广义解调时频分析方法在变速器齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号多表现为多分量调幅一调频特征的状况,将广义解调时频分析方法应用于齿轮的非平稳振动信号处理,得到齿轮振动信号的时频分布,正常和故障状态下振动信号的时频分布区别明显.实验分析结果表明,广义解调时频分析方法优于其它时频分析方法,能有效地应用于齿轮非平稳振动信号的分析.     

车辆变速箱异响模糊诊断方法研究

在建立变速箱异响模糊诊断数学模型的基础上,借助基本测试硬件及NI LabVIEW编程软件,开发了变速箱振动测试系统,给出了振动测试方案,提出了变速箱异响模糊关系矩阵及故障待检模式向量的获取方法;对某轻型车辆变速箱的常见机械异响应用模糊数学模型进行了测试与分析,得出了异响产生原因,并将诊断结果与解体检测结果相比较,说明了所建立的变速箱异响模糊诊断模型的可行性。     

听诊法诊断机械故障

当机械发生故障时 ,通常是用看、听、触摸、试验等方法来判断故障的。但对于机件内腔齿轮、轴承等零部件所发生的故障则难以判断。听诊器就是根据机械响声和振动来判断故障的。本方法适用于多缸汽、柴油机齿轮室和机械变速箱等总成内部故障的判断。听诊器结构较为简单 ,材料易取。由皮碗、塑胶管组成。其工作原理是 :机械故障所产生的异响和振动 ,经过塑胶管内腔空气传递到耳朵 ,通过反复移动塑胶管 ,根据异响和振动的强弱变化来判断。很显然 ,异响和振动强的地方即可被判定为故障点。诊断实例 :黄山市公路局徽州分局 1 997年购置的 ZL40 …     

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。     

浅谈离合器故障致车辆异响的诊断与维修

变速箱异响、车桥异响、传动轴异响统称传动系异响,是重卡业内熟知的故障类型,也是各重卡车型共有的常见问题。其中,离合器的故障引起的异响常常误判为变速箱的异响。因为离合器安装在发动机     

底盘Squeak&Rattle噪声源定位方法研究

文章针对汽车底盘SqueakRattle异响噪声,提出了一种通过振动测试信号来定位异响噪声源的方法。该方法依据的原理是:振动以机械波的形式从振源由近及远传播时,离振源远的位置的振动响应会存在时间上的延迟。通过对比不同测点异常振动信号在时间上发生的先后顺序,可以定位异响噪声源。     

富勒变速箱异响故障一例

一辆东风EQ1290W汽车,行驶了十几万公里,在一次大修变速箱后运行了数天,发现变速箱在猛抬离合器时异响。试车发现低速档起步,猛抬离合器时发出异响,一两秒钟后消失,缓抬离合器和其它工况使用时一切正常。打开变速箱检查发现一轴后轴承间隙、轴承与承孔机械磨损,间隙增大,造成一轴齿轮与中间轴齿轮正常啮合关系破坏而产生异响,更换一根同一型号的一轴,重新装配,异响消失。但运行几天以后,又出现同样故障。这次我们没有急开拆检变速器,而是反复试验,仔细分析、检查,发现变速器     

变分模态分解的Volterra模型和形态学分形维数在发动机故障诊断中的应用

针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵-能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volterra自适应预测模型,获取模型参数,最后计算模型参数向量的形态学分形维数,并将其作为量化的特征参数用于发动机工作状态和故障类型的识别。通过对实测发动机声振信号的分析,结果表明,该方法可有效提取发动机的状态特征信息,实现发动机异响的故障诊断。     

NVH测试在汽车后桥异响噪声源分析中的应用

汽车后桥异响噪声是汽车常见噪声之一,影响乘客的乘坐舒适性。文章通过测试某汽车的啸叫噪声,将测量数据中的某一阶次噪声与总噪声的频率曲线进行对比,从而寻找后桥异响产生的原因。最终查明该异响噪声源由主减速器齿轮啮合噪声产生。为运用NVH测试方法查找汽车后桥噪声源,优化汽车NVH性能提供了依据。     

基于VMD-SWT滚动轴承故障诊断方法研究

在强噪声背景下,滚动轴承非平稳非线性的早期微弱故障信号特征提取较为困难,提出结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)的分析方法,该方法首先利用最大峭度准则优化VMD参数,使用优化后的参数对故障信号进行VMD分解,再利用峭度准则选择含有有效信息最多的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),最后使用SWT对最优IMF进行处理分析,从而提取有效特征频率。对强噪声背景下滚动轴承外圈故障信号、内圈故障信号以及滚动体故障信号进行处理分析,结果表明相比Hilbert包络、SWT等方法,该方法能够从强噪声背景下提取出故障信号频率特征,以此判断滚动轴承的运转状况。同时该方法能够有效重构信号。     

