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1. 多故障源混合信息的特征分离与精确辨识

张建宇, 王国峰, 杨洋

噪声与振动控制 2022, 42 (1): 88-94.

摘要（707）

PDF（pc）（2114KB）（753）

多故障源的耦合问题，一直以来都是诊断领域面临的最大难题之一，能否实现多源信号解耦将直接影响故障诊断的准确性。在信源卷积混合的前提下，以多通道反卷积理论为基础，首先研究多故障源混合信息的特征分离方法。接着借助卷积混合后的仿真信号，研究反卷积系统的关键参数——初始滤波器长度对分离效果的影响。进而提出一种自适应的多源信息分离方法。为了确定分离系统的输入通道数量，基于小波分析与奇异值分解完成信号的源数估计；再通过设定滤波器长度的迭代区间，计算出不同参数下分离系统输出信号的时域指标，并自动选取最佳长度使得分离结果最优。最后，经滚动轴承的复合故障实验和多故障并发的工程数据验证，表明该方法在设定的滤波器长度范围内，能够根据信号的差异性自动寻优最佳参数，并成功分离出原始信号中隐含的各个故障源信息，实现机械故障的精确辨识。

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2. 汽车前围板隔声量测定及改进

杨洋1，褚志刚2，袁苗达1，段妍 1

噪声与振动控制 2014, 34 (2): 212-215. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2014.02.049

摘要（467）

PDF（pc）（1280KB）（1532）

基于混响室-消声室声强测量方法，测量某汽车前围板的隔声量。结果表明：空调进气口内外循环转换阀与阀口贴合不紧密是隔声薄弱主要原因。在与空调进气口内外循环转换阀阀口相贴合的阀体部位粘贴密封材料，用EVA+低熔点毛毡+双组分声学材料代替原有的EVA+低熔点毛毡材料后，相应的测试结果表明：改进后，该汽车前围板的隔声量在500～6300 Hz频段平均提高了约7 dB。对改善其隔声性能进而改善车内声学环境具有重要意义。

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3. 汽车声学密封性能检测

杨洋 1，褚志刚 2

噪声与振动控制 2013, 33 (6): 91-95. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.020

摘要（476）

PDF（pc）（1427KB）（1484）

首先基于已知蜂鸣器声源的识别结果检验波束形成的声源识别准确性，在此基础上，利用波束形成声源识别方法检测某汽车的声学密封性能，结果表明：右侧前车门后下部区域、后侧挡风玻璃是该汽车声学密封性能薄弱环节，为该车的声学密封性能改善指明方向，对降低车内噪声、改善其乘坐舒适性具有重要意义。

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4. 除自谱的互谱矩阵波束形成的噪声源识别技术

杨洋;褚志刚;倪计民;王卫东

2011, 31 (4): 145-148. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.04.034

摘要（2632）

由于传声器阵列具有自噪声的干扰，在各通道的互谱距阵中，消除对角自谱元素的波束形成，可以提高声源识别的精度。由此，建立相应的声源识别算法和平面声源的成像软件。并对某发动机在额定工况下的噪声源识别进行验证。结果表明：发动机前端噪声来源于空气压缩机排气出口和曲轴传动皮带轮的上方机体辐射；左右两侧噪声来源于发动机缸体和油底壳辐射。由此表明涉及的算法与成像软件的正确与有效性能。

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