面测量噪声信号s1的相关程度的大小。计算得出相关程度最大的两个分量IC3与IC6的相关系数分别为0.5151与0.3376。采用FFT技术对图3中独立分量（IC3与IC6）进行频谱分析，其分析结果如图4所示。

图3　柴油机上表面噪声信号ICA分离结果

图4　独立分量：IC3与IC6的小波时频分析结果

4 中的频谱图可知，独立分量IC3 的能量主要集中在高频段，且频段范围比较宽，研究表明为进气歧管接口处漏气现象所致；独立分量IC6 的主要频率成分存在于5～10 kHz 内，研究表明是由发动机缸内燃烧引起的燃烧噪声，在燃烧激励的作用下，气门室罩振动产生辐射噪声。计算结果表明IC3 与IC6 与进气歧管部位以及上表面的气门室罩的辐射噪声源密切相关。同时，结合声强测量法获得的声强分布云图，对比分析相关系数较大分量的时频特性分析结果发现，两者良好的一致性验证了EMD-ICA分离识别分析流程的有效性。采用声强测量法对柴油机的后、右、前、左平面进行测量，同时，采集相应平面的噪声信号。柴油机后、右、前、左平面的声强分布云图如图5所示。由图5 可知，右侧面辐射噪声的声功率级最大为129.8dB（A），之后依次为前端面125.1dB（A）、左侧面124.9dB（A）和后端面118.3dB（A）。研究表明：后端面中飞轮缝隙处辐射噪声为主要辐射噪声源，右侧面中增压器与排气管辐射噪声为主要辐射噪声源，前端面中排气歧管、涡轮及油底壳处辐射噪声为主要辐射噪声源，左侧面中油底壳、高压油泵辐射噪声为主要辐射噪声源。

图5　发动机后、右、前、左平面声强分布云图

依据图1所提出的噪声源分析流程，可获得柴油机后、右、前、左表面的测量噪声分离结果。并通过测量噪声信号与对应的主要分离信号源的相关性分析可获得相关系数如表2所示。

表2　测量噪声信号与其主要分离信号源的相关系数

由表2相关系数值大小可以判断出，柴油机后、右、前、左表面测量噪声信号所对应的最主要分离信号源分别为s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4。同时，采用FFT和cmorlet1-1.5小波基对最主要分离信号源进行FFT和小波变换的结果如图6所示。

图6　柴油机后、右、前、左平面的小波时频分析结果

由图6分析结果可知，s2-IC4与后端面中飞轮缝隙处等辐射噪声源密切相关；s3-IC2与右侧面中增压器等辐射噪声源密切相关；s4-IC6与前端面中油底壳处等辐射噪声源密切相关；s5-IC4与高压油泵等辐射噪声源密切相关。同时，由提取的独立分量波形中可以看出，独立分量s2-IC4、s3-IC2、s4-IC6、s5-IC4保持了噪声源信号的主要波形成分，表明FastICA算法从观测信号中很好地提取出了振源波形信息。

同时，以柴油机上表面噪声信号为例，由于内燃机各噪声源都具有确定的时间周期和特定频率范围，初步判断出分量imf6为活塞敲击噪声源，但不足以确定是否是较为完整的活塞敲击噪声源。因此，该研究引入相干函数分析方法，相干函数是表明两个函数之间的内在关系、判别两个信号相关程度的一个领域函数。对于平稳的时域相干分析可确定输出响应在多大程度上来源于输入激励。相干函数描述如下：

式中：Gx（f）、Gy（f）分别为x（t）、y（t）的功率谱密度，Gxy（f）为x（t）与y（t）的互功率谱密度函数。

该研究以IMF分量作为输入量，以ICA分离结果作为输出量，对ICA分离噪声信号源与EMD分解分量噪声信息进行相干性分析，以确定两者是否具有相关性，其活塞敲击噪声源的时域信号及对应的频谱图如图7所示，两者的相干函数分析如图8所示。

由图8相干函数曲线可以看出，分量imf6与分离分量IC1的活塞敲击信号的相干性很好，绝大多数频率之间的相干系数均接近于1，但在频率1.8 kHz、3.8 kHz、10.5 kHz与14.2 kHz等附近的频率成分相干性较差，可能来源于相邻IMF分量的影响。同时，对于EMD分解与ICA分离过程中均存在一定的噪声干扰，也会使得相干函数曲线存在一定误差。

图8　分量imf6与IC1信号的相干函数关系

1）在EMD与ICA算法及原理研究基础上，建立了噪声源分离识别的EMD-ICA分析模型，以EMD分解分量作为ICA分析的输入量，克服了ICA技术对观测数目的限制，实现了单一通道测量信号的噪声源分离识别研究。

2）将EMD-ICA分析流程应用到柴油机噪声源分离识别过程中，并依据声强测量法测试获得的柴油机辐射噪声声强分布云图。通过两者分析结果对比发现，气门室罩、飞轮缝隙处、油底壳处等辐射噪声以及增压器、高压油泵等噪声源的识别结果基本一

3　结论

致，从而验证了EMD-ICA模型在噪声源分离识别应用中的有效性。

3）研究表明，EMD-ICA模型在实际应用中的有效性实现了柴油机噪声源分离识别，对于快速实现噪声源识别具有一定的指导价值，尤其为噪声源控制关键措施的分析研究奠定了基础，同时该方法也可扩展到其他领域的信号处理应用过程。

参考文献

1马大猷.噪声控制学[M].北京：科学技术出版社，1987

2王之东，沈颖刚，毕凤荣.基于声强法识别柴油机表面辐射噪声源的研究[J].噪声与振动控制，5，2008，182-184

3于文英，单宝龙，王霞.柴油机燃烧噪声与机械噪声的识别及其对整机噪声贡献度的实验研究[J].小型内燃机与摩托车，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，刘昌文，毕凤荣，等.基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别 [J].内燃机学报，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

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

中图分类号：TK421+.6

文献标识码：A

文章编号：2095-8234（2015）05-0079-06

收稿日期：（2015-03-30）

*基金项目：辽宁省博士启动基金项目（20141200）。

作者简介：杜宪峰（1984-），男，副教授，博士，主要研究方向为柴油机振动噪声与排放控制研究。

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