重型越野车辆油气弹簧设计与验证

为了满足重型越野车辆对大行程弹性元件的要求,创新设计了一种双气室油气弹簧。根据结构和工作特性,建立了两种工作状态下的油气弹簧数学模型,并分析了其刚度特性。加工油气弹簧样件,进行台架试验,获得了不同频率下的油气弹簧作用力和位移数据。分离弹簧作用力中静摩擦力、阻尼力和弹性力。利用弹性力和位移数据,通过曲线拟合方式,识别油气弹簧工作气体不同工况下的多变指数。设计的双气室油气弹簧结构、油气弹簧理论模型,对油气弹簧在大行程越野车上的应用提供了支撑。     

多轴特种混动车辆工况自适应驱动力分配控制

针对多轴电子驱动桥式特种混合动力车辆,提出基于工况自适应识别算法的驱动力协调分配控制策略。基于C-WTVC以及WUVSUB车辆标准行驶循环工况划分运动学片段,利用聚类分析的方法对车辆行驶工况分类,并基于简化的神经网络算法建立车辆行驶工况在线识别机制;基于工况识别结果提出工况自适应驱动力预分配控制策略,包括平均分配、动力性分配及经济性分配,其中经济性分配系数基于系统效率最优进行解算;在驱动力预分配的基础上,基于多轴车辆动力源冗余配置的特点,提出驱动力失效分配控制策略,保障车辆在故障状态下仍具备一定的行驶能力;最后通过仿真测试验证了驱动力协调分配控制策略的有效性。仿真结果表明:所提策略能够有效保证车辆在动力源失效状态下的动力性能,提高了车辆运行可靠性。     

EMD-AR谱分析和SVM的变速箱故障诊断

针对特种车辆变速箱工作环境恶劣、故障模式难以识别的问题,在现有方法基础上,将EMD分解和AR谱估计相结合,应用于变速箱故障诊断中.首先,在自行搭建的实验台上采集变速箱正常、轴承间隙故障、外环压痕、齿轮断齿4种典型状态下的振动信号;然后采用EMD-AR谱进行分析,对比不同状态下信号前6个IMF分量的AR谱,再提取EMD-AR谱能量特征值,将特征值输入到构建好的SVM分类器中,根据输出结果识别变速箱的故障类型.结果表明,该方法能有效应用于特种车辆变速箱故障诊断,诊断正确率达到94.5％,为其他特种变速箱诊断提供了一种有效的参考途径,有一定工程实用价值.     

基于小波包与LS—SVM的气阀故障诊断

基于小波包原理,对柴油机的缸盖振动信号进行小波包分解,利用“频带能量”的特征提取方法得到特征向量,并作为LS-SVM的输入进行训练和分类检验,提出了一种基于小波包和LS—SVM的气阀故障诊断方法。结果表明不同状态下的气阀漏气故障能得到识别和分类,且具有较高的精度。     

基于模糊聚类和CNN-BIGRU的轨道电路故障预测

针对轨道电路稳态环境下故障诊断时效性不足的问题,提出一种基于Gath-Geva （GG）模糊聚类对轨道电路退化状态进行划分,并利用卷积神经网络（convolutional neural network, 简称CNN）和双向门控循环单元（bi-directional gated recurrent unit, 简称BIGRU）进行轨道电路故障预测的方法。首先,通过集中监测设备获取ZPW-2000轨道电路各类故障发生前一定时间内的正常工作数据;其次,通过核主成分分析进行特征降维和GG模糊聚类对轨道电路性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后,利用CNN-BIGRU混合神经网络挖掘轨道电路不同故障类型数据特征,对轨道电路退化状态所对应的故障类型进行预测。实验结果表明,该算法可以精确划分轨道电路退化状态并实现故障预测,CNN-BIGRU预测模型分类精确度可达97.62%,运行时间仅为13.18 s,能够为轨道电路的多模式健康状态识别提供一种有效的方法。     

