柴油机燃烧噪声与活塞敲击的分离——第二部分：用盲源分离法分离燃烧噪声与活塞敲击[外文翻译].rar
柴油机燃烧噪声与活塞敲击的分离——第二部分：用盲源分离法分离燃烧噪声与活塞敲击[外文翻译],附件c：译文柴油机燃烧噪声与活塞敲击的分离——第二部分：用盲源分离法分离燃烧噪声与活塞敲击c. servie`re,_, j.-l. lacoume, m. el badaoui摘要本文是专门用于柴油机燃烧噪声与活塞敲击的盲分离的。这两个现象只能从置于一个气缸里的加速度计传出的信号恢复得到。基于不稳定混合状态的卷积模型...
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附件C：译文
柴油机燃烧噪声与活塞敲击的分离——第二部分：用盲源分离法分离燃烧噪声与活塞敲击
C. Servie`re,_, J.-L. Lacoume, M. El Badaoui
摘要
本文是专门用于柴油机燃烧噪声与活塞敲击的盲分离的。这两个现象只能从置于一个气缸里的加速度计传出的信号恢复得到。基于不稳定混合状态的卷积模型，一种盲源分离的方法出现了。基于观测记录和新的技术的时变谱矩阵的联合对角化，我们引进了一种新方法来处理在频域排序模糊的问题。这种方法则适用于真实的数据，并且估计源经几个物理参数验证。那么，活塞敲击和燃烧噪声的贡献可以通过传感器恢复。这两个现象的能量可以根据加速度计的位置得出。
2005 Elsevier Ltd. 保留所有权利.
关键词：盲分离，活塞敲击，燃烧噪声
1. 引言
对于汽车发动机来说，噪声是一个重要的问题。汽车驾驶员都希望降低它，特别是柴油机。这些噪声的主要产生原因是机械和热现象。主要问题是他们都在谱图和时间上重叠。因此，安置在气缸的加速度计九记录下他们的贡献。每个现象的衡量都是必要的，以便了解哪些噪声必须减少，无论是活塞敲击还是燃烧噪声。第一部分的文件使用压力作为参考信号。在这第二部分，由燃烧现象和活塞敲击产生的噪声信号仅用加速度计传出的信号按盲分离（BSS）程序分离。盲分离方法主要是在没有噪声源的任何先验知识的情况下，从传感器记录的有限集中恢复不同物理源经传播媒介的独立贡献。盲分离法完全是基于相互独立源的假设，因此，所谓“盲的方法”，是因为不需要参考信号[1–4]。因此，在许多领域这是一个有力的工具（语音信号，通信，… ），而且在机械应用中也是。例如，盲分离法被利用的旋转机械诊断[ 5-8 ]或轴承故障检测[ 9 ] 。基本上，有两种方法已用于盲信号分离，一个是基于相互独立的情况下静止源[ 10-12]与另一个是明确的基于其非平稳[ 12,14 ]或其循环[ 15,16 ]的利用。在第一种方法中，声源被假定是非高斯和平稳的。经过定理Darmois [ 1,10 ] ，可以知道，当估计源是“因为大多数尽可能独立”时 ，对于一个具体的独立量能得到一个解决办法。盲分离技术通常通过几个参数的高阶矩、neguentropy或互信息测试分离信号的统计独立性 [ 2-4,11 ]。在本文中，当燃烧和活塞敲击发出的信号是类似脉冲噪声，不能从一个周期到其他周期转载时，用第二种方法。特别是，燃烧现象不能没有完全控制，其功率随循环变化。这种非平稳性将帮我们分离噪声源。该文开发了基于非平稳混合态得卷积模型盲分离法。基于观测记录和新的技术的时变谱矩阵的联合对角化，它引进了一种新方法来处理在频域排序模糊的问题。
柴油机燃烧噪声与活塞敲击的分离——第二部分：用盲源分离法分离燃烧噪声与活塞敲击
C. Servie`re,_, J.-L. Lacoume, M. El Badaoui
摘要
本文是专门用于柴油机燃烧噪声与活塞敲击的盲分离的。这两个现象只能从置于一个气缸里的加速度计传出的信号恢复得到。基于不稳定混合状态的卷积模型，一种盲源分离的方法出现了。基于观测记录和新的技术的时变谱矩阵的联合对角化，我们引进了一种新方法来处理在频域排序模糊的问题。这种方法则适用于真实的数据，并且估计源经几个物理参数验证。那么，活塞敲击和燃烧噪声的贡献可以通过传感器恢复。这两个现象的能量可以根据加速度计的位置得出。
2005 Elsevier Ltd. 保留所有权利.
关键词：盲分离，活塞敲击，燃烧噪声
1. 引言
对于汽车发动机来说，噪声是一个重要的问题。汽车驾驶员都希望降低它，特别是柴油机。这些噪声的主要产生原因是机械和热现象。主要问题是他们都在谱图和时间上重叠。因此，安置在气缸的加速度计九记录下他们的贡献。每个现象的衡量都是必要的，以便了解哪些噪声必须减少，无论是活塞敲击还是燃烧噪声。第一部分的文件使用压力作为参考信号。在这第二部分，由燃烧现象和活塞敲击产生的噪声信号仅用加速度计传出的信号按盲分离（BSS）程序分离。盲分离方法主要是在没有噪声源的任何先验知识的情况下，从传感器记录的有限集中恢复不同物理源经传播媒介的独立贡献。盲分离法完全是基于相互独立源的假设，因此，所谓“盲的方法”，是因为不需要参考信号[1–4]。因此，在许多领域这是一个有力的工具（语音信号，通信，… ），而且在机械应用中也是。例如，盲分离法被利用的旋转机械诊断[ 5-8 ]或轴承故障检测[ 9 ] 。基本上，有两种方法已用于盲信号分离，一个是基于相互独立的情况下静止源[ 10-12]与另一个是明确的基于其非平稳[ 12,14 ]或其循环[ 15,16 ]的利用。在第一种方法中，声源被假定是非高斯和平稳的。经过定理Darmois [ 1,10 ] ，可以知道，当估计源是“因为大多数尽可能独立”时 ，对于一个具体的独立量能得到一个解决办法。盲分离技术通常通过几个参数的高阶矩、neguentropy或互信息测试分离信号的统计独立性 [ 2-4,11 ]。在本文中，当燃烧和活塞敲击发出的信号是类似脉冲噪声，不能从一个周期到其他周期转载时，用第二种方法。特别是，燃烧现象不能没有完全控制，其功率随循环变化。这种非平稳性将帮我们分离噪声源。该文开发了基于非平稳混合态得卷积模型盲分离法。基于观测记录和新的技术的时变谱矩阵的联合对角化，它引进了一种新方法来处理在频域排序模糊的问题。
