提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取

针对双树复小波变换分解层数需要先验确定和重构后各子带出现的频率混叠现象,提出了一种改进双树复小波变换的齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,确定双树复小波变换的分解层数和有效的子带;对得到的各子带进行去频率混叠,确保消除频率混叠现象,使每个子带仅含有唯一的特征频率;然后,用所提方法和现有VMD(Variational Mode Decomposition)进行对比,验证了所提方法的可行性;最后将所提方法应用于齿轮箱复合故障振动信号中,成功提取出齿轮剥落和轴承外圈故障。所提方法为齿轮箱复合故障特征提取提供了一种新的思路。     

改进局部均值分解的齿轮箱复合故障特征提取

在强噪声环境下,针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)出现的模态混叠现象,提出了总体局部均值分解方法(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD),但ELMD中所添加的白噪声不能完全被中和,这会导致PF分量受到所加白噪声的影响,导致重构误差增大。因此,提出基于PE-CELMD(Permutation Entropy-Complementary Ensemble Local Mean Decomposition)的齿轮箱复合故障诊断方法,该思路是在ELMD的基础上通过添加成对白噪声再结合排列熵(PermutationEntropy,PE)的方法优化LMD。将该方法应用于仿真信号和实测信号,并通过与LMD、CELMD对比,结果表明,PE-CELMD方法是一种有效的复合故障特征提取方法。     

汽车运用技术专业课程改革模式探讨

介绍了模块教学的含义、模块教学模式的主要特点,并结合学院汽车运用技术专业模块教学课程改革实际,阐述了模块教学的重要性.     

基于提高变分模态分解的齿轮箱复合故障特征提取

在实际工况下,齿轮箱故障经常包含多个故障信息,而弱故障信号相比强故障信号和噪声属于微弱信号,故复合故障中的弱故障信号提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。基于上述问题,考虑到MED(Minimum Entropy Deconvolution)具有强降噪性能、VMD(Variational Mode Decomposition)分解出的本征模态函数在强噪声环境中会失真、VMD分解精度由惩罚因子α和分解次数k决定,提出了一种基于MED-VMD的滚动轴承微弱故障提取方法。首先对原信号用MED降噪;进一步设置初始参数α和k,对降噪后的信号通过VMD分解,计算相邻本征模态函数的相关系数,确定最佳惩罚因子α和分解次数k;最后对本征模态函数进行包络谱分析,提取了齿轮箱中轴承的微弱故障信息。通过仿真信号和实测数据均验证了所提方法的有效性,给强噪声环境的复合故障的微弱故障特征提取提供一种新思路。     

汽车助力转向用无刷直流电机控制系统建模与仿真

直流无刷电动机是利用电子换相技术代替直流电动机的电刷换相的一种新型直流电动机,具有运行效率高、起动转矩大、调速范围广、结构简单、运行可靠等优点,随着高性能磁性材料问世,大大提高了直流无刷电动机的性能,使其在汽车上的应用会更加广泛.根据无刷直流电机的数学模型和运行原理,通过MATLAB软件的Simulink模块,搭建了电机及整个控制系统的仿真模型.结果表明:该模型的仿真结果与理论分析基本吻合,为系统的设计和调试提供了重要的参考价值.