柴油发电机组噪声信号最优分割

经过阶比分量提取后的发电机噪声信号尽管去除了背景噪声的影响，但由于柴油发电机组转速的不稳定，1分钟的噪声数据可能存在较大的不平稳。在IEC标准中，两组一分钟噪声数据会被分成12组10 s数据段，然后加汉宁窗得到12个FFT窄带谱。即同样的噪音计算过程将被重复12次。由于一分钟内的转速并不是绝对稳定的，发电机噪声的频率将随着转速变化而改变。如果分割出的10 s噪声信号表现为强非平稳性，那么在FFT窄带谱分析中将出现严重的频率模糊现象，进而造成初始噪音频率的设置误差，无法准确的定位中心频带，得出的噪音评估结果也无法真实地反映水箱散热风扇的噪声特性。考虑到水箱散热风扇转速和发电机噪音噪声的线性关系，可以认为当转速曲线在相应的时间段内变化平缓时，发电机噪声在这段时间内也是相对稳定的。因此，可以根据转速曲线的变化情况将一分钟噪声数据划分为若干子段信号，然后对每个子段信号进行噪音分析，以消除非平稳信号FFT分析的频率模糊现象。

为了保证每个子段信号的稳定性，最简单也是最直接的方法就是，根据转速曲线的斜率变化确定子段信号的分割点。首先，对于转速曲线X=〈x1，x2，…，xn〉，计算点xi处的斜率或微分系数。如果点xi处的微分系数变化较大，那么点xi(除曲线终点外)就可被作为分割点。具体的分割点的筛选过程描述如下:

(1)标准化。由于转速的波动，每个时间点的值存在很大差异。为了便于比较和分析，在分割前，必须将转速序列标准化到区间［0，1］之间。标准化公式如下:xn－min(X)norm(xn)=(11)max(X)－min(X)

(2)确定分割点。为了保证划分出的子段的平稳性，子段内的相邻两点xi和xi±1的变化应该是比较稳定的，首先指定幅值控制参数α对分割点进行第一次筛选，即分割点处相邻点之间的幅值差距如果超过α，那么该点可以看作是一个分割点，表示为:

xi±1－xi＞α(12)另一方面，要保证子段信号的平滑性，则子段内各数据点的斜率不能过大。设定斜率控制参数β对分割点进行第二次筛选，即如果在数据点xi及相邻点xi±1处的斜率超过β，则该点可以看作分割点，表示为: kxi＞β，kxi±1＞β (13)

此外，要保证子段信号内相邻点之间的平滑过度，还要求子段内单个数据点与相邻两点之间的斜率变化应该是平缓的。因此可根据相邻点之间的斜率变化情况对分割点进行第三次筛选，即如果相邻两点之间的斜率如果满足式(14)的要求，则该点可看作分割点:kxi±1－kxi＞γ(14)其中γ为控制相邻两点之间斜率变化的参数。经过三次筛选后，转速时间序列中任何一个满足条件(12)～条件(14)的转速曲线上的点都可看作是曲线的分割点，其中同时满足以上三个条件的优先考虑作为子段分割点。这里要说明的是，如果分割点的个数太大，控制参数α，β和γ就必须调整，以保证斜率控制参数和子信号个数之间的平衡。使用这种方法，可以找出对应于转速序列的分割点的集合，记为:{x，x，…，x}i1 i2 ik } (15)1i1＜i2＜…＜ikn

(3) 发电机噪声信号分段。根据转速和发电机噪声的关系，在式(10)中的经Gabor阶比分量提取后的噪声信号可以表示为0.