階次
- 電動(dòng)汽車電驅(qū)動(dòng)橋嘯叫特性識(shí)別與研究
機(jī)策略；對(duì)于嘯叫階次最多的減速器，單檔減速器是目前的主要選擇，兩檔和多檔減速器是未來電驅(qū)動(dòng)橋的發(fā)展趨勢(shì)。由于純電動(dòng)汽車無發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)取代內(nèi)燃機(jī)致使傳統(tǒng)燃油汽車中的“掩蔽效應(yīng)”消失，使得電驅(qū)動(dòng)橋內(nèi)部齒輪副傳遞誤差以及電機(jī)電磁力激勵(lì)產(chǎn)生的嘯叫噪聲尤為明顯，長(zhǎng)時(shí)間在高頻噪聲中行駛，會(huì)使車內(nèi)乘員感到煩躁，影響到客戶的購買欲望［1］。所以針對(duì)電驅(qū)動(dòng)橋的嘯叫特征的研究便成為了純電動(dòng)汽車NVH性能提升與發(fā)展的必經(jīng)之路。電機(jī)轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中轉(zhuǎn)速的變化會(huì)使頻譜圖上轉(zhuǎn)
機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2023年2期2023-02-27
- 自適應(yīng)階次跟蹤技術(shù)在走行部故障診斷中的應(yīng)用
SSD-HT時(shí)頻階次跟蹤的轉(zhuǎn)子故障診斷方法。楊炯明等［2］在階次分析中引入瞬時(shí)頻率理論，研制出虛擬式旋轉(zhuǎn)機(jī)械特征分析儀。Borghesani等［3］提出一種新的基于速度同步的離散傅里葉變換，提高了計(jì)算階次跟蹤的分析效果。Wu等［4］基于遞推最小二乘（RLS）濾波的階次跟蹤算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特性分析和試驗(yàn)比較。Pan等［5-6］提出一種可調(diào)諧加權(quán)因子，用于有效區(qū)分和分離旋轉(zhuǎn)機(jī)械測(cè)量信號(hào)的閉合和交叉階分量。Wang等［7］采用多種階次跟蹤技術(shù)對(duì)變速
鐵路技術(shù)創(chuàng)新 2022年3期2022-10-27
- 提升變速器EOL齒輪特征階次的方法
障總成的齒輪特征階次信號(hào)并沒有那么突出，如果進(jìn)行攔截將導(dǎo)致大量的誤攔。因此，從所有有效的提示齒輪的特征階次，將其從合格總成中精準(zhǔn)找到，并有效隔離，是NVH工程師需要考慮的。提升變速器總成EOL臺(tái)架齒輪特征階次信噪比方法齒輪的特征階次類似于特征頻率，總成一旦裝配好，它的所有特征信息就已經(jīng)無法改變。作為EOL臺(tái)架端提示特征階次的辦法無外乎優(yōu)化所測(cè)試的工況，盡量體現(xiàn)整車工況，或者是優(yōu)化EOL的NVH考核測(cè)試點(diǎn)，使齒輪特征信息在過度衰減前被測(cè)試傳感器所捕獲，從而提
汽車工藝師 2022年10期2022-10-25
- 階次跟蹤分析方法在機(jī)器人用精密減速器擺動(dòng)疲勞試驗(yàn)故障診斷中的應(yīng)用
進(jìn)行診斷和監(jiān)測(cè)。階次跟蹤分析方法是一種有效的非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分析方法，解決了傳統(tǒng)的頻譜分析在時(shí)變工況下頻率模糊的缺陷和不足。本文中通過總結(jié)推導(dǎo)減速器各部件的故障階次，對(duì)其正常狀態(tài)和磨損狀態(tài)下采集到的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，應(yīng)用階次分析有效地對(duì)機(jī)器人用精密減速器進(jìn)行了故障診斷。1 階次跟蹤分析的計(jì)算方法階次跟蹤分析方法的主要思想是通過信號(hào)處理算法，將等時(shí)域間隔的振動(dòng)數(shù)據(jù)采樣轉(zhuǎn)換到角度域的等角度采樣，再通過對(duì)等角度域信號(hào)做快速傅里葉變換（FFT）即可得到階次圖。由于大
機(jī)械傳動(dòng) 2022年10期2022-10-21
- 一種帶寬優(yōu)化選取的ATF方法及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用
