【摘 要】
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汽车工作情况下,参数化传递路径方法可以识别发动机等振动源产生的振动对车内某一点的影响情况,但由于实车测试过程中的一些外部扰动以及噪声信号,所测得的工况数据难免掺噪,影响参数化模型的精度,进而隐藏具体问题路径。因此采用EEMD与小波包组合降噪的方法,旨在对庞大且复杂的工况数据进行降噪处理,提高参数化传递路径模型预测精度,识别被隐藏的路径。引入样本熵作为信号中噪声信号成分的量化准则,将已经剔除的噪声信
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汽车工作情况下,参数化传递路径方法可以识别发动机等振动源产生的振动对车内某一点的影响情况,但由于实车测试过程中的一些外部扰动以及噪声信号,所测得的工况数据难免掺噪,影响参数化模型的精度,进而隐藏具体问题路径。因此采用EEMD与小波包组合降噪的方法,旨在对庞大且复杂的工况数据进行降噪处理,提高参数化传递路径模型预测精度,识别被隐藏的路径。引入样本熵作为信号中噪声信号成分的量化准则,将已经剔除的噪声信号的样本熵作为信息代价函数,并佐以粒子群优化算法找寻最优阈值,以解决有效信号成分影响噪声方差估计进而影响阈值估计精度的问题。结合含噪IMF分量各自的归一化样本熵以及它们分解后的归一化样本熵设计出调参参数,将调参参数应用到本文提出的阈值函数中实现对EEMD与小波包组合降噪的自适应性改进。同时搭建仿真信号,罗列出现有小波包阈值估计方法与阈值函数。将本文以及现有的阈值估计方法与阈值函数两两结合,分别改进EEMD与小波包组合降噪算法并对仿真信号进行降噪,其中本文方法的纯净信号与降噪后重构信号的SNR与RMSE分别是23.669与0.2566,降噪效果最佳。运用现有的阈值函数与本文阈值估计方法结合,运用现有的阈值估计方法与本文阈值函数结合改进EEMD与小波包降噪的OPAX模型,图像结果表明改进后的2阶合成响应与2阶实测响应一致性变好,其中本文阈值估计方法与阈值函数结合所得的目标点合成响应与实测响应的SNR和RMSE为17.8731与0.0097,证明它们一致性最好,噪声的影响基本消除,改进效果最佳。且运用本文改进方法进行贡献量分析,发现被“噪声隐藏”的问题路径显示出来,可准确的对振动优化做出指导。
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