基于声音融合特征与OCSVM的机床故障分类诊断

针对数控机床工作中诊断维护困难的问题,提出一种利用声音融合特征搭配一类支持向量机(OCSVM)的故障诊断和SVM故障分类的方法。首先采集不同工作状态下的数控机床运行音频数据,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和线性预测倒谱系数(LPCC)方法对数据进行多维特征提取,通过PCA降维归一化后融合特征,最后将处理好的特征进行OCSVM检测是否存在故障,并且识别故障类别。研究采集了数控机床正常工作和9类异常故障音作为数据集开展分析。通过实验证明,基于声音特征融合与OCSVM可以实现对数控机床故障的准确诊断,诊断准确率能达到96.1%,通过SVM能对数控机床故障精准分类,分类准确率能达到93.3%。     

基于多层数据分析框架的半导体加工周期预测

为了在大数据环境下利用制造数据对半导体加工周期进行准确预测,针对传统预测模型准确性和泛性上的不足提出一种多层数据分析框架,基于该框架实现加工周期预测算法,利用某半导体生产线数据建立预测模型,检验了该预测方法的有效性并与多种常用方法进行了比较。结果表明,基于多层数据分析框架的半导体加工周期预测方法有效提高了模型的准确性和泛性。     

基于贝叶斯推断贡献的机械设备故障诊断方法

现有机械设备故障诊断方法大多针对已知故障建立,不具备识别新故障的能力,针对该问题提出一种基于贝叶斯推断贡献(Bayesian Inference Contribution,BIC)的故障诊断方法.该方法基于BIC理论对各已知故障建立状态模型,并自学习振动数据与各状态模型的允许最大距离,当振动数据与各已知故障状态模型间距离均大于允许最大距离时识别为新故障,反之为已知故障,并在此基础上设计了状态模型更新方法,使其能够利用新故障数据和误诊数据对模型进行更新.采用往复压缩机的真实故障数据进行测试,结果表明,该方法对新故障的识别准确率为100％,采用误诊数据对状态模型更新后整体诊断准确率得到明显提升.     

基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法

高精度驾驶员情绪识别模型是智能车辆安全辅助驾驶系统构建的关键问题之一。针对该问题,提出一种基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法。对不同情绪下驾驶员心电、脉搏生理信号进行时域特征提取,建立生理信号-情绪关联样本库,给出改进式自编码(Improved stacked autoencoder, I-SAE)神经网络架构,构建基于I-SAE神经网络的人员情绪生理表征和离线辨识模型;同步采集行驶过程中不同情绪下驾驶员生理信号和车辆状态数据,利用主成分分析法选取车辆状态特征参数向量,通过I-SAE模型识别处理生理信号数据,将驾驶员情绪的生理表征映射为车辆状态表征,构建车辆状态-驾驶员情绪关联样本库;在此基础上,建立基于学习矢量量化(Learning vector quantization, LVQ)的驾驶员情绪在线识别模型。试验数据表明,该方法构建的驾驶员情绪在线识别模型正确识别率达84%以上,可满足安全距离预警等车辆智能系统需要。     

橡胶弹性减振元件疲劳裂纹扩展寿命分析

对NR68橡胶纯剪切试样进行疲劳裂纹扩展试验,结果表明裂纹扩展率与撕裂能之间存在幂率关系.基于疲劳累计损伤理论,以撕裂能范围为损伤参量,建立橡胶疲劳寿命预测模型.对NR68橡胶裂纹扩展试验数据进行回归分析,拟合得出模型参数.综合应用有限元结构分析方法、橡胶材料等效应力计算方法和橡胶单侧切口拉伸(Single edge notched tensile,SENT)试样拉伸试验的应力应变数据,提出橡胶弹性减振元件撕裂能范围的计算方法,从而将弹性减振元件在复杂应力状态下的疲劳寿命问题转化为单向应力状态下橡胶材料的疲劳寿命问题.利用所建模型对锥形橡胶弹簧的疲劳寿命进行分析预测,并通过锥形橡胶弹簧台架疲劳试验进行验证,结果显示预测疲劳寿命是试验疲劳寿命的1.33倍,预测精度比较理想.     

