基于磨损间隙下碰撞能耗模型的发动机曲轴服役-再制造状态分析方法

由于机电产品服役环境中存在各类负载,增加了其关键零部件(如曲轴)的状态不确定性,极大阻碍了机电产品定期维护及其关键零部件(如曲轴)的服役维护及末端再制造。针对这一问题,基于曲轴连杆部件的动力学分析,构建磨损间隙下曲轴连杆部件碰撞能量消耗模型。同时结合在线监测技术,基于台架实验获取发动机服役状态监测数据,并利用小波包分析方法提取相关监测特征参数,分析其与碰撞运动能量消耗之间的映射关系,提出了磨损间隙下曲轴连杆状态监测特征参数的演化规律模型。该能量消耗模型及特征参数可用于发动机曲轴服役状态监测及失效预测过程,为发动机维护及再制造提供技术支撑。     

振动频率分量敏感因子预测机器状态的研究

提出了采用振动频率分量敏感因子来预测机器工作状态发展趋势，该方式有利于对机器零部件的故障进行趋势预测，该将方式同振动烈度趋势预测联合可构成更为有效的互补趋势预测方案。     

汽车发动机的零部件再制造研究技术

整个汽车的主要核心部件是发动机,而每年因发动机损坏汽车的报废数量却在与日剧增,如何保证汽车的整个经济效益,又不造成对环境的污染,针对这个情况,本文阐述了一种发动机再制造业技术,这种技术从发动机的组成零部件出发,通过对零部件的删选改造,重新组装成的发动机在质量上接近于新出厂品,在很大程度上提高了发动机的再利用率,延长了周期寿命,充分说明了发动机再制造业的可行性,有着非常广阔的市场前景。     

再制造发动机全生命周期评估

以再制造发动机为研究对象,运用生命周期评价（LCA）方法,评估再制造发动机的生命周期指标,从能源、原材料和环境三方面评价发动机再制造工程,并通过实际案例说明了生命周期评价在再制造发动机方面的应用。研究结果表明：同制造一台新发动机相比,再制造一台发动机可以节省58．2kg的钢材,16kg的铝材,节约113kWh的电能,可以减少565kg的CO2排放,6．09kg的CO排放,1．01kg的NOx排放,3．985kg的SOx排放,同时可以减少288．725kg的固体废弃物排放。再制造发动机具有极大的经济性和实用性。     

发动机再制造技术及产业发展

介绍了发动机再制造产业的现状和发展,对我国发展发动机再制造产业的必要性及遇到的问题进行了分析,并对发动机再制造各种加工技术进行了说明,阐述了清洗、电刷镀、高速电弧热喷涂、堆焊、激光熔覆等再制造表面处理技术以及在发动机零部件再制造中的应用。     

再制造发动机磨合质量监测方法试验研究

在对车用再制造发动机进行磨合试验时发现,同一机型按同一方法磨合,其磨合质量却有很大不同。针对此问题,提出运用表面振动信号的方法进行磨合质量监测,采用小波包分解和子带能量法对振动信号进行分析;以康明斯6BT59发动机为对象对该方法进行了试验研究,证明了所提出方法的可行性、实时性和有效性。     

基于激光再制造技术的发动机曲轴修复技术研究

介绍了激光再制造技术的原理、方法及其在球墨铸铁曲轴修复中的具体应用,通过对再制造发动机曲轴的具体方法研究,找出适合球墨铸铁曲轴修复的再制造工艺,并且研究了曲轴修复后涂层的组织和性能、摩擦磨损性能,结果表明,通过适当的再制造方法对曲轴进行修复,可以得到满意的制造表层组织和性能,有效延长曲轴的使用寿命。     

车辆发动机数字化再制造工程研究

目前国内车辆发动机再制造业还处于初级阶段，大多数再制造生产效率低，特别是信息化程度不高。为此，对车辆发动机数字化再制造工程进行研究，并以数字化软件（eM—Power）为信息化平台，构建了车辆发动机数字化再制造的体系结构、工艺规划系统及工艺流程。还对曲轴数字化再制造过程进行了分析。     

发动机再制造协同销售平台的研究与设计

近年来,随着人们对环保意识的增强,发展绿色可循环经济成为各国经济发展的重中之重,而发动机再制造无疑是发展循环经济的重要途径。为了改善发动机再制造产业链的传统运营模式,提出了建立发动机再制造网络化协同销售平台,通过此平台k公司可以协同各地服务商和销售点,实现企业的物流和资金进行全面的高效的管理及控制,从而缩短企业的供应链,为企业节省成本,提高企业运行的效率。     

基于振动信号的车用发动机运行状态预测

考虑到车用发动机结构复杂、振源较多,振动信号为非平稳信号的特点,文中利用混沌与分形理论对多组不同运行状态的振动序列进行研究,探讨关联维数与运行状态之间的内在联系,并利用混沌与神经网络相结合的方法对主要状态参量进行单变量及多变量预测。实验结果表明,关联维数能敏感反应发动机的磨损状态,而多变量的预测效果比单变量效果理想。     

