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基于EMD-SVM的小型发电机组物理声源灵敏度分析  
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【英文篇名】 Sensitivity Analysis on Physical Noise Sources of Small Generator Based on EMD-SVM
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【作者】 景亚兵; 刘昌文; 毕凤荣; 石纯放; 刘春朝; 田从丰;
【英文作者】 Jing Yabing; Liu Changwen; Bi Fengrong; Shi Chunfang; Liu Chunchao; Tian Congfeng; State Key Laboratory of Engines; Tianjin University; Internal Combustion Engine Research Institute; Shantui Construction Machinery Company Limited;
【作者单位】 天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室; 天津大学内燃机研究所; 山推工程机械股份有限公司;
【文献出处】 天津大学学报(自然科学与工程技术版) , Journal of Tianjin University(Science and Technology), 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 小型发电机组; 物理声源; 灵敏度; 经验模态分解; 支持向量机;
【英文关键词】 small generator; physical noise source; sensitivity; empirical mode decomposition(EMD); support vector machine(SVM);
【摘要】 为了解决无法直接得到小型发电机组的物理声源及其灵敏度的问题,采用经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)协同分析的方法,开展噪声信号盲源分离,提取独立分量(IC)并识别主要物理声源,以测点声压级、机组功率和独立分量的声压级作为样本数据建立支持向量机回归模型,推导灵敏度计算函数,计算主要物理声源的灵敏度,得到了小型发电机组主要物理声源对辐射噪声的影响率.研究结果表明:影响该小型发电机组辐射噪声的主要因素有功率、配气机构噪声和驱动平衡轴的齿轮噪声,应用EMD-SVM协同分析可得到物理声源灵敏度,对于噪声控制具有重要指导意义.
【英文摘要】 To solve the problem that the physical noise sources of small generator and its sensitivity can't be obtained directly,the empirical mode decomposition(EMD)and support vector machine(SVM)were combined to separate the blind sources of noise signals,obtain the independent components(IC)and identify the physical noise sources.The SVM regression model was established on the samples of sound pressure level of measuring point,generator power and sound pressure level of the IC.The sensitivity calculation function ...
【基金】 国家科技支撑计划资助项目(2015BAF07B04)~~
【更新日期】 2017-10-26
【分类号】 TM31
【正文快照】 以内燃机驱动的发电机组运行噪声过大,不仅严重影响附近人员的工作生活,而且会影响装备使用作业的安全性及可靠性,因此降低发电机组噪声的需求十分迫切.物理声源识别[1]及灵敏度分析对于发电机组噪声控制具有重要意义,但是由于受传递路径、机械结构、工作循环及转速波动等影响,

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