高速铁路车内声场主要由来自车厢外部的若干噪声源信号混叠而成。目前通过时频分析、传递函数、声全息等方法虽能对车内合成声场的总体强度分布、时频域结构加以分析,但不能分离出与各噪声源对应的车内噪声信号分量,从而明晰噪声源的性质、传播特性、对车内声场的作用机制。由于缺乏更有效的研究方法,尽管各国学者在高速铁路噪声控制领域开展了大量研究,实际降噪效果仍然差强人意。本项目拟基于信号处理领域新兴的盲源分离理论对车内声场进行分解,但因为高速铁路车内噪声是非平稳随机信号,并且具有时变信源数目与时变信号长度,增大了信号分析的难度,既有的盲源分离方法不适用。本项目拟研究提出非平稳时变信源的盲源分离新方法,并在理论研究、实验研究、数值模拟的基础上,应用新方法进行车内声场分解,深入揭示各噪声源对车内声场的作用机制。研究成果可以促进测试信号分析基础理论发展,也能为改善高速铁路车内声品质、开展低噪声设计与优化提供依据。
英文主题词nonstationary random signal;blind source separation;high speed train;noise;acoustic-solid coupling