混合动力轿车传动系的扭转振动与噪声分析

针对某深度混合动力轿车的传动系振动与噪声问题,对传动系统进行了扭转振动分析和噪声测试,识别出了噪声源。在考虑啮合刚度的齿轮副等效轴系模型基础上,建立了复合行星轮系和整车传动系统的扭转振动力学模型。对传动系的固有频率和模态振型进行了研究,并与噪声测试结果进行了对比。结果表明,齿轮副啮合是该传动系的主要噪声源,而扭转振动是引起传动系噪声的重要原因。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较EI北大核心CSCD

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

纯电动汽车电驱动总成悬置设计原则研究

与内燃机的机械和低频发火阶次的燃烧噪声不同,电动汽车电驱动总成的噪声主要是由电磁力和齿轮啮合产生的高频啸叫声。电驱动总成的2 000-2 500 Hz以下频率的噪声主要通过结构传递路径传入驾驶室内。由于电动汽车的驱动电机转矩大,故电驱动总成悬置在保证抗扭性能的前提下应尽可能提高隔振性能。本文中对电动车和燃油车动力总成振动特性以及不同悬置布置方案下绕横向轴角位移和悬置力进行对比,分析了影响电驱动总成悬置隔振率的主要因素,最后总结了电动汽车电驱动总成悬置的一般设计原则。     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析.为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法.该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号.结果 表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法.这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考.     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

多塔斜拉桥加劲索涡激振动实测与时域解析模态分解

为研究多塔斜拉桥中塔加劲索涡激振动时域和频域特性，对多根加劲索开展了振动加速度测量和风速、风向观测，研究了加劲索振幅与风速和风向的关系，分析了加速度时程的时域和频域特征。采用解析模态分解法对加劲索涡激振动加速度时程进行了分解，分析了所得分量的时域和频谱特征。研究发现，在无雨和较低风速条件下，同侧并列加劲索仅迎风侧发生明显涡激振动，其峰值振动是以频率为6.25 Hz的第28阶模态主要参与为特征，为高阶多模态涡激振动，明显发振风速约为4~5 m·s^-1，风向接近垂直桥轴线，其面内振动明显大于面外。1^#加劲索面内涡激振动时程分解得到的3个相邻高阶频率时程分量显示，第28阶模态振动加速度随时间的变化，主导了加劲索振动加速度幅值的增大和减小。同时认为，解析模态分解法不仅能较好地分离含有多个密集频率分量的时域信号，且分解得到的分量不改变原信号分量的频率特征，分解分量再合成的信号与原信号时频特征完全一致。因而可采用解析模态分解法分解具有多个密集频率分量的柔性结构响应，能有助于工程结构风致响应的模态参数识别。     

传动系统振动对载货汽车通过噪声的影响机理研究

对汽车通过噪声源进行论述,利用对某载货汽车通过噪声的研究阐述传动系统振动对通过噪声的影响。利用摸底试验、传动轴模态计算和模态试验等方法,确定试验样车通过噪声大的原因为变速器副箱齿轮啮合激励为激振源,且3根传动轴耦合共振使噪声扩大。结合噪声原因分析和方案可行性分析,提出采用改变传动轴空腔结构以消除传动轴空腔扩音的方案,从而使试验样车的通过噪声显著降低。     

一种适用于发动机振动信号的时频分析方法

本文中对一种新的时频分析方法——同步压缩小波变换进行研究。首先,为检验其对发动机信号的适用性,建立了多分量、调幅-调频仿真信号,采用同步压缩小波变换对其进行分析。接着将其与其它时频分析方法在时频分辨率、信号分解和重构能力方面进行比较;最后以某一发动机为例,分析其瞬变工况下的振动信号,揭示连杆轴承磨损信号变化规律并提取故障特征。结果表明:同步压缩小波变换是一种适用于发动机状态监测与故障诊断的时频分析方法。     

降低摩托车变速器噪声的措施

变速器是摩托车的主要噪声源之一。变速器噪声主要是齿轮啮合噪声，其次是轴、轴承和箱体等的影响。从设计的角度出发，增大齿轮副的重叠系数、优选变位系数、正确进行轮齿修形、增强轴的刚性、选用低噪声轴承和正确设计箱体等，都是降低变速器噪声的有效措施。     

基于局域均值分解的变速箱噪声检测研究

变速箱产生的噪声主要是与转动频率相关的高频噪声,局域均值分解方法可以自适应地将信号分解成若干个调幅调频信号,即PF分量,这些调幅调频信号可以任意组合,突显某种信号特征进而起到滤波作用,从而实现信号的特征提取。文章针对于某变速箱2挡3000转运行时存在的异响主观判断认为其异响原因可能是变速箱内齿轮啮合存在故障,通过局域均值分解方法对变速箱噪声信号进行特征提取,并通过边际谱分析异响原因,确定噪声源。通过更换变速箱内故障齿轮后噪声消除,验证了该文所提出的研究方法是有效的。     

