基于EMD的天然气发动机供气系统故障诊断方法

针对天然气发动机故障信号的非平稳性、非线性等特点,提出一种基于EMD提取能量特征参数的故障诊断方法。从天然气发动机供气系统正常、气门间隙大、排气阀漏气3种工况振动信号的EMD能量熵值中发现,当供气系统发生故障时,各IMF分量的能量会发生变化。因此运用EMD方法提取最有效的IMF分量的能量特征指标,利用C均值模糊聚类法对此特征进行聚类进而建立天然气发动机供气系统的故障识别模型。现场试验验证了该方法在天然气发动机供气系统故障诊断中的有效性。     

基于自适应AR谱与神经网络的车变速器轴承故障诊断

提出了基于自适应AR谱和神经网络的汽车变速器轴承故障诊断方法.该方法采用自适应滤波将轴承振动信号进行滤波,建立AR模型,从而提取出故障轴承的特征,再利用BP神经网络进行故障分类.试验证明该方法适用于汽车变速器轴承的故障诊断.     

EMD和AR模型在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征，提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)和自回归(Auto Regressing，简称AR)模型的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明，此方法可以准确、有效地识别变速器轴承的工作状态和故障类别。     

基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断

采用时序分析和BP神经网络，建立了基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断系统。通过对车辆变速器齿轮运行状念特征信号进行时序分析和特征向量提取，并以此作为BP神经网络的输入向量进行网络训练，从而实现变速器齿轮运行状态的识别与故障诊断。该系统应用于LC5T81变速器齿轮的故障诊断中，能够比较准确地识别与诊断出变速器齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态。验证表明该诊断系统有效、可行。     

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.     

人工神经网络在汽车变速器齿轮故障诊断中的应用

本文通过对神经网络的研究，提出了基于神经网络的故障诊断方法，并以汽车变速器齿轮诊断为例，建立齿轮状态的分类网络，对齿轮状态进行诊断识别。经过验证表明该方法具有效的。     

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。     

边界元法在汽车变速器齿轮弯曲问题中的应用

本文首先建立了汽车变速器齿轮弯曲分析的数学模型,并利用边界元理论,建立了相应的边界元模型;最后用该模型对某轻型车变速器齿轮的弯曲问题进行了分析计算。从而为分析和模拟汽车变速器齿轮弯曲问题提供了一种新方法。     

边界元法在汽车变速器齿轮弯曲变形计算中的应用

建立了汽车变速器齿轮弯曲分析的数学模型，并利用边界元理论，建立了相应的边界元模型用该模型计算分析了某轻型变速器的齿轮的弯曲变形，结果表明，此法为分析和模拟汽车变速器齿轮弯曲问题提供了一种途径。     

锚杆缺陷模拟试验及其超声波检测信号特征的EMD分析

为准确识别锚杆缺陷位置,了解超声波在锚杆中的传播机理和能量分布特征,对试验模型中的模拟锚杆进行超声波检测,基于EMD方法对检测信号进行能量分布特征分析。通过在沙槽中埋设钢筋来模拟锚杆,分别设置完整光圆钢筋、截断光圆钢筋、完整螺纹钢筋和截断螺纹钢筋4种。测试中超声波成像方法为A型,脉冲形状为全检波形,应用希尔伯特-黄变换的核心方法EMD分解法对原始信号进行时频局部化处理。结果表明,超声波法可以确定不同直径的锚杆长度及缺陷位置,解决了动测法只能对这些参数作定性评价的问题;EMD方法能根据超声波检测信号本身固有的特性进行自适应分解,前几阶IMF分量包含锚杆长度及缺陷位置的主要信息,可以定量表征原始信号的物理特性;超声波检测信号的能量主要集中在前3阶IMF分量内,各IMF分量的能量占该信号总能量的比例变异性较大;发射功率等外界因素的改变,对超声波信号经分解得到的各IMF分量的能量分布影响较小,但发射功率过大会造成能量分布不稳定,不利于识别缺陷位置信息;EMD方法准确高效,不需要预设固定的基函数,可以揭示超声波在被检测对象介质中的传播机理和能量分布特征,为应用超声波法进行锚杆质量缺陷的精准识别奠定了技术基础。     