號(hào)的分析，目前以階次分析較常用[11-12]，其本質(zhì)是將非穩(wěn)態(tài)的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)態(tài)的角度域信號(hào)，去除了轉(zhuǎn)速變化對(duì)信號(hào)產(chǎn)生的“頻率模糊”影響，因而得到了廣泛的應(yīng)用。在階次分析方法中，基于瞬時(shí)頻率的階次分析方法在近些年得到了較多的研究與應(yīng)用。文獻(xiàn)[13]采用了線調(diào)頻小波路徑追蹤(chirplet path pursuit，CPP)算法進(jìn)行瞬時(shí)頻率估計(jì)，進(jìn)而進(jìn)行階次分析，該方法可在無轉(zhuǎn)速信號(hào)的情況下，亦可根據(jù)估計(jì)出來的嚙合頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行角度域重采樣，從而實(shí)現(xiàn)了故
振動(dòng)與沖擊 2022年9期2022-05-16
- 固定階次H∞控制器在天線伺服系統(tǒng)的應(yīng)用
3]，H∞控制器階次跟權(quán)重函數(shù)和控制對(duì)象階次有關(guān)，在實(shí)際應(yīng)用中，權(quán)重函數(shù)和控制對(duì)象階次一般較高，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算得到的H∞控制器階次過高，而高階控制器由于其計(jì)算量大、數(shù)值誤差大等缺陷，很難應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)。因此，直接設(shè)計(jì)低階的固定階次H∞控制器更具有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值。對(duì)于固定階次H∞控制器的設(shè)計(jì)，目前研究主要有2種技術(shù)路線：一是直接設(shè)計(jì)低階H∞控制器；二是先設(shè)計(jì)全階控制器再降階。文獻(xiàn)[4-8]使用實(shí)有界引理和變量消除引理把次優(yōu)H∞控制器的求解轉(zhuǎn)化為對(duì)線性矩陣不等式(
無線電工程 2022年5期2022-05-10
- 專用汽車模塊化液壓動(dòng)力總成方案探析
頻振動(dòng) 動(dòng)平衡 階次1前言我國正處在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時(shí)期，在國家正確的方針指引及政策扶持下，與世界發(fā)達(dá)國家的距離正逐漸縮小。突如其來的疫情，給全世界經(jīng)濟(jì)體帶來了沉重的打擊，然而我國率先做出的一些有效舉措很快克服了疫情，這給我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了很大的空間，實(shí)現(xiàn)了在世界經(jīng)濟(jì)格局中的彎道超車。2020年我國GDP首次突破百萬億?？焖侔l(fā)展的經(jīng)濟(jì)需要有全部行業(yè)的同時(shí)高速發(fā)展，我國基建、運(yùn)輸、工程及制造等行業(yè)作為中堅(jiān)力量功不可沒。一個(gè)國家的發(fā)達(dá)程度不光在于其國內(nèi)GDP總量的
專用汽車 2022年1期2022-03-26
- 最優(yōu)階次多項(xiàng)式響應(yīng)面法及其在模型修正中的應(yīng)用
多項(xiàng)式進(jìn)行構(gòu)建，階次和變量形式固定，存在精度較低、無法準(zhǔn)確反映高階模型的缺點(diǎn)[2]。面對(duì)非線性程度較高的輸入、輸出，可以通過適當(dāng)提升多項(xiàng)式階次來達(dá)到更精確的擬合。然而隨著階次增高，參數(shù)組成的變量將呈指數(shù)爆炸增長(zhǎng)；各交叉項(xiàng)[5]的顯著度存在差異，取舍不當(dāng)會(huì)影響擬合效果；最高階次選擇不當(dāng)，易產(chǎn)生過擬合的問題，且傳統(tǒng)多項(xiàng)式中所有參數(shù)擬合階次相同，忽略了不同參數(shù)對(duì)輸出映射之間的差異。因此盲目采用高階完全多項(xiàng)式，可能出現(xiàn)計(jì)算時(shí)間增長(zhǎng)、模型精度下降等情況，違背了使用代
機(jī)械制造與自動(dòng)化 2021年6期2021-12-27
- 變速工況下采煤機(jī)行星齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷
