[发明专利]一种基于小波变换的非平稳排气噪声信号阶次定量提取方法

说明书

一种基于小波变换的非平稳排气噪声信号阶次定量提取方法，包括：1)通过转速脉冲信号计算转速曲线，并获得对应的时间序列；2)采用三次样条曲线对转速曲线进行平滑处理，获得光滑的转速曲线；3)建立用于相关变换计算的标准加窗小波函数；4)采用加窗小波函数对非平稳排气噪声信号进行时域相关变换，获取各阶次的时域波动信号；5)对时域阶次波动信号进行声压级变换，获取各阶次声压级曲线。本发明可克服频谱泄漏、阶次混叠等问题；简化阶次提取的过程；实现更加精准的声品质分析；各阶次分量的时域波动信号可进行自由组合，同时可转换为阶次声压级，从而为排气噪声品质的研究以及不同结构消声效果定量对比分析奠定基础。

技术领域

本发明涉及一种非平稳噪声信号阶次分析处理方法，特别是加速工况下汽车排气噪声信号的时域阶次定量提取方法。

背景技术

阶次噪声在汽车排气噪声中占居主要成分，对汽车声品质有着重要的影响，同时阶次成分的定量提取是排气消声结构分析设计的基础。阶次分析方法主要分为硬件阶次跟踪法和计算阶次跟踪法(COT,computed order tracking)。硬件阶次跟踪法操作较为复杂，随着计算机技术的发展，计算阶次跟踪法逐渐成为主流。计算阶次跟踪法都采用的是时域等间距的原始数字信号，经过多年发展已形成了多种处理方法。基于短时傅利叶变换的阶次分析方法由Gabor于1946年提出，可以对非稳态信号进行时(转速)-频表示，但是不能重构阶次分量的时域波形，无法定量计算阶次声压级。基于等角度重采样的阶次分析方法最早由Potter提出，该方法虽然能够进行时间(转速)-阶次表示，但是也不能重构阶次分量的时域波形。1993年，Vold首次在Kalman滤波器的基础上提出了基于角速度的Vold-Kalman阶次跟踪算法，此阶次跟踪分析方法能够对转速变化进行自适应调整，避免了由于时频变换和重采样导致的相位偏移，可以实现阶次分量的时域波形重构，但是不能对信号进行时-频表示，同时需要进行大规模的解耦计算，较难实现在线处理。2001年，Albright和Qian从Gabor展开思想出发，提出基于Gabor时频变换的阶次跟踪分析，该方法即可以对信号进行时-域表示，也可根据时频图上阶次成分提取的系数进行波形重构获得阶次分量的时域波形，从而更加全面地分析阶次噪声。但是这种方法经过时频变换后阶次分量在相位上有偏移，且该方法的时间窗的宽度与频率无关，是一种恒分辨率分析，因而难以对非平稳时变信号进行准确的阶次分析和提取，限制了该方法的应用。近年来，也有部分专利提出了阶次信号的提取分析方法。如专利号为CN201510715768.1的发明专利(一种发动机非线性阶次分量提取分析方法，2015年10月29日)，利用离散傅里叶变换DFT计算获得三维频谱图，然后对谱图上的线性阶次曲线进行提取。专利号为CN201610219654.2的发明专利(主动悬置被动侧加速度主阶次振动信号实时提取方法，2016年4月11日)，利用快速傅里叶变换FFT处理获取信号频谱的峰值，再进行主阶次信号的时域重构，从而成功提取主阶次信号。

以上阶次分析技术都是以傅立叶变换为基础，而傅利叶变换为线性变换，是一种恒分辨率分析，用来分析非线性的时变信号时，会出现频率泄漏、阶次混叠等问题，从而使得分析结果出现较大误差。加速行驶中的汽车排气噪声是非线性的时变信号，需要一种非线性可变分辨率的分析方法对其阶次噪声成分进行准确追踪提取。专利号为CN201510685473.4的发明专利(基于非线性调频小波变换的阶次跟踪方法，2015年10月22日)，采用非线性调频小波变换对振动信号进行时频分析，然后利用谱峰最大值搜索、最小二乘法拟合、包络解调、等角度重采样等手段，最终完成信号的阶次跟踪。此方法在以时域图为基础对阶次成分进行分析，不能重构阶次分量的时域波形，无法准确定量提取阶次分量。本发明提出一种基于小波变换的非线性多分辨率的细化分析计算方法，用于阶次分量的定量提取及分析，准确提取出排气噪声中的阶次成分，从而为排气噪声声品质的进一步深入研究以及不同结构消声效果定量对比分析提供标准可靠的信号处理手段。

发明内容