汽车手动变速器振动噪声特性试验研究

手动变速器的噪声控制是汽车噪声控制的难点之一。基于低噪声变速器测试台,对某五档手动变速器的噪声特性进行了全面测试。然后利用阶次分析方法与转速跟踪法相结合,对变速器远近场噪声信号以及加速和稳态工况噪声信号进行对比分析。分析表明,变速器近场噪声信号较远场信号能更准确地反映其本身噪声特性,输入轴的剧烈振动引发一二挡位噪声随转速急增现象,高速工况下变速器某位置的振动水平明显高于其他位置。分析结果为低噪声变速器的仿真计算和优化指明了方向,并提供了试验支持。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。     

液力变速箱噪声源识别研究

液力变速箱是大吨位内燃叉车的重要动力传递机构,其噪声性能是国产大吨位内燃叉车产品质量的主要因素之一。为查出液力变速箱的主要噪声源,设计和搭建液力变速箱试验台,利用阶比跟踪分析技术,在试验台上对液力变速箱不同工况下的振动噪声信号进行采集,运用亿恒分析软件和编制好的阶比跟踪谱、三维转速谱阵程序对液力变速箱的振动、噪声信号进行分析。得出噪声源是全速前进二挡时候,齿轮Z9引起的1463．38Hz峰值噪声与液力变速箱固有频率1500Hz的峰值噪声产生峰值叠加,造成噪声过大。     

阶次跟踪及发动机排气非稳态噪声分析

汽车加速过程排气噪声是一种强非稳态的噪声,使用传统的频谱分析方法往往会出现"频率模糊"现象。为了了解发动机加速阶段排气噪声特性、研究发动机转速对加速过程排气噪声的影响,采用了阶次跟踪方法对某四缸发动机加速过程排气噪声进行了测试,分析了发动机加速过程排气噪声的主要阶次及主要噪声源,揭示了发动机排气噪声声压级变化与发动机转速的关系,为该发动机排气消声器的设计和优化提供了重要的参考依据。     

动力分流混合动力变速箱噪声源阶次分析研究

对阶次分析的原理以及在非稳态旋转机械振动噪声信号中提取故障信号的意义进行了研究,同时给出了旋转机械中阶次与转速、频率的关系。在某动力分流混合动力变速箱非稳态工况条件下进行试验,利用阶次分析技术,识别其主要噪声源。并通过时频特性曲线来验证阶次分析噪声源频率实时分布情况。实验结果表明,在非稳态工况条件下,相比于传统的测试方法,阶次分析能够有效快速地识别动力分流混合动力箱中产生噪声的行星排组件,有利于企业对产品进行改进和优化结构设计,在实际工程应用中值得推广。     

电动汽车电驱动桥啸叫特性识别与研究

为确定某款纯电动汽车电驱动桥的啸叫来源，对台架试验测试结果进行阶次分析和啸叫特性研究。首先，通过麦克斯韦应力张量法推导理想条件下作用于永磁同步电机定子内表面的径向力波频率阶次，依次分析单档减速器和滚动轴承组的噪声阶次特性，确定其在无故障情况下其产生的主要阶次；其次，采用5点法采集电驱动桥噪声信号；最后，采用短时傅里叶变换和阶次分析两种信号处理方法提取电驱动桥在台架试验匀加速工况下产生的主要啸叫特征阶次。经过对比分析发现，阶次分析的底噪低、阶次分辨率高，更适用于识别和提取电驱动桥的啸叫阶次以及早期故障特征。     

轨道列车轴箱轴承状态监测方法

基于快速谱峭度的轴承诊断方法在恒转速工况和信号高信噪比下具有较好的诊断效果，但在轨道列车处于变转速工况、强噪声干扰以及轮轨冲击环境下难以适用。提出一套基于阶次分析和相关谱峭度方法的诊断流程：首先同步采集振动信号和转速信号，通过阶次分析对信号进行平稳化处理；然后计算信号相关谱峭度得到最优解调频带及其对应的解调谱；最后从解调谱中识别轴承的故障频率。模拟试验台以及实车数据验证了该方法可以在变转速、强干扰噪声及轮轨冲击下准确提取轴承的故障特征频率，实现轴承故障诊断。     

