电动车动力总成振动噪声的试验研究

由于动力总成的不同,电动车与传统车的振动噪声源也有较大差异。笔者对某电动车动力总成的振动噪声特性进行了试验研究。利用频谱分析、阶次分析等方法来识别动力总成的主要振动噪声源,分析加速和稳态工况下各激励源对动力总成振动噪声的贡献量。基于心理声学客观评价参数,分析了电动车动力总成声品质特性。研究结果为电动车动力总成振动噪声的优化设计提供了试验支持,并表明了进一步研究电动车声品质的必要性。     

基于试验的汽车手动变速器噪声源识别

手动变速器的噪声控制是汽车噪声控制的难点之一.基于低噪声变速器测试台,对某5档手动变速器的噪声特性进行了全面测试.综合利用频谱分析、阶次分析和相干分析等方法来识别变速器的主要噪声源.分析表明:变速器的振动主要是由挡位齿轮啮合过程以及主减速齿轮啮合过程共同引起;且高速时挡位齿轮啮合过程引发强烈振动的原因与齿轮轴弯曲和齿轮模态有关;5档高速工况时,变速器噪声的主要引发原因是变速器箱体表面某位置的振动,若要改善变速器的振动噪声特性,可从该位置处人手.分析结果为低噪声变速器的优化设计提供了试验支持.     

基于阶次分析的客车变速器噪声试验

基于德国米勒贝姆振动与声学系统公司开发的PAK振动噪声测试分析系统,应用其阶次分析功能对某五挡客车自动变速器的噪声进行实车试验,得到不同挡位下车厢声压级的组成及变化情况.结果证明阶次分析方法能够准确地识别变速器的噪声源.     

QC商用车变速器疲劳试验振动分析

对QC型轻型商用车变速器结构进行了局部优化,为验证其可靠性,需对其进行台架疲劳试验。在变速器疲劳试验过程中,通过监测变速器振动信号均方幅值(RMS)与温度的变化,掌握此型号变速箱在整个试验过程中的振动特性。疲劳试验验证了产品改进的可行性,研究了疲劳寿命与振动的对应关系,为研究变速器疲劳寿命预测提供基础试验数据。     

矿用离心式水泵故障识别及处理

徐州师范大学工学院和兖州矿业（集团）公司东滩煤矿通过对矿用离心式水泵振动信号的测试，分析和总结了出现的几种故障信号特征，提出了解决此类故障的措施，为离心式水泵故障识别和处理提供了可行的实践依据。     

HJ—12电机设备故障诊断系统及应用

介绍HJ-12电机设备故障诊断系统的基本构成、功能、原理,数据的采集和处理以及应用实例,说明采用电流频谱诊断法和振动频谱分析法对三相交流异步电动机进行预测及其早期故障诊断十分有效。     

变速器新产品故障特征提取与分类方法

针对汽车变速箱原始故障特征向量维数过高导致的检测效率低、准确率低的问题,提出一种基于阶次分析理论的特征提取方法和基于遗传算法—反向传播神经网络的特征选择与分类方法。首先运用阶次分析理论提取变速器的阶次域特征,与时域特征共同组成特征向量集;然后将类内类间距离比与惩罚系数之和作为目标函数值,利用遗传搜索策略对特征向量集进行特征选择,得到特征子集;最后用反向传播神经网络算法进行故障分类,得到检测结果,并通过实验验证了所提出方法的有效性。     

汽车变速器振动啸叫噪声实验研究

汽车变速器啸叫噪声是变速器常见的问题.对变速器啸叫噪声进行测试与分析,提出变速器啸叫噪声的客观评价,形成变速器啸叫噪声测试分析流程.     

阶次跟踪在齿轮箱噪声源识别上的应用

讨论了阶次分析原理,阐述了阶次分析技术及重采样方法实现的原理,给出了计算公式,并通过稳态和瞬态两种试验,分别采用两种分析方法对齿轮箱的主要噪声源进行了识别,对比结果表明阶次跟踪法在对旋转机械噪声源识别上便捷而高效,较传统的频谱分析法更有优势,具有较强的实用和推广价值。     

电动车动力总成阶次振动的主被动控制研究

提出了一套降低电动车动力总成阶次振动的完整方法。首先,基于谐波优化理论优化电机控制策略,通过降低电机直交轴电流中的主要谐波,减小电机的输出转矩波动;然后,建立一套考虑精英保留的遗传算法,与齿轮啮合有限元模型进行联合优化,减小传递误差波动,并获得考虑主动控制效果的齿轮最佳修形参数;最后,建立电动车动力总成机械仿真模型,对轮齿修形后的动力总成进行控制效果验证。结果表明,综合考虑电机谐波电流控制和微观轮齿修形的方法,可以有效降低电动车动力总成的阶次振动。     

