变核函数的WVD在汽车轴承故障检测中的应用

由于轴承各个阶段的故障信号存在一定差异,且固定核函数的维格纳分布(WVD)无法适应不同类型的信号,为此,提出利用可变核函数平滑伪WVD对汽车轴承故障进行检测。建立WVD的特征函数,利用特征函数的聚散性抑制交叉项干扰;在此基础上,将不同类型信号核函数的确定转化为最优化化问题,并给出核形状与核参数协同优化的关系式。采用变核平滑方法的WVD对汽车轴承故障进行检测,结果表明:变核函数的平滑WVD对信号的适应性更强,且能有效抑制交叉项振荡,在计算成本略有增加的基础上,检测准确率达到了97%以上。     

MARC在厚板回弹分析中的应用

由于高强板的应用使厚板回弹更加难以精确控制,而传统冲压分析软件的壳单元对厚板回弹基本失效,为此,利用具有强大非线性分析功能的MARC软件对厚板回弹进行分析。通过分析厚板相对于薄板的成形性特点,归纳出厚板回弹分析的控制要点,并依据相应的控制要点梳理出MARC回弹分析的一般流程。为最大限度降低有模法人为拉应力的形成以及计算成本,提出有模法与无模法相结合的混模回弹分析方法。最后以某车架纵梁为例,对该算法进行验证,结果表明所提及的算法在减少计算成本的同时有效降低人为拉应力的产生,且实体单元的回弹更加逼近实测值。     

基于ROC-SVD的轴承故障检测

在利用奇异值分解检测低信噪比的轴承故障信号时,奇异值能量阈值选择的随意性对检测结果有重要影响。为此提出利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对奇异值能量阈值进行优化,以降低阈值选择对检测结果影响。首先对当前滑动时窗内带噪信号进行降噪处理,通过奇异值分解初选奇异值阈值,通过Hilbert变换,得到当前时窗下故障频率;再对下一时窗信号进行检测时,将上一时窗奇异值阈值作为初值,利用ROC曲线对阈值进行修正,使得相邻两时窗故障频率误差在5%以内;并通过试验对所提及的检测算法进行验证,结果表明:ROC-SVD算法检测结果的一致性较好,跟实际的检测结果较为接近。通过该方法计算得到的轴承外圈故障频率为110 Hz,实际为109.35 Hz。