均频小波变换提升内燃机噪声信号分析效率

本文主要探讨了一种创新的小波变换方法在内燃机噪声信号分析中的应用。作者景国玺、郝志勇与徐红梅、郭磊合作，来自浙江大学机械与能源工程学院的研究者们提出了均频小波变换，这是一种连续小波变换的新算法。传统的小波变换通常在小波系数云图中无法直观地展示频率成分在时频窗口中的线性分布，而均频小波变换解决了这个问题，使得频率在小波系数云图中呈现出近似线性的关系，这有助于更好地分析信号的时频特性。 内燃机作为重要的振动源和噪声源，其噪声控制已经成为全球关注的焦点。由于内燃机噪声信号是非平稳周期性信号，传统的傅里叶变换难以捕捉局部时间段内的频率变化。小波变换作为一种时频分析工具，因其能够在不同尺度下揭示信号的宏观和微观特征，以及在时域和频域间建立对应关系，因此被广泛应用于内燃机的故障诊断和噪声源识别。 文章通过对比均频小波变换与傅立叶变换的结果，证实了新算法的有效性。研究者选取某四缸柴油机的噪声信号，采用均频连续小波变换进行分析，所得结果与傅立叶变换的频谱分析高度一致，表明均频小波变换对于内燃机噪声信号的分析具有显著优势。 均频小波变换的基本原理涉及使用具有零均值且在时间和频率上能量局部化的函数，如基本小波或小波母函数，通过对函数进行伸缩和平移操作来获取不同尺度下的信号特征。这种方法的优势在于能够更准确地反映信号在频域中的分布情况，从而提供更深入的信号分析。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种改进的小波变换技术，不仅提升了内燃机噪声信号分析的精度，还为非平稳信号的时频分析提供了一种新的有效手段，这对于噪声控制和内燃机性能优化具有实际意义。