发动机噪声源识别技术的研究

　　内燃机的发明极大地推动了运输业的飞速发展,同时也给现代文明带来了两个现实问题:废气污染和噪声污染。随着世界各国噪声污染危害的日益严重,噪声限制的标准愈加严格,如何降低和控制噪声便成为共同关注的研究热点。神经网络具有大规模并行处理、自组织、自适应、容错性、高度非线性映射及很强的泛化能力,在分析非线性问题方面有着独特的优势。本文利用神经网络对2135柴油机在不同转速、负荷及气缸压力下的试验数据反复学习,对发动机噪声源进行识别,取得了满意的结果。

　　1　神经网络结构及算法

　　1.1　网络结构

　　本文采用改进的多层前馈神经网络(ErrorBack Propagation Training)结构如图1.设m为网络总层数(包括输入层和输出层),记neuron(s,i),s层为第的第i个神经元,ns为第s层总神经元数。

式中w^si,k为neuron(s-1,k)与neuron(s,i)之间的连接权值,f(·)非线性作用的函数,用以表征人工神经元的输出特性。

　　本文采用单极性Sigmoid函数

　　1.2　网络学习算法

　　识别结构如图2.输入x1i为发动机的转速、负荷、气缸压力、频率,输出y为单输出系统--噪声级的频谱。实际输出y与网络输出的偏差e作为网络的学习信号,通过Delta学习算法进行权值更新,e最终将趋于一预先设定值。输出层误差函数

式中s=m,m-1,…,2;k=1,2,…,ns;η为学习率0<η<1,本文经过试算取0.6;δsk为neuron(s,k)的误差信号

　　2　发动机噪声分析试验

　　本试验是在2135柴油机上完成的,发动机后接电涡流测功机,使用ND2型精密声级计,测出发动机在不同转速、负荷、气缸压力下的噪声级频谱。从测试结果分析看出,发动机噪声是由燃烧噪声和机械噪声组成的。机械噪声由齿轮传动,供油系统,阀链等声源产生的噪声,于1000Hz以下出现声压级的峰值,最高声压级可达92dB.燃烧噪声是由于燃烧室中气体的波动,通过发动机传递到大气中而产生的,频谱在1000-2000Hz的范围内声压级出现明显的峰值,最高声压级可达85dB.所有测出的数据经数据采集接口采集到计算机中。如图3.

　　3　结果分析

　　BP网络结构,输入层:3个神经元,分别对应:转速(900-1500 r/min),负荷(10%-100%),各工况下的气缸压力。输出层:1个神经元,对应发动机总体噪声级频谱。网络结构:3X9X1.样本输入、输出归一化至[0,1].用MATLAB语言软件包试算了2、3、4、5隐层,结果单隐层识别结果最好。发动机总体噪声测试结果如图4.基于神经网络的动态识别结果如图5.图4转速1500r/min,负荷90%,机械噪声峰值出现在610Hz,其大小为92dB,燃烧噪声峰值出现在1400Hz,其大小为78dB,由图5的结果看,机械噪声峰值频率612Hz,峰值为95dB,燃燃烧噪声的峰值频率为1420 Hz,峰值81dB,最大误差为3.8%.满足工程设计要求,识别结果比较满意。