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《中国工程机械学报》2018,(6)
采用数值仿真分析,验证了奇异值分解(SVD)法在信号处理上具有良好降噪效果.利用该法对某型矿用自卸车驾驶室平顺性的试验数据,进行了奇异值和奇异值差分谱计算,得出了该类振动信号相空间的重构阶数,并以此重构出无噪声干扰的信号.在此基础上,对驾驶室座椅处的试验数据进行了加权均方根计算,得出了车速在20km/h时座椅处的振动幅度最小.对座椅处的信号进行频响分析,得出了该处的振动频率与车速的变化关系.研究表明:该种类型的车辆其驾乘舒适性整体不理想,后续需要对车辆的各悬置系统进行改进和优化以提升其平顺性. 相似文献
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为研究某装载机驾驶室垂向振动特性和舒适性,对其驾驶室进行测试及评价,建立9自由度人-座椅-驾驶室动力学模型(下简称驾驶室模型),以避开人体内脏敏感频率和提高人体舒适度为目标,对驾驶室悬置系统进行参数优化、改进设计及实车试验。研究发现:3种试验工况下,原驾驶室座椅主振频为3.69~4.77 Hz,加权加速度均方根aw均大于1.25 m·s-2,表明原驾驶室悬置设计不合理,舒适性差;试验测得驾驶室地板和座椅加速度均方根值与驾驶室模型计算的误差分别为6.24%和7.77%,表明驾驶室模型正确可行;驾驶室悬置系统优化后,人体内脏主振频避开了敏感的4~6 Hz,内脏加速度均方根值明显下降;座椅主振频避开了敏感的4~8 Hz,人体主观感觉明显改善,验证了本文研究思路的正确性和方法的有效性。 相似文献
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以某型装载机驾驶室减振系统为研究对象,通过优化解决了驾驶室振动过大和驾驶舒适性差的问题。以实测的车架振动信号为输入激励,根据驾驶室实际结构简化了驾驶室-座椅-人体的非线性减振系统模型,驾驶室和座椅的垂向振动加速度均方根值的模型输出值和实车试验值最大误差不超过6%。以驾驶室和座椅的垂向加速度均方根值为目标,使用遗传算法进行多目标优化,将优化结果代入模型来验证优化前后的驾驶室与座椅的减振性能。实车试验表明,改进后驾驶室垂向加速度的均方根值减小16%,座椅垂向加速度的均方根值减小53%。 相似文献
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为了解决某商用车行驶过程中出现的驾驶室异常抖动现象,对车辆进行了道路振动试验,测得车辆各位置振动信号,通过对信号的分析得出车辆驾驶室悬置系统减振效果较差、车辆平顺性能不理想的结论;再通过建立ADAMS动力学振动仿真模型对驾驶室悬置系统进行了振动仿真及参数优化。优化过程中针对悬置系统阻尼器的非线性阻尼参数,提出了用力模块取代弹簧阻尼器模块,由非线性阻尼力拟合得到数学模型表达式,将对阻尼参数的优化转化为对力模块公式中变量优化的新优化方法。通过优化解决了车辆驾驶室异常抖动的问题,改善了车辆的平顺性。最后通过再次进行道路试验,验证了优化结果的准确性和可行性。 相似文献
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针对液压悬置特殊的非线性弹性特征及其动特性匹配的复杂性,建立了驾驶室的弹性体模型。在试验验证模型的正确性后导入多体动力学软件中,建立了以弹性体驾驶室为基础的液压悬置系统模型。通过驾驶室悬置系统的振动响应试验验证了系统模型的正确性,确定了系统的响应峰值,并在这些峰值频率下对悬置的动刚度和相位角曲线进行优化匹配。根据优化结果,调整液压悬置的结构参数,并试制了悬置样件,进行了整车试验验证。 相似文献
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根据奇异值分解法(SVD)的基本原理,采用数值模拟分析法验证了SVD法在信号处理上具有良好的降噪效果。再利用该法对齿面点蚀故障振动试验数据进行了奇异值和奇异值差分谱计算,得出了真实信号与噪音信号的相空间及真实信号的重构阶数,并对真实信号进行重构,得出了经降噪后真实振动情况的时域信号。在此基础上,将真实振动加速度信号进行FFT变换,得出了齿轮箱上各测点处的频响特性;最后,分别研究了转速、载荷与齿轮箱振动频响特性之间的变化关系,得出了输出轴的振动特性对转速或载荷的波动情况较为敏感。 相似文献
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文中将驾驶室、座椅悬置视为一个系统,构建驾驶室-座椅悬置系统4自由度动力学模型,采用拉格朗日方程建立悬置系统的振动方程,结合振动方程编写程序代码,分析了悬置系统的固有频率、主振型和频响函数。在此基础上,采用整车道路采样测试技术及台架载荷复现迭代技术得到比利时路和一般公路的激励信号,基于随机振动理论编写程序,研究了比利时路随机激励下的振动响应,依据国标规范进行人体振动舒适性评价;然后,根据悬置系统设计要求,提出了悬置系统的优化匹配设计方法,采用Isight软件中多岛遗传算法对悬置系统参数进行优化,获得了悬置系统设计参数最优解;最后,研究了优化前后的悬置系统参数在一般公路激励下的隔振效果。计算结果表明:新的悬置系统隔振性能更加优良,极大地提升了舒适性。 相似文献
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某重型载重车辆振动分析和控制 总被引:5,自引:1,他引:5
为了有效消除某重型载重车的驾驶室水平晃动,对车架和驾驶室悬置进行了综合有限元模态分析, 分析了载重车驾驶室和车架的前6阶固有频率及模态振型特征.结合试验测试的路面激振信号分析,对车架有限元模型进行了动力优化.实际结果表明,驾驶室侧向弯曲模态固有频率与路面随机激励频率错开3~4 Hz后,减小了驾驶室的横向振动,改善了该型载重车的平顺性. 相似文献
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基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了一种基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取方法。首先,通过奇异值分解将原始轴承振动信号分解为一系列能够线性叠加的分量信号,利用故障特征分量和噪声分量在奇异值上的差异,根据奇异值差分谱的性质筛选出有效奇异值,选择包含故障特征的分量重构信号。针对奇异值分解去噪后仍存在残余噪声,采用改进包络分析,在频域中进一步去除重构信号中的残余噪声。最后对实测轴承信号进行分析,准确地提取到故障特征明显、故障频率突出的轴承故障信号,完成故障诊断。 相似文献
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针对转子振动信号的非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的奇异值熵和流形学习算法相结合的故障特征提取方法。首先,对原始振动信号进行EEMD分解,得到若干本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量,根据峭度 欧式距离评价指标选取故障信息丰富的敏感分量,组成初始特征向量,求其奇异值熵;其次,利用近邻概率距离拉普拉斯特征映射算法(nearby probability distance Laplacian eigenmap,简称NPDLE)对奇异值熵组成的特征矩阵进行降维处理;最后,将得到的低维特征子集输入到K-近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)中进行模式辨识。用一个双跨度转子实验台数据集和Iris仿真数据集对所提方法进行了验证,结果表明,IMF奇异值熵和NPDLE相结合的方法可以有效地实现转子故障特征提取,提高了故障辨识的准确性。 相似文献