基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别

噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (4): 224-230.

基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别

李艺江，陈克

（沈阳理工大学汽车与交通学院，沈阳110159 ）

收稿日期:2022-12-26 修回日期:2023-04-18 出版日期:2024-08-18 发布日期:2024-08-16

Vehicle′ s Internal Noise Source Identification Based on CEEMDANWSVD Combined Crosstalk Cancellation Method

Received:2022-12-26 Revised:2023-04-18 Online:2024-08-18 Published:2024-08-16

摘要/Abstract

摘要： 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。

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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