基于EMD和KNN的发动机辐射噪声预测研究.pdf
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1、现代制造、工艺装备Modern Manufacturing&Process Equipment2024年第1 期基于EMD和KNN的发动机辐射噪声预测研究王钰涵,郑旭,周南,唐冬林(浙江大学能源工程学院,浙江杭州31 0 0 2 7)摘要:针对基于发动机表面结构单通道振动的辐射噪声预测问题,提出了一种结合经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)和KNN(K-N e a r e s t n e i g h b o r)的预测算法,通过EMD将单一振动时域信号分解为多个本征模态函数(IntrinicModeFunction,IMF)信号,并将每个IMF信号作为
2、振动数据集的特征,最后以新的振动数据集为输入建立辐射噪声预测模型。试验结果表明,基于该算法建立的预测模型可解释方差分数为0.97,有着较小的预测误差。关键词:发动机辐射噪声经验模态分解KNN预测模型中图分类号:TK421.6Abstract:Aiming at the problem of radiated noise prediction based on single-channel vibration of engine surface structure,this paper proposes a prediction algorithm combining Empirical Mod
3、e Decomposition(EMD)and K-Nearest neighbor(KNN).EMD decomposes a single vibration time domain signal into multiple Intrinic Mode Function(IMF)signals,takeseach IMF signal as a feature of the vibration data set,and finally establishes a radiated noise prediction model with the newvibration data set a
4、s input.The experimental results show that the explainable variance score of the prediction model basedon the algorithm is 0.97,and the small prediction error is small.Keywords:engine,radiated noise,empirical mode decomposition,KNN predictive model0引言发动机是目前为止应用范围最广、使用数量最多的动力机械,常常作为车辆、船舶和飞机等机械的动力核心,是
5、名副其实的“心脏”。随着社会的进步和科技的发展,发动机的动力性、经济性逐渐提高,排放的气体对环境污染也越来越小,为工业社会做出了巨大的贡献,但这些性能的提高对发动机的NVH也有了更高要求,在保证发动机其他性能的前提下,研发出低振动噪声的发动机日渐成为行业的发展趋势。新兴的人工智能技术与传统制造业的结合是当今科研主流之一,机器学习方法在“多尺度、高维数”问题建模方面表现优异 1,通过机器学习研究发动机的性能已在学术界取得了许多成果。付强文献标识码:APrediction of engine radiated noise based on EMD and KNNWANG Yuhan,ZHENG X
6、u,ZHOU Nan,TANG Donglin文章编号:1 0 0 2-6 8 8 6(2 0 2 4)0 1-0 0 0 1-0 5等 2 通过多层长短期记忆网络算法成功预测了航空发动机的剩余寿命,Silitonga等 3应用内核的极限学习机预测燃料混合物在全油门条件下的发动机性能和废气排放参数,Wong等 4基于在线极限学习机实现更少测量和时间的发动机校准,Irdmousa等 5 针对发动机建立的线性参数变分模型成功地设计了模型预测控制器,Paul 等 6 应用人工神经网络预测单缸直喷柴油机压缩天然气流量变化对排放参数的影响,Bhowmik等 7 结合多目标响应面方法和人工神经网络成功预测
7、发动机的制动热效率等参数并找出最适于发动机运行燃料配比,Azman等 8 对模糊逻辑控制器和人工神经网络两种不同的人工智能控制器在直流电动机的速度控制中的应用作了比较研究。为研究发动机辐射噪声的预测,本文基于发动.1LAE现代检械IMaden MachineryIXiandai Jixie机台架试验采集的发动机表面结构单通道振动信号和对应的辐射噪声值,提出了一种结合EMD信号处理技术和KNN算法的发动机的辐射噪声预测方法,利用EMD将单一信号分解为多个信号以深入挖掘数据信息、拓展数据维度,通过处理后的信号建立KNN辐射噪声预测模型,并对比预测值与实测噪声评估模型的效果。1EMD和KNN算法原理
