基于多参数的主减速器总成质量综合评判方法研究

针对汽车准双曲面齿轮主减速器总成的结构及装配工艺特点,研究了主减速器总成壳体振动加速度信号幅域、时域和频域的特征参数处理方法。在幅域分析中主要通过对各种典型故障进行特征参数敏感性对比,选取峰值、均方幅值、波形指标和峭度系数作为故障分析的依据。时域分析中采用时基波形和时域平均波形相结合的方式,区分轴承故障和齿轮故障。频域分析中采用多段平均方法提高功率谱分析的精度。实验表明了采用混合特征参数方法进行质量判断的方式的有效性。     

滚动轴承故障信号时域特征指标的敏感性分析

构建了一种轴承故障模拟信号对时域特征指标进行了敏感性分析,分别改变模拟信号的冲击幅值、噪声幅值以及谐波幅值,研究这些变化对特征指标的影响情况,以此来判断该特征指标对轴承故障的敏感性强弱。通过分析轴承转速和故障尺寸对时域特征指标的影响,得出:裕度指标和脉冲指标对故障的敏感性较好,可以在工程实际应用中赋予较大的权重。     

齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和Teager能量算子分析技术相结合,提出了基于阶次跟踪和Teager能量算子分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均和带通滤波,以消除干扰噪声的影响,最后由Teager能量算子计算振动信号的瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障试验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

不同缺陷灵敏轴承的摩擦力矩特征

通过从LSD-I型动态摩擦力矩分析仪采集的数据,用Matlab工具从时域、频域、幅域对轴承套圈沟道圆度超差和存在磨削丝流时及游隙超差时对摩擦力矩的影响进行了分析和研究,找出了几种不同缺陷轴承的摩擦力矩特征.     

人工神经网络在深孔加工状态监测中的应用

采用加速度传感器采集深孔加工过程中的水平方向振动信号，对其分别进行时域和频域分析，提取时域中振动信号的幅值和频域中特征频率谱峰作为特征量，并尝试采用BP神经网络对其进行模式识别，试验结果，表明人工神经网络判别的成功率可达90％以上。     

基于dsPIC移频电路系统设计

介绍了基于dsPIC的测试系统的结构,以及对移频信号进行测试的原理和算法。采用同时从时域和频域两个分析域着手的方法,避开了利用频谱幅值求取频偏进而获得上下边频的方法,并且运用频谱细化技术,提高了运算处理的速度以及频率测试精度。文中给出了简洁实用的算法。试验结果表明,该方法能够对移频信号进行准确快速的测量。     

现场设备诊断技术讲座：第十讲 现场诊断信号分析概要

信号分析的内容;时域分析、幅域分析、频域分析和相域分析四个方面。 一、信号时域分析 振动信号时域分析主要有三种方法:时间波形观察法、相关分析和时序分析法。现场设备诊断一般先观察波形作初步诊断。有些故障有明显的波形特征,尤其是一些冲击型故障,如齿轮和滚动轴承的疲劳剥落。有明显的冲击波形。转子不平衡振动的波形有明     

基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断

综合利用阶次跟踪和Teager-Huang变换时频分析技术,进行齿轮箱起动过程轴承故障诊断.首先,对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,并对时域信号进行等角度重采样转化为角域平稳信号,再对角域信号进行EMD分解,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数.然后,用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,进而得到Teager-Huang变换时频谱.通过对齿轮箱起动过程轴承故障振动信号的分析表明,该方法能有效地识别轴承故障.     

一种新的加速耐久性试验谱编制方法

试车场实测载荷谱中含有大量的低幅值载荷,在进行载荷谱编辑处理时存在许多小载荷删除准则,而这些准则往往仅考虑小载荷是否造成损伤。考虑到低幅值载荷的强化效应,提出了一种新的小载荷删除准则。应用该准则对试车场实测载荷谱进行编辑处理,生成了加速谱。从幅值域(穿级计数、雨流计数),损伤域(损伤保留、雨流循环损伤分布),频率域(冲击响应谱、频域疲劳损伤谱)多方面对原始谱和加速谱进行了对比分析,结果表明该方法在保留损伤,保证损伤载荷分布特征和频域特征的基础上实现了加速,加速谱可代替原始谱进行耐久性试验。通过建立整车台架试验,验证了该耐久性试验载荷谱编制方法的可行性。     