基于PSD的旋转机械振动传感器

研究了基于二维光位置敏感探测器(position sensitive detector,简称PSD)的激光振动传感器,重点介绍了PSD的结构、位置和振动检测原理,给出了位置坐标函数表达式和相应的输出信号检测电路框图,分析了影响该传感器检测精度的因素,提出了相应的解决办法,提供了传感器检定数据和实测振动波形。试验结果表明,该传感器各项性能指标完全满足旋转机械轴振测量要求,为旋转机械振动提供了一种新的可靠测量方法。     

A Feature Extraction Method for the Wear of Milling Tools Based on the Hilbert Marginal Spectrum

Abstract

The Hilbert–Huang transform (HHT) can adaptively delineate complex non-linear, non-stationary signals when used as the Hilbert–Huang marginal spectrum through empirical mode decomposition (EMD) and the Hilbert transform, to highlight local features of signals. Characterized by high resolution, the Hilbert marginal spectrum has been widely applied in mechanical signal processing and fault diagnosis. In the research, an HHT based on the improved EMD was proposed to analyze the cutting force, vibration acceleration (AC), and acoustic emission (AE) signals during tool wear in the milling process. At first, the collected signals were subjected to range analysis, which revealed that tool wear was closely related to the signals collected during the cutting process. Then, EMD was applied to the signals, followed by variance analysis after calculating the energies of each intrinsic mode function (IMF) component. Afterwards, the IMF components significantly influenced by wear degree, while slightly influenced by the three cutting factors (cutting velocity, feed per tooth, and cutting depth), were selected as IMF sensitive to the degree of wear. The HHT was finally applied to the sensitive IMF components of signals containing major tool wear information, thus obtaining the Hilbert marginal spectra of the signals, which were able to reflect the changes in signal amplitude with frequency. On the basis of the Hilbert marginal spectrum, the method defined the feature energy function which was then used as the eigenvector for predicting tool wear in milling processes. The analysis of signals in four tool wear states indicated that the method can extract salient tool wear features.     

基于LabVIEW的汽车发动机振动测试系统

开发了一套以PC机为硬件平台、以LabVIEW软件为开发平台,配合必要的传感器、信号调理器和数据采集卡组成的振动测试和分析系统。该系统具备数据采集、处理分析和结果显示的功能,用户可以在计算机上对汽车的振动信号进行模块化的操作。软件功能主要有信号采集、历史数据读取、数据滤波、信号分析等。该系统性能稳定,功能全面,操作简单、具有良好的扩展性和较高的性价比。     

基于曲轴回转振动信号的多缸内燃机诊断研究

对机车柴油机的实测结果表明它与缸数少的内燃机有很大差别,本文针对多缸内燃机的特点提出了故障特征矢量的提取方法和基于子空间法模式识别的回转振动信号故障诊断方法。     

基于PSD的柔性机械臂末端振动特性测试与分析

针对含谐波减速器柔性空间机械臂的臂杆刚度以及关节转速对机械臂末端振动的影响,利用位置敏感探测器(position sensitive detector,简称PSD)对机械臂的振动特性进行了测试分析。通过改变臂杆刚度和关节转速中单一因素,分别测量了机械臂在不同臂杆刚度和不同关节转速下的末端振动响应。研究结果表明,随着臂杆拉力和机械臂关节转速的增大,机械臂末端的振动幅度呈现上升趋势,且机械臂关节转速的改变对机械臂末端振动的影响大于臂杆刚度所造成的振动影响。     

发动机悬置隔振性能对车内振动的影响

通过对某车型车内振动进行测试,发现低转速1200～1400r/min时座椅异常抖动。分析发现是发动机悬置隔振性能不良引起,通过对发动机悬置隔振性能进行优化,消除了座椅的异常抖动问题。     

发动机振动测试系统设计与实现

介绍了发动机振动测试系统的结构、硬件平台以及软件设计中的信号并进行处理分析,最后生成测试报告;测试结果表明系统性能稳定、精确度高.     

利用缸盖振动信号测定发动机功率

提出了利用汽车发动机缸盖振动信号来测定其发动机功率随转速变化的曲线的新方法,使汽车处于怠速状态,调节油门至全开状态从而使汽车发动机加速盍,采集发动机在该过程中的缸盖振动信号,然后用四附Daubechie小汉对信号进行多尺度分解,对分解后的单尺度信号进行重构,提取时域特征,从而确定发动机的功率。实验结果表明,采用缸盖振动信号的方法来测定功率随转速变化曲线是切实可行的,而且方便快捷,易于推广应用。     

基于状态空间法的风机传动链振动控制

为深入分析风机传动链的动态特性,并实现传动振动控制的定量分析。推导了传动链数学模型,进而建立了传动链状态空间方程。基于状态空间方程,讨论了传动链振动控制的方法,并研究了传动链加阻带通滤波器传递函数设计依据。然后通过实例化设计实验了整个分析过程的实例化。通过bladed仿真和现场验证,证明了控制策略的有效性。