自适应滤波技术在车辆变速箱故障诊断中的应用

采用振动测量方法进行齿轮箱故障诊断是一种有效的技术手段,但是在进行随车监测时测量信号会受到车辆其它部件振动噪声的干扰。通过对装甲车辆变速箱齿轮断裂故障进行实车模拟试验,同步测量了变速箱体振动信号和发动机振动信号,利用自适应滤波技术滤除了混杂在变速箱体振动信号中的发动机振动干扰,对变速箱体振动信号进行了时、频域分析和调制解调分析。通过Hilbert变换和包络谱分析方法提取了振动信号频率特征,实现了对变速箱齿轮断裂故障的诊断。     

降速工况下滚动轴承微弱故障特征信号提取新方法

研究降转速工况下滚动轴承微弱故障特征信号的提取,提出了一种基于计算阶次分析、三次样条插值分析与包络谱分析相结合的新方法。基于滚动轴承微弱故障实验测得的降速工况下的转速信号和振动信号,首先对转速信号在时域内积分获得角位移-时间信号,再对该信号进行线性插值获得等角度间隔的角位移-时间信号,然后利用该时间序列对振动信号进行三次样条差值获得等角度间隔分布的重采样振动信号,最后对重采样振动信号进行包络分析及快速傅里叶变换获得阶次包络谱。通过对滚动轴承微弱故障实验信号分析,表明该方法能有效提取出滚动轴承微弱外圈故障和滚动体故障特征信息。该方法为轴承微弱故障特征信号提取提供了一种重要手段,具有广泛的应用前景。     

某型汽车变速箱的振动噪声分析

针对某型新能源车用两挡变速箱的振动噪声问题,通过NVH试验、理论计算、仿真分析相结合的方法分析引起振动噪声的根源。首先,基于整车NVH主观评价的结果,通过NVH试验采集变速箱振动信号并进行数据处理分析;其次,通过计算变速箱各齿轮副啮合频率及特征阶次,判断各阶噪声的产生位置;最后,使用ANSYS WORKBENCH软件对变速箱壳体进行模态分析进而得出前20阶固有频率,结合试验数据及啮合频率判断产生各阶噪声的共振频率点。基于对变速箱振动噪声的分析,为下一步制定整改措施提供了必要条件。     

基于线调频小波路径追踪阶比跟踪算法的齿轮箱故障诊断研究

针对阶比跟踪转速获取硬件方法需要额外安装转速测量设备,软件方法精度不高、抗噪能力弱的问题,提出基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计的齿轮箱阶比跟踪故障诊断方法。该方法利用基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计算法适于分解频率呈曲线变化的非平稳信号的特点,采用其对齿轮箱的啮合频率分量进行估计以获取转速信号,依据转速信号对等时间间隔采样信号进行等角度重采样,将非平稳信号转化为角域平稳信号,得到振动信号的阶次谱,判断齿轮箱故障。仿真算例与应用实例表明上述方法在瞬时频率估计方面具有精度高和抗噪能力强的优点,可以根据信号自身的特点自适应的选择基函数,准确地对转速进行估计,其与阶比跟踪算法的结合能有效诊断齿轮箱故障。     

基于卷积神经网络的时频图像识别研究

变速器作为汽车动力传递系统中的关键部件,其振动和噪声直接影响着汽车的性能。由发动机输入到变速器的转速很多情况下是变化的,这使得这种工况下的变速器故障诊断更加复杂。针对这个问题,提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的变速器变转速工况下的故障分类识别方法:在变转速下,采集了变速箱多种故障状态下的振动信号,对各类信号进行时频变换得到时频矩阵,并利用CNN实现多类故障的分类。并研究了CNN结合不同时频方法时的识别性能,结果表明,连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)与CNN结合的方法对变转速下的时频图识别性能最好。     

