异常噪声源的识别方法、系统及电子设备、存储介质技术方案

本申请提供一种异常噪声源的识别方法、系统及电子设备、存储介质。该方法包括以下步骤：获取发动机的工作频谱数据和噪声频谱数据；基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据；针对发动机的每个零部件，根据其噪声频谱数据，确定该零部件在预设频率范围之内的噪声平均值；在发动机的各个零部件中，将所述噪声平均值最大的零部件作为发动机的异常噪声源。降低了分析异常噪声源的技术成本和技术难度，无需采用专门的设备，不需要操作人员具有专门的噪声分析知识储备，即可准确确定出导致发动机噪声过高的源头。的源头。的源头。

【技术实现步骤摘要】
异常噪声源的识别方法、系统及电子设备、存储介质


[0001]本专利技术涉及异常噪声源的识别
，尤其涉及一种异常噪声源的识别方法、系统及电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在整车开发的过程中，经常会出现噪声的相关问题。当出现噪声问题时，一般由专门的噪声工程师采用专用设备进行检测，获取发动机的频谱数据，再结合发动机的自身特性根据已有经验进行分析，确认问题源头。此种方法的分析门槛较高，一般的工程师难以胜任相关工作。
[0003]而且，在售后服务市场，售后技师目前仍然使用最原始的方法进行故障判断，如依靠人的听觉来判断异常噪声源，判断结果不仅不准确，而且实施起来也比较危险，工作效率也会比较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的是提供一种异常噪声源的识别方法、系统及电子设备、存储介质，以降低对发动机的异常噪声源的分析难度。
[0005]第一方面，本申请提供一种发动机异常噪声源的识别方法，包括以下步骤：获取发动机的工作频谱数据和噪声频谱数据，其中，所述噪声频谱数据包括时间和频率与噪声值之间的对应关系；基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据中发动机的工作频率确定发动机的每个零部件的噪声频率，根据发动机的每个零部件的噪声频率从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据；针对发动机的每个零部件，根据其噪声频谱数据，确定该零部件在预设频率范围之内的噪声平均值；在发动机的各个零部件中，将所述噪声平均值最大的零部件作为发动机的异常噪声源。
[0006]在一个实施例中，在基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据，从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据之前，所述方法还包括：对发动机的噪声频谱数据进行预处理。
[0007]在一个实施例中，当发动机的噪声频谱数据为多组时，每组噪声频谱数据的时长和频率范围均相同，对发动机的噪声频谱数据进行预处理，包括：根据发动机的多组噪声频谱数据，确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和频率所对应的噪声值的平均值，并根据时间和频率与平均噪声值之间的对应关系生成发动机的新的噪声频谱数据。
[0008]在一个实施例中，在确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和频率所对应的噪声值的平均值之前，对发动机的噪声频谱数据进行预处理，还包括：判断发动机的多组噪声频谱数据中的噪声值是否满足第一预设条件，当所述噪声值满足第一预设条件时，将该噪声值作为异常数据进行筛除；对筛除异常数据之后的发动机的多组噪声频谱数据进行
滤波处理，以降低发动机的多组噪声频谱数据中噪声值的增益。
[0009]在一个实施例中，所述第一预设条件包括：噪声值大于预设噪声值阈值且该噪声的持续时间小于预设时间阈值。
[0010]在一个实施例中，所述滤波处理包括利用PT滤波器进行滤波处理。
[0011]在一个实施例中，所述发动机的工作频谱数据包括发动机的点火频谱数据。
[0012]第二方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的发动机异常噪声源的识别方法的步骤。
[0013]在一个实施例中，还包括显示装置，所述显示装置用于显示发动机的异常噪声源的识别结果和/或发动机的工作频谱数据和/或发动机的噪声频谱数据。
[0014]第三方面，本申请提供一种发动机异常噪声源的识别系统，包括：总线系统，用于获取发动机的工作频谱数据；噪声传感器，用于获取发动机的噪声频谱数据；如上文所述的电子设备，用于根据所述总线系统获取的发动机的工作频谱数据以及所述噪声传感器获取的发动机的噪声频谱数据识别出发动机的异常噪声源。
[0015]第四方面，本申请提供一种存储介质，所述存储介质中存储有程序代码，当所述程序代码被处理器执行时，实现如上文所述的发动机异常噪声源的识别方法的步骤。