高度阀内置空气弹簧性能测试方法与分析

与普通空气弹簧不同,高度阀内置空气弹簧是将高度阀设置在空气弹簧气囊内部形成的一体式结构。由于其结构较特殊,目前还没有专门针对这种结构空气弹簧的性能测试方法。为了得到高度阀内置空气弹簧的性能测试方法,防止因测试方法不当造成高度阀内置空气弹簧的损坏,针对一款汽车驾驶室悬置高度阀内置空气弹簧进行了性能测试。测试参照普通空气弹簧的性能测试方法进行。测定了高度阀内置空气弹簧和外置高度阀的普通空气弹簧的载荷-位移曲线和动刚度-加载频率曲线。依据测试结果的对比分析可以发现:高度阀内置空气弹簧和普通空气弹簧性能曲线的变化趋势一致,而且所测定的曲线比较符合实际行车情况。说明参照普通空气弹簧的性能测试方法对高度阀内置空气弹簧进行性能测试是可行的。由此可知,高度阀内置空气弹簧与普通空气弹簧的性能测试方法具有一致性。     

Design of damping valve for vehicle hydro pneumatic suspension

According to the design features of a hydro pneumatic spring, the necessity of a separate damping valve is proposed. Based on a 1/4 vehicle linear suspension model, the optimum damping coefficient is worked out and the parameters of the damping valve are determined with the equivalent linearization method. A practical structure of the damping valve is proposed having a small size, high flowrate when the valve opens, and the ability of enduring high back pressure. Based on bench tests, the damping valve has been found to properly work and be suitable. The design method and damping valve structure are useful guides for hydro pneumatic suspension, especially for the design of heavy-duty vehicles.     

重型越野车油气悬架的非线性模型研究

以 WS2 4 0 0重型越野车油气悬架为研究对象 ,建立了包含刚度、阻尼、摩擦等非线性特性的油气悬架系统的非线性数学模型 ,并进行了油气弹簧的动态和静态特性的试验研究     

油气状态对车辆油气悬挂特性影响建模分析

油气悬挂内部的油液和气体并非绝对的理想状态,而是随着压力变化发生溶解或析出,对悬挂输出特性影响较大。基于此,提出真实气体状态方程,建立考虑气体溶解与析出特性的油气悬挂分析模型。运用Simulink仿真分析模型和油气悬挂性能分析试验台,选取冲击载荷、周期激励及正弦小振幅扫频激励等工况,分析油气悬挂的簧上质量位移和压力响应特性。结果表明:冲击载荷作用1.5 s左右达到平衡状态,试验和仿真平衡位置误差小于3%;周期性激励作用下,运动位移和气体压力的仿真结果与试验测试数据一致,位移最大误差范围在1 mm内,气体压力响应误差范围在0.06 MPa内。扫频激励作用下,系统性能满足要求,试验结果和仿真分析变化趋势基本一致。考虑气体溶解与析出特性的数学模型对油气悬挂设计具有一定的指导意义。     

Design of damping valve for vehicle hydro pneumatic suspension

According to the design features of a hydro pneumatic spring, the necessity of a separate damping valve is proposed. Based on a 1/4 vehicle linear suspension model, the optimum damping coefficient is worked out and the parameters of the damping valve are determined with the equivalent linearization method. A practical structure of the damping valve is proposed having a small size, high flowrate when the valve opens, and the ability of enduring high back pressure. Based on bench tests, the damping valve has been found to properly work and be suitable. The design method and damping valve structure are useful guides for hydro pneumatic suspension, especially for the design of heavy-duty vehicles. __________ Translated from Transactions of Beijing Institute of Technology, 2006, 26(4): 301–304 [译自: 北京理工大学学报]     

