寻找行星变速箱最优化方案的XTU程序介绍

行星传动与定轴传动相比有许多优点,如结构紧凑、体积小、易于操纵元件布置,实现动力换档和自动操纵,所以它越来越广泛地应用在各种车辆的传动装置中。为了减少换档冲击和改善车辆的动力性能目前车辆的排档数增多,排档间隔减少,特别是对重型车辆来说更是如此。在这种情况下,二自由度行星变速箱因其固有规律遇到很大困难,     

行星变速箱综合简图几何相容性的判别

谈借助图论,解决了行星变速箱综合简图几何相容性的判断问题,中介绍的方法简洁、易懂、判新准确、速度快。该方法适合于所有形式的行星变速箱综合简图几何相容性的判新,应用该方法还可以解决计算机接制行星变速箱综合简图的问题。     

行星变速箱换档过程模拟方法研究

行星变速箱的工作过程是一个由多参数变化决定的动态过程,研究这一过程,对改善车辆平稳性、使用寿命有很大帮助.利用多自由度变速箱的数码表示方法,结合拉格朗日能量方程,建立了行星变速箱各种档位都适用的通用数学模型,将该模型用于计算机中计算不同档位的运动学和动力学问题,带来很多便利.在此基础上,用数值积分方法对模型进行数值求解计算,对换档过程进行数值模拟,最后对典型结构的行星变速箱进行了实例验证.     

行星变速箱综合简图几何相容性的判别

该文借助图论, 解决了行星变速箱综合简图几何相容性的判断问题． 文中介绍的方法简洁、易懂、判断准确、速度快． 该方法适合于所有形式的行星变速箱综合简图几何相容性的判断． 应用该方法还可以解决计算机绘制行星变速箱综合简图的问题．     

基于组合杠杆法的行星变速箱方案筛选研究

通过类比法,将复杂的行星排转化为一个杠杆系统进行研究.因为通过分析杠杆系统的杠杆点,确定不同行星排的构件连接,同时引入固定连接的概念,用以表示不同行星排之间的构件连接,这样不仅能够方便编号、易于程序实现,而且以固定连接件为依据将不同的方案予以分类,还保证了选择方案时的全面性,同时也明显缩短了程序的运行时间.     

基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取

针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构。多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势。采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取。行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障。     

基于Hilbert-Huang变换的发动机振动信号特征提取

基于Hilbert-Huang变换与小波分析相结合的故障特征提取方法,先利用小波分析方法将缸盖振动分解在低、中、高三个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,对得到的IMF分量做Hilbert变换,得到各个频段的Hilbert谱.再根据发动机冲击响应的特点,将Hilbert谱沿频率轴积分,然后在时间-幅值平面上投影成二维的频带能量分布图,突出故障信息.实例表明,通过各频段、各冲击响应能量分布的变化,可实现故障的判断和定位.     

一种有效的不均衡样本生成方法及其在行星变速箱故障诊断中的应用

针对实际运行中行星变速箱故障数据较少、各个状态样本不均衡的问题,提出了由Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)样本生成模型和卷积神经网络(CNN)分类模型组合的WGAN-CNN故障诊断分类模型。该模型对故障数据的频谱信号进行过采样,以扩展故障样本数量,从而更好地对故障状态进行分类。采用加州大学欧文分校人工数据集对WGAN生成模型以及经典过采样方法进行对比,并在行星变速箱故障试验台上进行验证。结果表明,样本不均衡会严重影响分类结果,而WGAN-CNN模型可以很好地扩充故障样本集,提高在故障样本稀少情况下的诊断准确率。     

自行火炮变速箱瞬态过程振动信号的时频分析研究

讨论了一般机械在瞬态过程和稳态过程中所呈现出的不同振动特性,提出了基于瞬态过程分析机械故障诊断的必要性。针对瞬态过程诊断问题,将时频分析方法应用于非平稳信号的处理,同时针对时频分布图利用Hough变换,提取分布图中的线性部分。最后,给出自行火炮变速箱在不同工况下的瞬态过程振动信号的时频分析实例。实例证明,本文提出的方法对机械设备非平稳振动描述是可行的,对机械设备的故障诊断是有效的。     

线性调频信号参数估计快速算法

分析了线性调频（LFM）信号Fourier变换幅度谱的表达式,并分析了其幅度最大值对应的频率,提出了以两次FFT为基础的LFM信号参数估计方法;为了提高信号低信噪比情况下参数估计精度,提出了一种非对称加窗方法。仿真和实验结果表明了该算法的有效性。     