猎豹CFA6470DCA型汽车底盘异响故障排除一例

故障现象：一辆猎豹CFA6470DCA型越野汽车,正常行驶中底盘出现异响故障,响声随车速变化而变化。故障检查：为查找异响部位,将分动器挂空挡,启动发动机后再将变速器挂入挡位运转,无异响,说明变速器工作正常;拆卸后传动轴,将分动器挂人高挡,再次启动发动机,挂挡试车,异响出现,说明异响是由分动器引起的。于是拆卸并分解分动器,分解后发现分动器后输出轴低挡从动齿轮碎掉半个齿,中间轴与其啮合的齿轮一同损坏,在分动箱底部还发现一颗被压扁的螺栓。     

小波分析在变速器齿轮故障诊断中的应用

从小波变换的理论背景出发，介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。针对变速器齿轮振动信号的非平稳性特点，通过对变速器齿轮振动信号用db4小波进行了多分辨分析，说明这种方法可以有效地对变速器齿轮故障进行诊断。     

一种改善手动变速箱噪声的方法

在汽车的开发过程中,变速箱产生的噪声是经常抱怨的问题,解决噪声问题,是提高客户满意度的重要部分.文章基于某手动变速箱噪声实例,分析噪声的色谱图特征,锁定产生该噪声的齿轮副,通过改善齿轮鼓形量的方法,降低了噪声.由此得出,选择适当的鼓形量对于改善噪声效果明显.文章为分析并解决手动变速箱噪声提供了一种新思路.     

某重型变速箱异响故障分析与研究

重型变速箱在商用车的传动系统中占重要地位,其好坏能直接影响到驾驶的舒适性和操纵性。为适应商用车大功率发动机的发展趋势及匹配需要,文章通过分析某重型变速器齿轮传动的结构与特点,最后归纳了变速箱的常见故障及原因分析,提出了在变速器设计中的主轴浮动及润滑措施,为变速箱异响故障诊断、变速箱设计提供依据和参考。     

瞬态成分提取在变速器齿轮故障诊断中的应用

基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用，提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断，结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬态成分的存在，瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。     

整车车内NVH异响的识别及解决方案

为解决某车型车内NVH异响问题,文章采取3挡节气门全开工况,发动机转速从1 000 r/min加速到4 500 r/min,对车内噪声进行测试。经对比分析发现,车内各位置在2 000~3 000 r/min存在均值为7.5 dB的峰值噪声,均由2阶噪声引起;通过分析进排气噪声对车内异响的贡献,得到车内异响是由进气噪声引起的。对产生异响的进气系统进行优化,在进气道上安装一个谐振腔,消除了车内噪声,整车车内NVH达到了较好的效果。车内噪声识别方法及与CAE结合的手段可以为相似问题提供很好的解决思路。     

基于LMD局部投影能量特征的车型识别

针对动态噪声环境下行进中的机动车辐射出的声信号具有强非平稳性、多尺度性及低信噪比的问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)和局部投影能量计算的车型声特征提取方法。首先,利用LMD方法对采集的声信号进行自适应分解,得到各尺度上的乘积函数(PF)分量,从强背景噪声中分离出包含车型特征频率成分的PF分量;其次,对LMD分解结果进行加权优化,重构特征PF分量,滤除虚假成分及弱相关分量,以增强特征信息;最后,将特征PF分量的能量等距离投影到能量聚集区内,基于能量尺度构造声信号的低维特征向量,并通过人工神经网络的学习对特征向量进行识别。在试验数据集上,采用LMD局部投影能量特征对目标车辆进行车型识别,并对试验数据集添加不同强度的噪声,进行LMD分解及局部投影能量计算,将计算结果与其他特征提取方法计算结果进行对比分析。结果表明:该方法对于车型信息十分敏感,识别率达到93.4%;可以有效抑制动态环境下的背景噪声干扰,获取目标敏感的窄带信号,具有很好的抗噪能力;选择在重构窄带信号的能量聚集区内进行投影计算,可以有效去除冗余特征,同时提高算法的实时性。     

汽车变速器异响原因浅析

汽车变器异响是汽车质量问题中故障原因复杂，比较难于发现原因和消除的汽车故障。本文通过对有异响汽车变速器的质量分析，提出了查找汽车变速器异响质量问题的思路：如果能排除变速器齿轮制造及装配质量原因，就主要从造成承受负荷的运转件不良的零配件的质量上去分析查找。     

CG发动机异响的判断与排除

CG发动机以其工作可靠、生产成本低而在国产摩托车上得到广泛应用。但其发动机也常常出现噪声（这里的发动机不包括离合器和变速箱部分）,是日常维护和修理的重点工作：异响部位一般在缸头部分、中缸部分、下摇臂部分和曲轴连杆轴承部分。而这几个部位的异响又很难区分和判断：在判断故障时,我们首先应该本着由简到繁、由外到内的原则。仔细判断异响发出的部位。尽量准确地判断异响区域或部位,以免乱拆、误拆.