調(diào)制現(xiàn)象[4]。階次分析是旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析及故障診斷的重要技術(shù)之一，其特點(diǎn)是能夠充分利用轉(zhuǎn)速信息，將變速信號(hào)轉(zhuǎn)換為穩(wěn)速信號(hào)[5]。Song Baoyu等[6]采用階次分析技術(shù)提取斜齒輪低速旋轉(zhuǎn)時(shí)的故障特征，實(shí)現(xiàn)了斜齒輪早期故障特征的準(zhǔn)確識(shí)別。李靜立等[7]針對(duì)變速工況下滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)具有多分量調(diào)制的特點(diǎn)，將局部均值分解與階次分析技術(shù)相結(jié)合，有效應(yīng)用于變速工況下滾動(dòng)軸承故障診斷。陳長(zhǎng)征等[8]針對(duì)風(fēng)電機(jī)組工作環(huán)境惡劣和振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)特性的問題，
工礦自動(dòng)化 2021年7期2021-07-30
- 加權(quán)奇異值結(jié)合極值點(diǎn)包絡(luò)的變轉(zhuǎn)速軸承微弱故障診斷
噪比的重構(gòu)信號(hào)。階次跟蹤[9-10]作為變轉(zhuǎn)速下的信號(hào)分析方法可以較好地描述振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)的關(guān)系，該方法可以消除轉(zhuǎn)速變化對(duì)振動(dòng)信號(hào)的影響，同時(shí)也消除了快速傅里葉變化在變轉(zhuǎn)速下頻譜模糊的現(xiàn)象。階次跟蹤技術(shù)與其他信號(hào)提取方法結(jié)合能有效診斷變轉(zhuǎn)速條件下機(jī)械體的故障[11-12]。階次跟蹤也存在一定的局限性，利用階次跟蹤無法對(duì)存在相近頻率分量的故障信號(hào)進(jìn)行有效分析導(dǎo)致誤診[13]。文獻(xiàn)[14]針對(duì)傳統(tǒng)階次跟蹤存在插值誤差的問題，提出聯(lián)合時(shí)頻壓縮結(jié)合廣義解調(diào)的方
振動(dòng)與沖擊 2021年14期2021-07-22
- 北斗衛(wèi)星精密星歷插值精度研究*
受插值方法和插值階次的影響也有所區(qū)別。截至目前，各軌道衛(wèi)星分布見表1。當(dāng)前文獻(xiàn)中，多是研究插值方法的精度，并未對(duì)3類衛(wèi)星的插值精度進(jìn)行分析，而且多選用1顆或3顆(每類衛(wèi)星1顆)衛(wèi)星對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)量較少，對(duì)結(jié)論的支持相對(duì)單薄[8-10]。表1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)3類軌道衛(wèi)星分布情況(加粗: 本文實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星)Table 1 Distribution of three kinds of orbits of BDS satellites (bold: exper
天文研究與技術(shù) 2021年3期2021-07-15
- 階次跟蹤在行星齒輪箱非平穩(wěn)信號(hào)故障診斷中的應(yīng)用
進(jìn)行處理［5］，階次分析在風(fēng)電齒輪箱行星輪系故障診斷中的研究極少。本研究利用階次分析技術(shù)，解決了傳統(tǒng)頻譜分析在時(shí)變工況下的缺陷，對(duì)風(fēng)電齒輪箱行星輪系進(jìn)行了故障診斷。1 計(jì)算階次跟蹤分析法階次跟蹤分析方法在低速重載時(shí)變工況下故障診斷的優(yōu)越性是不言而喻的［6］，其剔除了轉(zhuǎn)速對(duì)頻譜的影響，在階次譜圖中可以及早辨識(shí)故障特征頻率并進(jìn)行精確定位。此時(shí)需要把齒輪箱行星輪系齒輪出現(xiàn)損傷時(shí)的故障特征頻率換算到階次譜上所對(duì)應(yīng)的階次，此階次與齒輪損傷時(shí)故障頻率是等同的，即不同階
- 基于同步提取變換與Vold-Kalman濾波的燃機(jī)階次跟蹤方法研究*
