根据逆流式冷却塔辐射噪声的实测频谱图,分析了冷却塔的主要噪声来源和频谱特征。分别从吸声、消声和隔声等方面制定了降噪方案,取得了良好的降噪效果。

针对具有强烈动态特点的非线性系统,提出一种基于后向传播学习规则的盲源分离算法.以输出信号的非高斯性作为信号之间的独立性量度,在混合路径和原始信号都未知的情况下最大化输出熵训练网络,保证任意输出信号相互独立并近似于期望的累积概率函数.在实验台上分析了不同转速对信号分离的影响,结果表明,空气动力性噪声是同一时刻所有点辐射在空间叠加的总和,风机辐射噪声不适合卷积混合模型,而且高速旋转设备在低频区域提取故障信号特征相对可靠.

以实测某鼓风机组管路振动载荷为激励源，应用ANSYS有限元软件和VirtualLab声场模拟软件模拟楼板振动所产生的室内声场和声场在不同频率下的声振强弱耦合状态。模拟结果表明，声场在400Hz以下的区域声振耦合不明显，400Hz以上存在声振强耦合现象，声振强耦合模型的模拟结果与实测结果比较吻合。通过分析载荷谱和噪声频谱的频带特性，选用常见的阻尼隔振器和中间小质量块组成二级隔振系统，计算系统的振动传递系数，达到理想的隔振降噪效果。