基于GPRS网络的综合管廊煤气管道实时监测系统

针对现有的综合管廊煤气管道监测系统无法满足实际项目使用需求的问题,提出了一种基于GPRS网络的综合管廊煤气管道实时监测系统,可对煤气管道是否泄漏及泄漏点位置进行监测及计算,详细介绍了监测系统的工作原理及组成结构,并对系统进行了室内及现场试验。试验结果表明,系统可对综合管廊内的煤气管道进行实时监测,同时管道泄漏点的测量误差不超过2.5%,满足实际项目的使用需求。     

缸筒内径对油气弹簧阀系参数设计的影响

利用车辆单轮簧上质量和最佳阻尼比系数，得到油气弹簧开阀压力。利用开阀压力与阀片变形以及流量之间关系，建立油气弹簧阀系参数解析设计公式，对阀系参数进行解析设计。通过对缸简内径对阀系设计参数的影响进行定量分析，建立了阀片厚度和节流缝隙影响系数，利用该系数可对阀系参数进行推算设计。通过实例，对阀系参数进行了解析设计与影响系数推算设计，并对2种方法设计值进行了比较，对阀系设计参数进行校核，对所设计油气弹簧进行了特性试验。设计和试验结果表明，阀系参数解析设计方法是准确的，影响系数推算设计方法是可靠的，对油气弹簧设计开发具有重要参考价值。     

An online adaptive condition-based maintenance method for mechanical systems

This paper proposes an online adaptive condition-based maintenance method with pattern discovery and fault learning capabilities for mechanical systems. The method is mainly based on a subtype of neural network techniques called self-organizing map (SOM). It is able to reduce local clusters from the same pattern and optimize the SOM architecture to further decrease the calculation cost in matching patterns in the neuron fitting process. Moreover, distance analysis and statistical pattern recognition (SPR) on neurons of the SOM are combined to establish rules and criteria for conducting and controlling the discovery and learning process so continuous process as purging prototypes on the map can be avoided. An experiment on condition monitoring of a machine tool test bed demonstrates and validates the effectiveness of the proposed approach.     

基于TL-LSTM的轴承故障声发射信号识别研究

针对多工况下滚动轴承故障声发射信号智能识别问题,提出了一种长短时记忆网络(LSTM)与迁移学习(TL)相结合的故障识别新方法。该方法仅以单一工况下原始声发射信号参数作为训练样本,构建LSTM模型充分挖掘出声发射信号与故障之间的深层次映射关系,以识别与训练工况具有相近分布特征的其他工况下故障;引入并结合TL来应对相异分布特征的其它工况下故障识别问题,从而可完成多种类型工况下故障特征的自适应提取与智能识别。实验结果表明,对于转速、采集位置或滚动轴承型号工况改变时内圈、外圈及保持架故障的识别均具有较高的准确率,可端对端的实现多种类型工况下故障的实时在线智能监测任务,摆脱了对先验故障数据的过分依赖,验证了该方法的可行性与优越性。     

重型多轴车辆互连油气悬架特性分析

以重型多轴车辆互连悬架系统为研究对象,建立了四轴互连油气悬架液压系统数学模型。模型中考虑了管路沿程压力损失、局部压力损失和油缸活塞杆运动摩擦力的影响,并进行仿真分析,通过台架试验验证了模型的正确性。基于互连油气悬架液压系统数学模型,对比分析了垂向和侧倾工况下互连悬架和独立悬架的刚度和阻尼特性,以及对互连悬架阻尼特性进行参数化分析。结果表明：在垂向工况下,互连悬架蓄能器内气体体积变化量相当于各活塞杆进出油缸的体积,与独立悬架蓄能器内气体体积变化量相等,因此互连悬架与独立悬架刚度特性相同,但其阻尼力大于独立悬架;侧倾工况下,互连悬架在增加侧倾刚度的同时也明显增大了阻尼力。两种工况下,独立悬架阻尼特性不变,互连悬架阻尼力随单向阀直径增大、阻尼阀直径增大、油管直径增大、油缸内径减小和活塞杆直径增大而减小。