相關(guān)的諧頻振動(dòng)即階次成分，因此，燃?xì)廨啓C(jī)振動(dòng)信號(hào)中的階次分量是其振動(dòng)故障預(yù)警和故障分析的主要依據(jù)。在燃機(jī)的運(yùn)行過程中，包括穩(wěn)定工況和啟停車等非穩(wěn)定工況，有必要對(duì)階次振動(dòng)進(jìn)行跟蹤提取?；诳柭鼮V波的階次跟蹤(vold-kalman filter based order tracking，VKFOT)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)階次分量提取方面應(yīng)用較廣的方法之一，其不僅可以用于計(jì)算階次分量幅值，還可以得到各階次分量的時(shí)域波形，為后續(xù)相位分析等階次分量深入挖掘提供足夠的數(shù)據(jù)
機(jī)電工程 2020年9期2020-09-22
- 中大型SUV急加速工況聲品質(zhì)研究與應(yīng)用
下動(dòng)力總成聲音的階次特陛、頻率特性等若干指標(biāo)。進(jìn)行急加速工況聲品質(zhì)類型研究，明確其聲品質(zhì)感受，如聲音動(dòng)力感受、聲音運(yùn)動(dòng)感受、聲音的豪華安靜感受等。對(duì)每種聲音感受的頻率成份、階次成份進(jìn)行量化，最終設(shè)計(jì)出用戶喜歡的中大型SUV車型加速聲音品質(zhì)。關(guān)鍵詞：中大型SUV;動(dòng)力總成;聲品質(zhì);階次中圖分類號(hào)：U461.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-2550（2020）04-0105-05畢金亮畢業(yè)于東北大學(xué)，本科，在吉林大學(xué)獲工程碩士學(xué)位，現(xiàn)就職于中國第一汽車
汽車科技 2020年4期2020-08-17
- 基于階次分析的燃油泵噪聲源識(shí)別及改善研究
證，并提取燃油泵階次噪聲進(jìn)行分析，引入噪聲求和統(tǒng)計(jì)方法，較好地排除對(duì)調(diào)過程中裝配因素的影響，有效識(shí)別噪聲源。通過對(duì)燃油泵噪聲源及其傳遞路徑進(jìn)行優(yōu)化，改善異響，提升車內(nèi)聲品質(zhì)。關(guān)鍵詞：燃油泵;階次;噪聲求和中圖分類號(hào)：U464.13文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0引言汽車燃油系統(tǒng)是汽車重要零部件，其中燃油泵是該系統(tǒng)的核心部件，也是汽車主要噪聲源之一。燃油泵是一個(gè)精度要求較高的零件，其噪聲產(chǎn)生的機(jī)理比較復(fù)雜，如機(jī)械噪聲、電磁噪聲、流體噪聲等。燃油泵是一種較穩(wěn)定的旋轉(zhuǎn)機(jī)械，可以
汽車與駕駛維修（維修版） 2020年1期2020-06-15
- 齒輪表面波紋度階次噪聲機(jī)理分析及改進(jìn)
輪齒數(shù)直接相關(guān)的階次，包括基階次及其諧振階次。在齒輪諧振階次中，除了存在齒數(shù)的整數(shù)倍階次，還存在主動(dòng)齒數(shù)的分?jǐn)?shù)倍階次，分?jǐn)?shù)倍階次通常在行業(yè)內(nèi)被稱之為“鬼階”[1]。無論是整數(shù)倍齒輪階次，還是分?jǐn)?shù)倍齒輪階次，都可以統(tǒng)一理解為齒輪嚙合振動(dòng)的諧振階次。本文主要集中研究齒輪表面波紋度階次噪聲的特點(diǎn)，分析與探討其激勵(lì)機(jī)理，提出這一類噪聲的優(yōu)化改進(jìn)方向，并通過實(shí)際齒面波紋度噪聲改進(jìn)案例進(jìn)行驗(yàn)證。1 齒輪波紋度階次噪聲及分析某汽車減速器產(chǎn)品在研發(fā)批產(chǎn)前階段，發(fā)生令人困惑
傳動(dòng)技術(shù) 2020年1期2020-05-08
- 任意階次多項(xiàng)式最小二乘擬合不確定度計(jì)算方法與最佳擬合階次分析
可以用來評(píng)估任意階次的最小二乘擬合的不確定度[7～10]。但這種方法只適用于真實(shí)的測(cè)量函數(shù)已知的情況,如算法仿真測(cè)試[8,9]和測(cè)量超精密自由曲面[7]等。因此,采用一種通用的方法來給出任意階次多項(xiàng)式擬合不確定度的表示式是很有必要的。本文提出了一種采用矩陣方程表示的任意階次多項(xiàng)式最小二乘擬合的不確定度計(jì)算方法。根據(jù)這個(gè)方法,可以進(jìn)一步得到測(cè)量數(shù)據(jù)的最佳擬合階次以及擬合后積分計(jì)算的不確定度。同時(shí),本文通過仿真進(jìn)一步研究了該方法的特性,驗(yàn)證了其查找最佳擬合階次
計(jì)量學(xué)報(bào) 2020年3期2020-04-30
- 基于階次分析的燃油泵噪聲源識(shí)別及改善研究