基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。     

支持向量机和基于IMF的特征能量法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于内禀模态函数(IMF)的特征能量法和支持向量机的变速器轴承故障诊断方法。对变速器轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,该方法在小样本情况下仍可有效提取变速器轴承的故障特征,并能成功地对其工作状态和故障类型进行分类。     

BP神经网络在自动变速器故障诊断中的应用

由于自动变速器故障自诊断系统不易准确判断故障原因和具体位置,文章借助汽车OBD自诊断协议,组建自动变速器电子控制系统的诊断数据采集系统。以某轿车01M型自动变速器不能升挡故障为例,采用V.A.S5052故障诊断仪对其进行数据采集与分析。建立了基于BP神经网络的典型故障诊断模型,并对自动变速器典型故障进行实际数据测试,准确识别出自动变速器不能升挡的典型故障原因是节气门位置传感器线路故障和车速传感器断路故障。结果表明人工神经网络具有很高的诊断精度。     

自动变速器故障的系统分析诊断法

介绍了一种汽车电控自动变速器故障的系统分析诊断方法。包括基本检查、手动档试验、电控系统检测、失速试验、动力传动分析、液压控制系统分析和电控系统检测等。结合一辆装备4T60-E电控自动变速器的GM LUMINA车辆，冷车时前进档、R档均不能起步，以及一辆装备A650E电控5速自动变速器的LEXUSLS400车辆，D、4、3、2挡不能起步等故障实例，论述了系统分析诊断方法的应用。     

小波包能量特征法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

归纳和总结了小波神经网络轴承故障诊断法的实施步骤,阐述了小波包的原理,并以变速器轴承故障诊断为例,提取了小波包节点能量作为反映变速器轴承故障类型的振动信号特征参数,并用这些特征参数训练BP神经网络进行故障模式识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,则具有很强的故障识别能力。说明了利用小波包能量法和BP神经网络进行变速器轴承故障诊断是可行而且有效的。     

发动机冷却风扇故障的逻辑代数诊断法

以马自达626轿车发动机冷却风扇为例，说明其工作原理及工作过程。当使用MTX手动变速器时，发动机冷却风扇只有低速挡，由1个风扇继电器控制工作；当使用MTx自动变速器时，发动机冷却风扇有高、低速挡，并由3个风扇继电器控制工作。在发动机冷却风扇故障的逻辑诊断方法中，介绍了基本的逻辑关系，冷却风扇工作状态的逻辑表达式，以及利用逻辑表达式进行冷却风扇的故障诊断。     

斜齿轮的齿廓修形

齿廓修形能够改善高速重载的汽车动力传动齿轮的动态性能。传统的齿廓修形计算方法不能满足斜齿轮的修形要求,本文提出了一种斜齿轮齿廓修形优化设计的新方法,包括了齿轮变形、支承变形、离心变形、误差等因素的影响,具有计算精度高、应用方便的优点,满足了汽车齿轮修形的使用和工艺要求。     

Vibrational characteristics of automotive transmission

A mathematical model of an automotive transmission is developed, that considers the flexibility of the shafts, bearings, and gear teeth, and gyroscopic effects of geared rotors. The transverse, torsional, and axial motions are strongly coupled due to helical gearing. The excitation forces acting on the automotive transmission are classified into first, second, and third grades, based on the magnitudes of the forces that are determined by the perturbation method. The excitation forces are caused by the mass imbalances among gears, misalignment of shafts, clearance and non-linear deformation of bearings, transmission errors, and the periodic variation of the gear mesh stiffness. A bench test on loading conditions is carried out for the third speed of the automotive transmission. The experimental results of vibration characteristics are compared with those from theoretical analysis. The results show good agreement, i.e., within a tolerance of 3.3%.