结构-电磁激励下某电驱总成噪声控制

针对某电动汽车电驱总成的噪声问题，依据电驱总成车内噪声产生机理，进行整车状态声振特性测试，运用不同工况组合下的频谱特征和阶次特征等分析方法，识别出该电驱总成噪声问题为结构共振和电磁激励所致。针对结构共振问题，考虑电驱总成结构耦合特性、电机材料复杂多样性和线圈绕组质量，建立电驱总成有限元分析模型，求解出电驱总成的模态和振动响应，并通过敲击法模态试验得到模态参数进而对有限元模型进行验证，在此基础上以模态应变能为依据对电驱总成结构的局部刚度进行优化，提升结构共振频率，降低共振风险。针对电磁激励问题，以电驱总成中的永磁同步电机为研究对象，建立电磁仿真分析模型，以影响磁通密度的转子槽口的槽形、槽宽、槽深和槽间角度4个因素建立正交试验设计表，通过极差值得到各因素对齿槽转矩和输出转矩的影响水平，最后以降低齿槽转矩、加工工艺简单和对输出转矩影响小为目标，运用16组具有代表性的电磁方案，完成256个参数组合的寻优，并对优化方案进行了数值仿真计算。研究结果表明：优化方案的改善效果较显著；研究可为电动汽车车内噪声改善提供试验技术支持，并为电驱总成的结构共振噪声和电磁噪声控制提供方法参考。     

基于EMD和Gabor变换的发动机曲轴轴承故障特征提取

针对发动机振动信号的非平稳特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Gabor变换相结合的曲轴轴承故障特征提取新方法。通过EMD方法将发动机非稳态加速振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),对与原信号相关性强的前4阶IMF分量进行Gabor变换,从各阶分量Gabor时频分布图的频带能量累加曲线中提取能够反映曲轴轴承磨损故障的频带能量作为故障特征参数。试验结果表明,该方法提取的故障特征参数能敏感地反映曲轴轴承的磨损状态,可作为诊断曲轴轴承故障的重要特征量。     

基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本方法和原理,对4缸汽油机在转速2 500 r/min、扭矩83.6 N.m工况下的瞬时转速信号进行了EMD分解,将分解后的各个固有模态函数(IMF)分量作了HHT变换和FFT变换,得到了各IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值随时间变化的关系,结合内燃机理论,分析各个分量产生的原因。研究结果表明,EMD算法能够有效地分离瞬时转速信号中的各个频段的信息,并且各IMF分量都有其物理意义。     

基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法。利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法。     

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息，通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析，得到各分量与原信号的相关性系数，从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值，精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征，对隧道爆破信号的分析效果好。     

基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法。该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数。采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化性和准确性。最后采用巴氏距离对分解信号进行筛选,以区分相关模态和非相关模态,将相关模态进行重组实现OPAX采集信号的有效去噪。在确定去噪算法的准确性后,以某轻型客车为例,建立了振动测点到驾驶员右耳的传递路径分析模型,在90 km/h匀速行驶工况下采集整车主要结构点悬置主被动端的加速度信号,并对采集信号进行了降噪处理。以驾驶员右耳声压的测试值为参考,对比了OPAX优化前后计算结果。结果表明:优化后OPAX计算值的信噪比提高了71.2%,均方根误差减小了66.9%,在峰值频率处的误差均控制在5%以内;该方法能有效滤除OPAX在信号采集过程中的干扰噪声,有效保留信号的完整性,提高OPAX方法的分析精度。     

齿轮副变刚度啮合引起的振动分析研究

本文对齿轮由于变刚度啮合所产生的振动问题采用摄动方法的进行分析，首次导出变刚度啮合齿轮副角动量守恒定理及相应的有阻尼和无阻尼两种情况下摄动方程，并用离散富氏变换数值计算获得轮节点处的刚度，位移，速度，加速度以及相应的频谱。     

基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别

应用小波包分析理论发展了基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别技术。根据选择运行及部分覆盖方法，分别去除各声源影响，同时测得客车通过测试区域的车外加速噪声。对于噪声信号进行多层小波包分解并重构，计算每个小波包的能量及该层小波包的总能量，通过不同信号的小波包能量比较达到声源识别的目的。研究表明，该方法不仅可以清晰地分辨各噪声源能量在时-频域的分布情况，而且通过能量计算可以识别主要噪声源，为采取相适应的降噪措施提供了理论基础。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用，以及包含故障信息的特征参数的选取问题，提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数，利用蚱蜢算法(GOA)寻优，获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解，通过能量百分比的计算，选取能量90%及以上的敏感模态，对其多域联合的特征参数构建特征向量，最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明，采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高，在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。