法提取其特征頻率階次，診斷常見的故障。采用階次分析對(duì)包含齒輪和軸承局部故障的變轉(zhuǎn)速齒輪箱復(fù)合故障進(jìn)行了分析[1]，有效提取出故障特征。同時(shí)還研究了硬件階次分析方法和計(jì)算階次分析方法[2-4]。普通的頻譜階次分析方法，受旋轉(zhuǎn)件穩(wěn)定性等因素影響，其階次幅值大小會(huì)產(chǎn)生變化，從而無法準(zhǔn)確識(shí)別噪聲源。不利于燃油泵噪聲的改善，從而影響整車聲品質(zhì)。本文通過對(duì)燃油泵噪聲進(jìn)行階次分析，并對(duì)其階次進(jìn)行求和，有效識(shí)別到故障特征，并改善油泵噪聲，提升整車品質(zhì)。1 理論1.1 階次
汽車與駕駛維修(維修版) 2020年1期2020-04-02
- 降速工況下滾動(dòng)軸承微弱故障特征信號(hào)提取新方法
[2]。為此引入階次分析的方法處理該類問題。階次分析也稱階比分析，目前階次分析主要分為兩大類，一類是采用鑒相裝置的硬件式階次跟蹤，另一類是計(jì)算階次跟蹤[3]。文獻(xiàn)[4]分別利用鑒相裝置和計(jì)算階次跟蹤這兩種階次分析方法對(duì)變速過程中旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障進(jìn)行診斷，且在采用高次插值時(shí)后者方法能夠更加有效。文獻(xiàn)[5]則重點(diǎn)研究以上兩種方法混合形式的混合計(jì)算階次跟蹤技術(shù)，并結(jié)合多種插值方法，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械升速和降速過程中成功地診斷出多種轉(zhuǎn)軸故障。文獻(xiàn)[6]在計(jì)算階次跟蹤分析的基
機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2020年3期2020-03-27
- 階次分析在驅(qū)動(dòng)橋異響中的應(yīng)用
，沙曉銘，秦政委階次分析在驅(qū)動(dòng)橋異響中的應(yīng)用彭宜愛1，沙曉銘2，秦政委1（1.安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司商務(wù)車公司，安徽 合肥 230601；2.合肥美橋汽車傳動(dòng)及底盤系統(tǒng)有限公司，安徽 合肥 230601）通過運(yùn)用階次分析技術(shù)對(duì)整車噪音測(cè)試以及驅(qū)動(dòng)橋橋殼振動(dòng)測(cè)試，對(duì)噪音和振動(dòng)信號(hào)階次分析和階次譜分析，對(duì)比軸承階次分析結(jié)果，驅(qū)動(dòng)橋異響原因?yàn)橹鲃?dòng)齒輪外軸承故障；并通過交叉測(cè)試驗(yàn)證以及軸承拆解測(cè)量，確認(rèn)了分析的準(zhǔn)確性。驅(qū)動(dòng)橋異響；階次分析；階次譜分析前言階次
汽車實(shí)用技術(shù) 2019年24期2019-12-27
- 基于小波變換的非平穩(wěn)排氣噪聲信號(hào)階次分析方法
330013)階次噪聲在汽車排氣噪聲中占居主要成分，對(duì)汽車聲品質(zhì)有著重要的影響，同時(shí)階次成分的定量提取是排氣消聲結(jié)構(gòu)分析設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)[1]。階次分析方法主要分為硬件階次跟蹤法和計(jì)算階次跟蹤法(Computed Order Tracking, COT)[2]，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算階次跟蹤法逐漸成為主流[3]。計(jì)算階次跟蹤法都采用的是時(shí)域等間距的原始數(shù)字信號(hào)，經(jīng)過多年發(fā)展已形成了多種處理方法?；诙虝r(shí)傅里葉變換的階次分析方法由Gabor提出，可以對(duì)非穩(wěn)態(tài)
振動(dòng)與沖擊 2019年22期2019-12-02
- 基于Vold-Kalman濾波的階次分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*
4)0 引言由于階次分析在處理非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)的獨(dú)有特點(diǎn)，尤其是在設(shè)備升降速等變速階段時(shí)，能夠有效避免傳統(tǒng)頻譜分析產(chǎn)生的“頻率模糊”現(xiàn)象。因此，階次分析在設(shè)備監(jiān)測(cè)、故障診斷和車輛噪聲源定位等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1-2]。現(xiàn)在國內(nèi)外階次分析方法主要有兩類：傳統(tǒng)階次分析技術(shù)和現(xiàn)代階次分析技術(shù)。其中傳統(tǒng)計(jì)算階次分析技術(shù)有較多缺陷，表現(xiàn)為分辨率低與無法分辨密集階次。而現(xiàn)代階次分析技術(shù)中的Vold-Kalman濾波階次分析法，可以很好的避免重采樣帶來的相位偏差，更重要的