基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断

针对多输入多输出齿轮箱传动系统和齿轮箱集群的振动信号中各啮合频率阶次相互干扰,从而导致故障诊断困难的问题,研究提出一种基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断方法。该方法利用基于多尺度线调频基稀疏信号分解提取各对传动齿轮的啮合频率,以各啮合频率为中心频率,对应转频的倍频为滤波带宽分别设计自适应时变滤波器对信号进行滤波,逐个提取振动信号中的啮合频率调制分量,再分别对提取的啮合频率调制分量单独进行阶比分析,有效地抑制其他无关联轴上齿轮啮合振动信号和其他非阶比噪声信号对阶比谱的影响,较好地解决阶比信号相互干扰的问题,提高阶比谱的调制识别效果,为多输入多输出齿轮箱系统和齿轮箱集群的故障诊断提供一条有效途径。仿真算例和应用实例说明方法的有效性。     

基于改进阶次分析与自适应VMD的变转速齿轮箱故障诊断研究

变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度。针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据转频选取转频,导致重采样间隔并不均匀;提出了改进的阶次分析方法,根据采样的各点角速度依次进行重采样,提高了阶次分析的精度。同时,变转速齿轮箱因动力传递复杂,导致变转速齿轮箱噪声更加严重。变分模态分解(VMD)常被被用来去除复杂信号噪声,提取被掩盖在强噪声中的微弱故障信号。提出了自适应VMD使用能量法,确定分解层数后对分量进行指标化选取,使去噪的效果得到进一步提升。通过对实验信号分析,使用此方法进行验证。结果表明,此方法能有效转换变转速齿轮箱信号为阶次信号并对故障进行识别。     

高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法，并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律，在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度，从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点，通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息，利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析，从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明，与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中；试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

运用阶次跟踪和奇异谱降噪诊断齿轮早期故障

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与奇异谱降噪技术相结合,提出了一种针对齿轮早期故障的诊断方法。首先对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,再对时域信号进行等角域重采样,转化为角域伪稳态信号;然后对角域信号进行奇异谱降噪处理,以减小背景噪声的影响;最后对降噪后的信号进行阶次谱分析。通过对齿轮箱早期故障信号的分析表明,该方法能准确地识别出齿轮的故障特征。     

基于包络加窗同步平均的行星齿轮箱特征提取

行星齿轮箱由于行星轮通过效应、太阳轮与行星架的旋转及时变工况,导致其振动响应存在时变传递路径及非平稳性等特点,且传统的同步平均将不能直接应用于行星齿轮箱。笔者在国外加窗同步平均的基础上提出一种能有效克服时变传递路径及非平稳性的基于包络信号角域加窗同步平均的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,基于谱峭度提取出行星齿轮箱振动信号的包络信号;其次,再利用计算阶比跟踪技术对包络信号进行等角度重采样,行星架每旋转一圈,选择合适的窗函数对角域信号进行多齿宽加窗截取;最后,验证齿轮啮合齿序特征,根据重排齿序对加窗信号进行重构振动分离信号,对振动分离信号进行角域同步平均,提取行星齿轮箱故障特征。行星齿轮箱故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星齿轮箱故障特征。     

基于S变换的热连轧机耦合振动特征提取

提出一种基于短时傅里叶变换的自适应频域滤波方法,将噪声信号与振动特征成功地分离。根据短时傅里叶变换和功率法设定的阀值,自动捕捉了振动信号在不同时间段的优势频率。对振动信号、压下液压缸压力信号和伺服阀给定信号做短时傅里叶变换后,热连轧机振动被诊断为液机耦合振动。利用离散小波变换和S变换相结合的方法对轧机振动信号进行分析,确定轧机起振的时间为液压压下系统的投入时间,证明了热连轧机存在液机耦合振动现象。     

基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断

针对变转速下齿轮箱中滚动轴承故障调制特征的提取与分离,提出了基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪(CPP)算法从齿轮箱滚动轴承故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,由啮合频率除以齿数得到齿轮箱的转速,同时,采用Hilbert包络解调方法获取轴承故障振动信号的包络信号;然后根据获取的转速信息设计各阶时变零相位滤波器;再采用各时变零相位滤波器对包络信号进行分析,获取各调制信号;最后,利用转速信号对求取的各调制信号进行阶次分析,并根据各阶次谱来诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例分析表明,该方法可有效提取和分离变速齿轮箱中滚动轴承的各阶故障调制特征。