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工业平缝机的噪声源识别与运行噪声预测研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Noise source identification and operating noise prediction of the industrial sewing machines
作者:
张志勇;刘鑫;黄彩霞;谭涛
作者机构:
长沙理工大学汽车与机械工程学院, 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室, 长沙, 410114
工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室, 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室, 长沙, 410114
湖南涉外经济学院机械工程学院, 长沙, 410205
长沙理工大学汽车与机械工程学院, 长沙, 410114
[张志勇] 长沙理工大学汽车与机械工程学院, 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室, 长沙, 410114
语种:
中文
关键词:
噪声源识别;噪声预测;分部运行;核偏最小二乘;敏感性分析;工业平缝机
关键词(英文):
Industrial sewing machine;Kernel partial least squares;Noise prediction;Noise source identification;Sensitivity analysis;Separated operation
期刊:
振动与冲击
ISSN:
1000-3835
年:
2016
卷:
35
期:
20
页码:
220-225
基金类别:
湖南省自然科学基金(2015JJ2002) 湖南省教育厅资助科研项目(15B008) 国家自然科学基金(51305047)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
汽车与机械工程学院
摘要:
为了有效控制工业平缝机的运行噪声,有必要开展噪声源识别和运行噪声预测研究。首先基于分部运行法进行平缝机振动与噪声信号的测试实验,并对采集的振动信号进行低通滤波和去趋势项处理;然后根据分部运行下的噪声功率谱密度,确定出主要的噪声源是刺布挑线机构和旋梭机构;最后分别以主要噪声源附近的振动加速度信号和运行噪声声压为自变量和因变量,基于核偏最小二乘回归方法建立运行噪声的预测模型,开展了运行噪声对振动加速度的敏感性分析。噪声预测模型的精度分析表明,振动加速度与噪声声压之间的非线性关系能被准确建模,运行噪声预测模型具有非常高的精度。敏感性分析进一步确定,平缝机运行噪...
摘要(英文):
In order to effectively control the operating noise of industrial sewing machines, the noise source identification and operating noise prediction are very necessary. An experiment for acquiring the signals of vibration and noise of sewing machines was implemented based on the method of separated operation. The vibration signals were processed by low pass filtering and anti-trend processing. The main noise sources were identified by the power spectral density of operating noise under separated operation, which are the part of piercing cloth and pick-up thread and the rotary shuttle part. The vi...

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