組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù) 2019年7期2019-08-06
- 電動(dòng)汽車電驅(qū)動(dòng)高頻嘯叫噪聲評(píng)價(jià)方法研究
聲主要是低頻發(fā)火階次的機(jī)械和燃燒噪聲。汽車制造商對(duì)其內(nèi)燃機(jī)聲品質(zhì)已做了幾十年的研究。而電驅(qū)動(dòng)總成噪聲則主要由電磁力和齒輪嚙合產(chǎn)生的高頻嘯叫階次噪聲，以及DC／AC脈寬調(diào)制產(chǎn)生的高頻傘狀噪聲［1］構(gòu)成。目前在電動(dòng)汽車整車開發(fā)中仍然是用通常用的指標(biāo)聲壓級(jí)來評(píng)價(jià)其噪聲，而對(duì)其聲品質(zhì)的研究不多。然而聲壓級(jí)并不能完全反映人對(duì)單調(diào)噪聲的主觀感受。由于沒有內(nèi)燃機(jī)工作噪聲的掩蔽，這些高頻單調(diào)噪聲在許多工況下會(huì)很顯著。同時(shí)純電動(dòng)汽車行駛時(shí)仍然有路噪、胎噪和風(fēng)噪等，因此既要考
汽車工程 2019年6期2019-07-08
- 車用空調(diào)鼓風(fēng)機(jī)常用噪聲原因分析及改善研究
：噪聲;鼓風(fēng)機(jī);階次中圖分類號(hào)：U463.851 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2019）18-0127-03Abstract： With the development of the automobile industry and the continuous improvement of the automobile comfort requirements of the main engine factory， the
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2019年18期2019-07-01
- 齒輪箱振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
王遠(yuǎn)程[3]結(jié)合階次分析對(duì)齒輪箱進(jìn)行測(cè)試診斷研究。還有不少專家學(xué)者基于各種軟件開發(fā)出振動(dòng)噪聲測(cè)試分析程序。齒輪箱振動(dòng)信號(hào)是反映齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)信息的載體。在實(shí)際工作中，對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集并分析處理，提取振動(dòng)信號(hào)特征，可判斷是否產(chǎn)生故障及其影響因素，對(duì)齒輪箱振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析有重要意義。本文利用LabVIEW軟件開發(fā)的采集程序和加速度傳感器及采集卡等軟硬件，分別對(duì)齒輪箱正常與故障情況下的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，然后再通過LabVIEW軟件開發(fā)分析程序，得出描述時(shí)域信
造船技術(shù) 2019年2期2019-05-16
- 某轉(zhuǎn)子機(jī)油泵階次噪聲優(yōu)化
宇?某轉(zhuǎn)子機(jī)油泵階次噪聲優(yōu)化朱東升，許濤，陸榮榮，阮仁宇（安徽江淮汽車集團(tuán)股份有限公司，安徽 合肥 230601）現(xiàn)代汽車發(fā)動(dòng)機(jī)使用的機(jī)油泵主要是轉(zhuǎn)子機(jī)油泵，該機(jī)油泵結(jié)構(gòu)緊湊、供油量大，但是其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，往往會(huì)產(chǎn)生較大的噪聲。文章對(duì)某型發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子機(jī)油泵產(chǎn)生的階次噪聲的原因進(jìn)行分析，并通過Benchmark，對(duì)標(biāo)競(jìng)品機(jī)油泵，找出噪聲產(chǎn)生的主因，然后針對(duì)主因提出優(yōu)化方案，最后對(duì)優(yōu)化樣件進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。機(jī)油泵；轉(zhuǎn)子；階次噪聲；優(yōu)化前言目前，汽車在家庭消費(fèi)中越