基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮升降速过程中故障振动信号为多分量的调制信号以及故障特征频率随转速变化的特点,将局部均值分解（LMD）与阶次跟踪分析相结合,提出了一种新的齿轮故障诊断方法。首先采用阶次重采样将齿轮的时域振动信号转换为角域平稳信号,然后对角域信号进行LMD分解,得到若干个乘积函数（PF）分量,最后对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析来提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障试验振动信号的分析可知,该方法能有效地提取齿轮故障特征。     

时空域结合的红外弱小运动目标检测新方法

为解决远距离和复杂背景下红外弱小运动目标的检测问题,提出了一种将时域背景抑制和空域相关性检测相结合的新方法.首先在时域窗口内根据像素的时域信号进行时域背景抑制和二值化,得到既有像素点的灰度值又有时域信号值的组合帧图像;再充分利用运动目标在空域上的连续性和时域信号上与噪声的差异性,在组合帧上对每个候选目标点与其8邻域像素进行时域信号相关性检测,以剔除虚警点和确定目标轨迹.实验结果表明该法具有较低虚警率和较强的鲁棒性.     

大型输油泵的振动测试分析

针对某大型输油泵振动较大,分别对其在不同输送介质下做振动测试,并对时域振动数据和频谱特征分别进行对比,得到以下结论:在时域振动中,泵输送汽油介质的振动略强于柴油介质,且垂直向大于水平向;在频谱特征分析中,在1倍叶片通过频率频处振动幅值最大,且汽油工况时振幅较大;在水平向振动频谱,两种介质频谱相似。     

随机振动试验中时域随机化技术的研究

分析了目前时域随机化技术中直接加窗重叠所存在的频谱泄漏以及控制动态范围低等缺陷,针对这些缺陷进行了理论推导以及进行了基于不同加窗函数的控制试验对比,分析出了加窗函数造成频谱泄漏的主要原因。经过比较,采用了低旁瓣的汉宁窗,但又引入了时域周期性波动的新问题。最后在理论推导以及大量控制试验的基础上提出了以汉宁窗为加窗函数,在时域进行幅值修正的方法,并给出了幅值修正的系数公式。该方法成功地解决了频谱泄漏、控制动态范围低以及加窗造成时域信号周期性波动等问题,提高了系统的频谱控制精度和控制动态范围,并应用于实际随机振动试验控制系统中,取得很好的控制效果。     

鲁棒性幅值指数自适应谱幅值调制法

近期提出的谱幅值调制(SAM)法可通过调节幅值指数适应不同故障信号的特征提取,具有较好的应用前景。但该方法目前幅值指数的取值需人工判断,尚无法用其实现对故障特征的自动优化提取,且当故障特征受到复杂干扰时,通过人工选择较难选取较佳的幅值指数。为此,本文研究提出了一种鲁棒性幅值指数自适应谱幅值调制法。该方法首先利用角域重采样将信号转换到角域,再通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)对故障弱冲击特征进行增强,最后利用2阶循环平稳指标(ICS₂)自适应选取SAM中的倒谱幅值指数,以该优化幅值指数计算倒谱信号,实现故障特征的自动提取。在行星轴承内圈故障特征提取上进行了验证研究,实验结果表明,本文所提方法能够实现复杂干扰下行星轴承内圈故障特征的自适应提取。     

基于图结构的轴承故障诊断北大核心

滚动轴承故障振动信号具有非线性、非平稳的特征,在轴承早期破损阶段,即使轴承表面出现了损伤,故障产生的振动信号仍然表现得非常微弱,再加上大量噪声的影响,仅从时域和频域很难发现故障特征,给故障检测造成了较大的难度。针对轴承振动信号的特点,将短时Fourier变换与图模型相结合,提出了一种基于图模型的时频分析方法,利用短时Fourier变换得到信号的时频图,选取每一时刻频谱图中各主频的幅值构建图模型,通过图模型的相似性对比检测轴承故障并通过主频幅值的变化量确定故障频率。     