8、1.1丝经验模态分解(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)EMD是一种自适应的信号分离方法,能够将初始信号分解成多个有限带宽的窄带分量,这种分量被称为本征模态函数(Intrinic ModeFunction,IMF)。通过EMD实现信号的盲源分离,首先要寻找初始信号x(t)的所有极大值点和极小值点,拟合相应的包络线e(t)和e_(t),取其均值作为初始信号的均值包络m(t),对应表达式为:m:(t)=9(l)+e.(d)2初始信号减去均值包络即可得到剔除低频部分的新信号h(t):hi(t)=x(t)-mi(t)hi(t)通常是非平稳信号,不能满足IMF的定义条件
9、,即整个初始信号的极值点和过零点的个数相差不大于1,且在初始信号的任意时刻点的上下包络均值为o9。不断重复上述过程,直到第k次重复得到满足上述定义的h(t),则初始信号的一阶IMF分量为:c(t)=imfi(t)=h(t)将初始信号减去c(t),获得一个去掉高频成分的新信号r(t):ri(t)=x(t)-ci(t)对ri(t)重复c(t)的获取过程,得到对应第二个IMF分量c(t),持续进行上述过程,直到信号的第n阶IMF分量c(t)或其余量r(t)小于设定的终止值,或者残余分量,(t)是单调函数或常量,此时EMD信号分离完成,x(t)分解为:x()=Zc(t)+r,(t)i=12式中,r(t
10、)为趋势项,反映信号的平均趋势或均值。1.2 K最邻近算法(K-Nearest Neighbor,KNN)KNN算法是数据深入挖掘分析技术的一种,其基本原则为相同类别的样本在其特征空间内是相邻的,因而数据中的每个样本点都能够用与它最相邻的k个样本点来代表。算法的核心思想为:对于特征空间中的任一样本,若该样本的k个最相邻样本大部分都属于某一类,那么该样本也属于该类,和同属于该类的样本具有同样的特性。KNN算法在决策时只与和它最为接近的k个样本有关,而不是根据拟合的决策函数确定所要估计样本点的类别或者值,因此,对于存在较多交叉或重叠部分的判别类域的数据集,KNN算法具有更好的分类和回归效果。LAD
11、(1)B(2)图1 KNN算法回归原理图基于KNN算法的回归预测原理可参照图3,A为要估计的样本,B、C、D、E均为特征空间中的样本点,且A与B、C、D、E四点的关系为LABLACLADLAE,若采用最近的三个样本点估计A值(k=3),(3)A的估计值仅与特征空间中距它最近的B、C、D 三点有关,且与A相距越短的点权重越大,A点的预测值可表示为:(4)LAA B+LAC C+LA DA=LAI+LAC+LAD2数据获取及算法预测2.1楼数据来源为获取用于训练和验证的数据集,设计发动机(5)台架试验,采集发动机不同工况下表面结构振动和(6)现代制造、工艺装备Modern Manufacturin
12、g&Process Equipment辐射噪声值,振动噪声信号采集设备采用Siemens内的RMS值作为振动样本数据的一个维度,本次试的48 通道数据采集器,如图2 所示。声学麦克风测验所测的时域振动信号共分解为1 7 个IMF,因此振点根据国家标准GB/T1859.3的九点法布置,受测动样本的维度为1 7,噪声样本的维度为1,数据集的功机位置所限,现场仅布置8 个声学麦克风。为避样本容量为1 6 0,随机取全部样本集的8 0%作为训免气动噪声影响,发动机进排气均引出消声室,且在练集建立KNN辐射噪声预测模型,剩余2 0%作为排气管等金属管表面包裹有石棉等吸声隔热材料。验证集评估模型预测效果。
13、KNN模型训练时需要设定参数k,本文设定k的取值范围为0 到1 0、步长为1 的整数集合,通过网格搜索方法确定模型最优参数,具体建模流程如图4所示。时域噪声RMS计算原始振动噪声时域信号图2 声学麦克风测点油泵是发动机的高压部件之一,其表面振动较大,是发动机重要振源,本文选用油泵所在发动机表面处的法向振动信号预测发动机辐射噪声,油泵测点如图3所示,图中加速度传感器乙方向的振动即为建模所用的振动信号。本次试验对象为四缸四冲程柴油机,发动机测试工况为在1 0 0%负荷下转速从1 6 0 0 r/min到30 0 0r/min,转速每变化2 0 0 r/min测试一次稳态后的振动噪声数据,每次测1
14、0 s,考虑到人耳能听到的频率上限为2 0 kHz,分析频率选为2 0 48 0 Hz,为满足采样定律,采样频率设为分析频率的两倍,分辨率设置为1,以确保能得到清晰的频域数据。2.2预测模型构建方法发动机台架试验采集到的原始振动噪声数据集的样本为时域信号,噪声时域信号每0.5 s计算一次声压级的均方根值(Root Mean Square,RMS),振动时域信号首先通过EMD分解成多个IMF信号,各IMF信号每0.5 s计算一次时刻内所有点的RMS值,将处理后相同0.5 s时刻的振动和8 点噪声声压级均值作为一个样本数据,每个IMF对应0.5 s2024年第1 期网格搜索调80%KNN国样本集H
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