国产轿车变速器啸叫噪声源的识别与控制

对一款国产轿车变速器存在的啸叫问题进行了研究。首先进行了车内噪声实验和NVH半消声室台架实验,利用阶次分析找到了主要的阶次,然后利用声贡献量分析最终确定了啸叫特征阶次。计算发现该问题较为特殊,由于设计不当出现了不同传动部件阶次一致的情况。针对阶次一致的传动部件,通过接触斑点分析,最终确定了啸叫的噪声源。最后以实际接触斑点的位置和形状为依据,对齿轮进行了齿向修形设计,啸叫声降低约5dB（A）。     

汽车变速器总成的噪声源及降噪措施

探讨了汽车变速器总成的多种噪声源,采取了相应的降噪措施.介绍了研究变速器降低噪声的意义,分析了噪声源(主要为齿轮系统和附属系统),并从设计和制造工艺上制定出了降噪措施.     

变速器振动对纯电动汽车车内噪声的影响

针对目前某款纯电动汽车驾驶室内噪声较大的问题,研究动力总成中变速器的振动对驾驶室内噪声的影响。运用阶次跟踪的方法分析出变速器的主要振动源为齿轮传动系统中的高速级与低速级齿轮啮合,通过对3种变速器进行理论与试验分析,得到变速器振动产生的噪声通过空气传播对驾驶员耳旁声压产生主要影响,影响的频率段为1000Hz以上的中高频段。另外3种变速器由于重合度的提高,减小了齿轮啮合振动,对降低驾驶室内的噪声起到了一定的作用。     

基于倒频谱理论的滚动轴承故障检测

探讨了倒频谱技术在滚动轴承故障诊断中的应用。针对滚动轴承振动信号的特征,利用倒频谱技术可简化谱图的特征分析,提高滚动轴承故障诊断的准确性。     

船舶电机故障振动特性及快速诊断方法应用研究

本文分析了船舶电机故障瞬时的突发性振动信号成分,可有效快速定位电机故障部位及原因,对电动机进行早期故障预防和诊断非常重要.本文总结了电机常见典型故障频率与特征,结合在实际修理中应用振动频谱分析技术对某型舰船的冷媒水泵电机故障快速诊断的成功案例,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于样本熵的变速器微弱异响故障特征提取研究

针对某变速器新产品在特定挡位转速区间存在的微弱异响,运用非线性动力学参数样本熵提取变速器在不同挡位下的运行特征;通过实例分析了不同参数对样本熵提取齿轮故障的影响,选择了合适的参数计算样本熵;在此参数下研究了正常挡位与故障挡位样本熵和近似熵随转速变化情况。研究表明,输入轴转速升高,正常挡位样本熵和近似熵变化不大,而故障挡位样本熵和近似熵减小,且样本熵相比近似熵可更有效提取变速器齿轮特征。并针对样本熵异常的某变速器4挡齿轮故障进行了阶次包络分析,实现了变速器齿轮故障的判别。     

BP神经网络在截齿合金头失效识别中的应用

为实现采煤机截割过程中截齿合金头失效形式的监测和识别,提出一种基于BP神经网络的多特征信号识别截齿合金头失效形式的方法。测试提取截割过程中合金头龟裂、合金头脱落、合金头崩刃和合金头严重磨损4种截齿x,y,z三个方向上的振动特征信号和截割电机电流特征信号,选取特征值信号的最大值、均值和方差作为特征样本对BP神经网络进行学习和训练,建立截齿合金头失效形式的识别模型,实现截割过程中截齿合金头失效形式在线监测与准确识别。实验结果表明,BP神经网络的判别结果和测试样本的实际失效类型相符,能够对截齿合金头失效形式进行准确识别,为实现采煤机截齿在线监测和失效形式识别提供新的方法和手段。     

旋转机械振动故障原因及识别特征研究

机械故障诊断的研究，实质上就是对故障产生的原因和故障征兆参数（或称识别特征）进行分类，并找出二者相互对应关系。本文首次提出振动故障的一次原因和非准确分、倍频（分频滞后、同频滞后、倍频滞后）振动的概念，对传统的故障原因及特征频率分类方法进行了修正，使二者之对应关系更清晰、简捷。机械故障诊断工程实践表明，此方法是可行的，适用于透平机，离心压缩机、泵、风机等旋转机械。     

振动趋势与频谱分析在设备维护中的应用

通过对设备实施状态监测,应用振动趋势和频谱分析法,对设备状态作出实时评价,对故障提前预报并作出诊断,合理制定检修计划,避免破坏性故障的发生,提高设备运行稳定性、可靠性.     

振动趋势与频谱分析在大机组维护中的应用

通过对大机组实施状态监测,应用振动趋势和频谱分析法,对设备状态作出实时评价,对故障提前预报并作出诊断,合理制定检修计划,避免破坏性故障的发生,提高设备运行稳定性、可靠性。