应用无量纲幅域参数诊断齿轮箱故障

目前故障诊断方法的研究开发十分活跃,除传统的谱分析、幅域分析、时域分析、建模等方法外,时频分析、神经网络、小波变换等崭新的分析方法相继进入机械设备诊断领域.在众多的方法中,幅域参数方法以其计算简单,并能较好地反映机器的运行状况而被广泛采用.机械故障诊断中常用的无量纲幅域参数有:波形指标(Shape Factor),峰值指标(Crest Factor),脉冲指标(Impulse Factor),峭度指标(Kurtosis Value)和裕度指标(clearance Factor)等.对这些无量纲指标的基本要求是:(1)对故障和缺陷足够敏感;(2)对信号的幅值和频率不敏感,即与机器的运行工况无关,只依赖于信号的幅值概率密度函数.对于齿轮,在正常情况下,振动信号的幅值概率密度函数是接近正态分布的,属于平稳或弱平稳过程.但当出现疲劳剥落、断齿时,就会引起冲击,信号的幅域参数将会发生变化,幅值概率密度函数也将偏离正态分布,具体说来,小幅值的概率密度上升,中央的峰更陡峭;大幅值的概率密度也上升,使两端向外延展和隆起.为了了解各参数与概率密度函数之间的关系,下面从概率密度函数入手加以分析.为了计算简单起见,根据故障发生后概率密度函数的形状,将其归一化后简化为如图1所示.     

一种新的考虑伪损伤保留的道路载荷模拟试验加速方法

试车场实测载荷谱含有大量的低幅值载荷,为删除小载荷进而加速试验,传统的载荷谱编制方法一般是基于应力应变的损伤编辑,而工程实际中应力应变信号往往很难获得。考虑到这种情况,提出了一种新的基于伪损伤保留的小载荷删除准则。针对某轿车前副车架的疲劳试验,应用该方法对其原始载荷谱进行编辑处理,生成伪损伤保留比例为90%的加速谱,从时域、幅值域和频率域三方面对原始谱和加速谱进行对比分析,结果表明该方法在保留载荷的损伤特性,保证载荷谱的统计特征、雨流矩阵特征和频率特征一致性的基础上实现了加速,加速谱可代替原始谱进行耐久性试验。最后建立台架试验,试验结果表明加速试验在有效节约试验时间的同时实现了与采用原始载荷谱试验的结果一致性,并验证了提出的耐久性试验载荷谱编制方法的合理性。     

基于车身振动的压电发电装置研究

为最大程度利用压电悬臂梁发电装置回收车身振动能量,需要研究压电悬臂梁发电装置在车身上的安装位置及其工作频率。首先基于系统状态空间方程建立四轮车辆随机路面激励时域模型和某越野车7自由度整车振动模型,然后通过MATLAB/Simulink建立车路耦合振动仿真模型,最后对耦合振动模型进行时域和频域仿真分析,获得不同位置安装、不同车速及不同路面等级下,车身振动振幅和加速度时域响应图和频谱图。结果表明:安装位置距车身质心纵向距离越远,振动加速度幅值越大,距车身质心的侧向距离对车身振动加速度影响不大;车速对车身振动加速度幅值和频谱基本没有影响;路面状况越差,车身振动加速度幅值越大,但对振动频谱没有影响,振动能量主要集中在(0～2)Hz。     

极值超出量服从广义Pareto分布的载荷谱外推方法研究

提出了极值超出量服从广义Pareto分布的载荷谱外推方法。将所提方法运用到汽车用户典型路面载荷谱的外推中,分别拟合了形状参数为零和不为零的广义Pareto分布函数,对比分析了不同形状参数的分布函数对载荷谱外推结果的影响。将外推前后的载荷谱、采集载荷谱分别从幅值域和频率域进行了对比分析,研究结果表明：基于广义Pareto分布函数形状参数为零的载荷谱外推方法可得到偏于保守的外推结果;基于广义Pareto分布函数形状参数不为零的外推方法得到的外推载荷谱幅值比采集载荷谱幅值偏大。     

电控自动变速器载荷谱的采集及分析

基于振动疲劳载荷谱的采集与分析技术,采用加速度传感器和应变式传感器,在襄樊汽车试验场和用户实际使用道路上采集了某电控机械式自动变速器关键部位的载荷谱。原始信号经过预处理后,对试验数据进行了时间域、频率域和雨流域统计分析。分析结果表明:新增加的换挡箱体振动幅值较大;载荷峰值频域主要集中在12Hz附近;不同测点的伪损伤值具有相似的统计特征,其结果可用于不同路面载荷谱当量关系分析、疲劳寿命分析等。