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基于盲信号处理的水下无人运载器减振技术研究

王凌燕  
【摘要】: 水下无人运载器(UUV)往往由轴承、电机等大量旋转部件构成,其噪声主要是由机械振动引起。在对UUV进行振动测试时,为进行振动噪声源识别,并提高振动源的特征隔离率,通常需要为每个部件就近安装加速度计,但由于机械结构的紧凑性和性价比的限制,这一点往往难以实现。因此,将盲源分离应用于机械振动信号的预处理,研究采用少数传感器并只采集UUV壳体的振动信号,从而有效分离UUV各关键元件振动信号的技术和方法,对UUV的减振降噪具有现实意义。 本论文以实际UUV样机的艉段为对象,研究UUV壳体实测振动信号的盲源分离,通过快速傅里叶变换识别振动源以改进样机的机械结构,从而降低UUV样机的噪声。 论文通过一套自行设计的振动测试系统对UUV样机进行实验数据采样,了解UUV在各状态下各部分结构的振动情况,掌握UUV样机的模态特征。利用盲信号处理技术对被测UUV的振动信号进行了分析,并依据分析得出的结论对UUV进行改进,初步检验了UUV振动信号盲源分离的效果,实现了减振降噪的目标。研究中发现,在盲信号分离后的各状态信号幅值大小与原始信号的幅值大小在趋势上保持一致。


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