风机非稳态噪声信号分析

　　我国的环境噪声主要来源于交通方面,而车辆产生的噪声占交通噪声的75%左右。随着人们对汽车乘坐舒适性要求的提高、环保意识的加强以及汽车工业的发展,汽车的噪声控制日益受到人们的重视。目前,对汽油车、柴油车的车内噪声问题已经采取了行之有效的控制措施,而混合动力汽车、电动汽车和燃料电池汽车等新能源汽车的噪声源识别与控制问题将成为科研人员面临的新课题。燃料电池轿车,旋涡风机是车外噪声的主要噪声源。根据燃料电池功率的需要不断调节进气量,风机工作在非稳态工况下,发出的噪声信号为非稳态信号。而传统的频谱分析只适用于稳态信号,为了分析非稳态噪声信号特点,基于小波包变换技术,提出了一种适用于分析非稳态信号的方法,在能量比-频域二维坐标空间中分析信号在各个频率带内的能量分布,观察信号的频域特性;同时提取各频率带相应时域信息,分层分析信号,为进一步降噪提出指导性措施[1]。

　　1 小波包分析

　　1.1 小波包变换基本理论

　　小波包变换是从小波分析延伸出来的一种对信号进行更加细致的分析与重构的方法。小波包函数通常用

表示, i, j, k分别表示子带序号,频率分辨率和时间平移量,其表达式为

　　这里, i= 1,2,3,jn为子带序号。小波函数Wi可由如下递推关系式得到

　　其中Wi表示小波母函数, h(k)和g(k)分别是离散滤波器与尺度函数和小波母函数相关的积分镜像滤波器系数。

　　设原始信号f(t)的小波包系数为

其解由下式求得

　　假设小波系数满足正交条件,那么小波包组分信号fif(t)可表示为小波包函数的线性组合如下

　　原始信号在尺度j下经过小波包分解可表示为[2,3]

　　1.2 噪声信号特征向量的提取

　　(1)振动噪声特性试验时,通常选取的采样频率大概是Fs≈40000Hz,则采用小波包变换分析噪声信号的频率范围为0-Fs/2(大约20000Hz)。在利用matlab对信号进行小波包分析时,最大可以实现的分解层数为n=9,即把信号分解成为29=512个小波包子空间,则每个小波包子空间占有的频段大约为Fs/2/512=39HZ,从而得到第九层从低频到高频512个频带成分特征信号。一般情况下噪声信号的能量主要集中在0-6000Hz,故只选取前150个频带成分特征信号

　　(2)求各频带信号的能量。特征信号Sij(i=0,1,,,150)对应的能量为

　　

表示特征信号;Sij(i=0,1,,,150)离散点的幅值。

　　(3)构造特征向量。以信号各频带能量为元素以构造特征向量T=[E1,E2,,,Ei],其中(i=0,1,,,150)。为方便分析,对向量进行归一化处理,令

归一化后的特征向量为T=[E1/E,E2/E,,,Ei/E][4,5,6]。