均频小波变换：内燃机噪声源识别的新突破

均频连续小波变换是一种创新的小波变换算法，由景国玺、郝志勇等人提出，旨在改进传统的信号处理方法，特别适用于内燃机主要噪声源的识别。相比于传统的傅立叶变换，均频小波变换具有显著的优势。它能更好地处理非平稳周期信号，如内燃机噪声和振动信号，因为其在时频窗口中的频率成分分布更接近线性，从而可以直接分析信号的时间和频率特性。 在本文中，作者对四缸柴油机的噪声和振动信号进行了均频小波变换，与传统的功率谱分析方法进行了对比，结果显示均频小波变换能有效地揭示信号的时频分布特征，这对于准确识别内燃机的主要噪声源至关重要。此外，通过将声信号测量结果与表面振动信号相结合，这种方法使得噪声识别过程更为便捷和精确。 尽管振动测量在内燃机状态检测中广泛使用，但声学测量因其无需直接接触被测物体、对物理变化敏感以及未来发展趋势，具有更大的吸引力。然而，处理非平稳信号时，传统的短时傅立叶变换和Wigner-Ville分布由于时间分辨率和频率分辨率的固定性，限制了它们在这些复杂信号分析中的应用。相比之下，小波变换凭借其在不同频率范围内的自适应分辨率，成为了首选的时频分析工具。 作者指出，小波变换已经在内燃机噪声信号的分析中取得了显著成果，并认为其在未来有广阔的应用前景。因此，均频小波变换作为一种新型的信号处理工具，对于提高内燃机噪声源识别的精度和效率具有重要的理论价值和实践意义。通过本文的研究，可以为相关领域的工程师们提供一种有效且先进的噪声源定位方法。