[0016]相比于传统的发动机异常噪声源识别方法，本专利技术的方法只需操作人员根据发动机的工作频谱数据对发动机的噪声频谱数据进行分析，从中确定出平均噪声值最大的零部件，该零部件即为发动机的异常噪声源。本申请的方法降低了分析异常噪声源的技术成本和技术难度，无需采用专门的设备，不需要操作人员具有专门的噪声分析知识储备，即可进行噪声分析，准确确定出导致发动机噪声过高的源头。
附图说明
[0017]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定，在附图中：
[0018]图1为根据本申请一示例性实施方式的发动机异常噪声源的识别方法的流程图；
[0019]图2为根据本申请一示例性实施方式的增益大小对曲线波动的影响的示意图；
[0020]图3为根据本申请一示例性实施方式的PT滤波器种类示意图；
[0021]图4为根据本申请一具体实施例的发动机异常噪声源的识别场景示意图；
[0022]图5为根据本申请一具体实施例的发动机的工作频谱数据的示意图；
[0023]图6为根据本申请一具体实施例的发动机的噪声频谱数据的示意图；
[0024]图7为根据本申请一具体实施例的发动机异常噪声源识别的软件模块示意图；
[0025]图8为根据本申请一具体实施例的发动机的各零部件的噪声平均值的示意图。
具体实施方式
[0026]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0027]实施例一
[0028]本实施例提供一种发动机异常噪声源的识别方法，图1为根据本申请一示例性实
施方式的发动机异常噪声源的识别方法的流程图。如图所示，该方法包括以下步骤：
[0029]S100：获取发动机的工作频谱数据和噪声频谱数据，其中，所述噪声频谱数据包括时间和频率与噪声值之间的对应关系。
[0030]其中，发动机的工作频谱数据可以包括发动机的点火频谱数据、转动频谱数据和振动频谱数据，优选的，发动机的工作频谱数据为发动机的点火频谱数据。
[0031]在基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据，从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据之前，所述方法还包括：对发动机的噪声频谱数据进行预处理。
[0032]当发动机的噪声频谱数据为多组时，每组噪声频谱数据的时长和频率范围均相同，对发动机的噪声频谱数据进行预处理，包括：根据发动机的多组噪声频谱数据，确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和频率所对应的噪声值的平均值，并根据时间和频率与平均噪声值之间的对应关系生成发动机的新的噪声频谱数据。
[0033]在确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发动机异常噪声源的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取发动机的工作频谱数据和噪声频谱数据，其中，所述噪声频谱数据包括时间和频率与噪声值之间的对应关系；基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据中发动机的工作频率确定发动机的每个零部件的噪声频率，根据发动机的每个零部件的噪声频率从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据；针对发动机的每个零部件，根据其噪声频谱数据，确定该零部件在预设频率范围之内的噪声平均值；在发动机的各个零部件中，将所述噪声平均值最大的零部件作为发动机的异常噪声源。2.根据权利要求1所述的发动机异常噪声源的识别方法，其特征在于，在基于预先标定的发动机的工作频率与发动机的每个零部件的噪声频率之间的关系，根据发动机的工作频谱数据，从发动机的噪声频谱数据中分离出发动机的每个零部件的噪声频谱数据之前，所述方法还包括：对发动机的噪声频谱数据进行预处理。3.根据权利要求2所述的发动机异常噪声源的识别方法，其特征在于，当发动机的噪声频谱数据为多组时，每组噪声频谱数据的时长和频率范围均相同，对发动机的噪声频谱数据进行预处理，包括：根据发动机的多组噪声频谱数据，确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和频率所对应的噪声值的平均值，并根据时间和频率与平均噪声值之间的对应关系生成发动机的新的噪声频谱数据。4.根据权利要求3所述的发动机异常噪声源的识别方法，其特征在于，在确定发动机的各组噪声频谱数据中的相同时间和频率所对应的噪声值的平均值之前，对发动机的噪声频谱数据进行预处理，还包括：判断发动机的多组...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏宇，张博譞，王玉龙，
申请(专利权)人：北京福田康明斯发动机有限公司，
类型：发明
国别省市：