基于EEMD-CWD的齿轮箱振动信号故障特征提取

为实现齿轮箱故障特征提取,提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）和乔-威廉姆斯分布（CWD）的齿轮箱振动信号特征的提取方法。对现场采集的振动信号进行EEMD分解,再对分解得到的固有模态函数（IMF）分量依照峭度准则进行排序,选取峭度指标较大的IMF分量进行CWD分析,最终得到信号的CWD.该方法可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题,有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小3个方面的特征信息同时进行准确提取。利用该方法对实际齿轮发生断齿、裂纹故障进行了实验分析,结果表明：该方法能够全面、有效地提取齿轮振动信号中所蕴含的齿轮箱状态信息,为后续进行齿轮箱状态识别和故障诊断奠定基础。     

基于试验测试的履带车辆行星变速机构振动特性分析

为揭示行星变速机构内部激励与振动特性的映射关系,通过设计行星变速机构振动测试方案,建立了行星变速机构振动加速度测试系统,并进行了典型挡位2 500 r/min行星变速机构振动特性的测试与分析。结果表明：行星变速机构振动的均方根（RMS）值与测点的位置相关联,测点位置在行星齿轮啮合位置,其振动幅值较大;随着转矩增大,其振动RMS值也增大。行星变速机构的频谱分析结果表明,其振动能量主要集中于行星齿轮啮合的啮合频率及倍频,且轴向的频谱和径向上的频谱比较相似。通过行星变速机构振动RMS的测定和频谱值的分析,得到了各位置啮合振动的最大幅值。本研究对行星变速机构的优化设计具有一定的参考价值。     

基于小波熵的弹丸激波信号特征提取方法研究

在实验中获取的弹丸激波实测信号,由于受到激波在空气中传播时各种因素的影响,使得获取的信号有很多不确定性,其持续时间难以利用传统的信号处理方法来获取.文中从小波变换的角度出发,通过在尺度域上对信号能量的一种划分,引入了小波能谱与小波熵作为信号特征提取的特征量来反映系统信号的统计特征.实验结果表明,该算法能有效提取弹丸激波信号特征,速度快、准确率高,而且具有对噪声不敏感的优势.     

双谱估计在直升机声信号特征提取中的应用

根据直升机信号在更多情况下表现为非高斯的随机过程,提出采用高阶统计量对直升机声信号进行建模与特征提取,导出基于三阶累积量的直升机声信号非高斯参数双谱模型,讨论了双频域内直升机声信号特征提取的方法,并结合实例给出说明,最后指出将高阶统计量分析方法用于直升机声目标识别具有十分有意义的应用前景。     

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一,发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低,甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中,因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征。针对上述问题,提出参数优化变分模态分解(VMD)的扭振信号瞬时频率特征提取方法。通过采用粒子群优化算法,以能量熵为适应度函数优化VMD参数,得到最优组合。采用最优参数组合对扭振信号进行降噪和重构,对重构的扭振信号进行零点线性插值,计算两脉冲之间的间隔,得到扭振瞬时转速波动信号。对瞬时转速波动信号进行频谱分析,实现对扭振信号瞬时频率特征提取。惯性载荷扭振实验结果表明：在转子转速为600 r/min、扭振激励频率为50 Hz的条件下,对采样频率为20 480 Hz的位移信号做参数优化VMD能精确提取扭振瞬时频率特征,误差小于1%。     

基于油液和振动信息融合的自行火炮齿轮箱故障诊断方法

油液分析和振动分析技术是用于自行火炮齿轮箱的两大有效状态监测技术,但在实际监测中,这两种技术是分别应用的,故障诊断结论受试验方法和诊断水平影响很大,容易带来漏报和误报。如果将这两种信息进行信息融合,将极大提高诊断的精度和可靠性。通过建立试验台架采集油液分析数据和振动信号,然后通过提取这两种信息的特征参数,采用D-S证据理论对上述两种信息进行融合,得到更为准确的状态信息。通过试验证实,该故障诊断方法能够有效检测自行火炮齿轮箱故障,有较强的工程应用价值。     

线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法

通信领域中非圆(NC)信号的波达方向(DOA)估计已经得到广泛的研究和应用。考虑到非圆信号的多重信号分类算法(MUSIC)计算复杂度较高,提出线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法。与传统的需要二维搜索的2D-NC-MUSIC算法相比,该算法只需要一维搜索,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法优于传统的MUSIC算法,并且与2D-NCMUSIC算法的估计性能非常接近。