基于小波阈值与EMD的高速列车辐射噪声分析

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铁路作为我国运输行业的骨干,一直在经济发展中发挥着举足轻重作用。这些年高速列车的发展,更加提升了我国的铁路事业。高速铁路运行过程中,噪声也随着列车的运行而产生,从而会引起车内噪声增大,降低了旅客的舒适度,特别是影响了居住在高速列车附近的居民的正常生活。如何降低高铁的辐射噪声,已经成为列车发展必须解决的课题。高速列车的辐射噪声级是高速列车重要性能指标之一,而对于高速列车辐射噪声的控制是降低高速列车辐射噪声级的关键所在,因此有必要在高速列车的设计阶段,开展对高速列车辐射噪声分析的目的在于研究其噪声产生机理,准确定位其主要噪声源,分析噪声信号的频率周期,为设计低噪声及低振动级的高速列车提供依据。高速列车辐射噪声是典型的非平稳信号,本文主要研究轮轨噪声频率,分析其频率周期,高铁轮轨辐射噪声在低频段,因此,本文结合信号处理的经典理论,依据仿真数据,运用现代信号处理的方法分析高速列车的辐射噪声特征,达到科学地评价和应用。本文主要做了以下研究工作:1、本文对小波变换的基础理论进行了介绍,主要分析了小波去噪原理,包括小波去噪的步骤,小波阈值的选取规则。并通过对仿真信号用Rigrsure阈值法,Sqtwolog阈值法,Heursure阈值法,Minimaxi阈值法进行处理,并分析去噪后的功率谱图,来验证小波阈值对信噪比的提高能力和对线谱的增强的能力。2、其次介绍了一种新的信号分析方法—经验模态分解方法,首先引入瞬时频率、固有模式分量的定义,进而介绍了经验模态分解方法,解释了基于经验模态分解方法的滤波原理,经验模态分解的筛选过程,所具备的完备性和正交性。然后介绍了集成经验模态分解方法和自适应噪声完备集合经验模式分解方法。最后对存在模态混叠的信号进行经验模态分解(EMD),集成经验模态分解(EEMD),自适应噪声完备集合经验模式分解(CEEMDAN)分解,通过比较,验证EEMD,CEEMDAN对于EMD存在的模态混叠的改善情况。3、采用小波Rigrsure,Sqtwolog,Heursure,Minimaxi阈值法处理信号,分析其处理信号的时频谱和边际谱。4、通过高铁轮轨频率特性,给出了高铁辐射噪声的数学模型。基于EMD、EEMD、CEEMDAN对高铁辐射噪声仿真信号进行线谱分析,通过特征模态函数(IMF)分量的自相关系数,选取真实IMF模态,对真实模态进行自相关谱分析,分析其频率特性。5、在低信噪比的情况下,通过EMD-小波阈值-LMS谱分析方法、EEMD-小波阈值-LMS的谱分析方法、CEEMDAN-小波阈值-LMS的谱分析方法对不同信噪比、不同频率的仿真信号进行多次验证,并与仿真信号的经典的谱分析方法、小波硬阈值去噪的谱分析方法比较,验证本文提出的理论对于提高高铁辐射噪声的谱分析分辨力的能力。
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