汽車實(shí)用技術(shù) 2018年24期2019-01-02
- 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的GNSS接收機(jī)抗線性調(diào)頻干擾技術(shù)研究
思想是在最佳變換階次下，LFM信號(hào)會(huì)在FRFT域內(nèi)呈現(xiàn)能量聚集現(xiàn)象，而有用信號(hào)呈分散狀態(tài)，利用這種特性將干擾與信號(hào)進(jìn)行分離。目前FRFT抗LFM干擾的研究，主要集中于單周期的LFM干擾抑制。但是在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)段內(nèi)經(jīng)常包含多個(gè)周期的連續(xù)LFM干擾，處理起來計(jì)算量很大。本文研究了連續(xù)多周期的LFM干擾，提出了利用FRFT域內(nèi)的幅度一階矩逐精度計(jì)算最佳變換階次，同時(shí)在處理連續(xù)LFM干擾時(shí)提出了利用前一段數(shù)據(jù)的最佳變換階次輔助計(jì)算，通過仿真驗(yàn)證了算法的正確性，
導(dǎo)航定位與授時(shí) 2018年5期2018-10-15
- 基于VMD濾波和極值點(diǎn)包絡(luò)階次的滾動(dòng)軸承故障診斷
究具有重要意義。階次分析是變速工況下旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的有效方法，其中參考轉(zhuǎn)速可直接測(cè)量或估計(jì)[1]?？岛Ｓ⒌萚2-3]主要采用了計(jì)算階比跟蹤法(Computed Order Tracking，COT)，將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榻嵌刃盘?hào)進(jìn)行分析，研究變速過程中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷。Borghesanin等[4]提出了RS-SES方法，即先求包絡(luò)信號(hào)再角度域重采樣，該方法較直接在時(shí)間域重采樣具有更好的計(jì)算效率和有效性。在包絡(luò)階次分析中，重采樣頻率往往需要經(jīng)驗(yàn)或湊試，為此
振動(dòng)與沖擊 2018年14期2018-08-02
- AR模型的譜分辨率及小信噪比下的性能分析?
R譜估計(jì)中，模型階次的選擇是一個(gè)關(guān)鍵問題。階次太低將會(huì)導(dǎo)致過于平滑的譜估計(jì)結(jié)果，頻率分辨率過低；而階次太高，將會(huì)產(chǎn)生虛假譜峰，并且估計(jì)的方差也會(huì)增大。文中采用最終預(yù)測(cè)誤差準(zhǔn)則（FPE）判斷最優(yōu)階次。該準(zhǔn)則的計(jì)算公式為［11］其中：N為數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；p為待估計(jì)參數(shù)，對(duì)AR（n）模 型 ，p=n；σa2為模型殘差。文獻(xiàn)指出，估計(jì)階次的上界L與樣本長(zhǎng)度N之間的關(guān)系為［12］，但文中既沒有給出理論推導(dǎo)，也沒有給出實(shí)際驗(yàn)證。通過實(shí)驗(yàn)研究表明，將樣本長(zhǎng)度的均方根值作為滾動(dòng)
艦船電子工程 2018年7期2018-08-01
- 基于傳動(dòng)誤差法的裝載機(jī)減速機(jī)構(gòu)故障診斷*
用EMD分解結(jié)合階次分析技術(shù)，對(duì)滾動(dòng)軸承內(nèi)圈裂紋故障進(jìn)行了分析，對(duì)EMD分解的高頻分量進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，通過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)此方法能夠準(zhǔn)確反映軸承的實(shí)際工況；王彥剛等[5]利用陷波濾波的方法對(duì)齒輪系統(tǒng)的早期磨損傳動(dòng)誤差信號(hào)進(jìn)行分解，通過譜分析準(zhǔn)確檢測(cè)出故障發(fā)生的位置；王況等[6]通過階次分析技術(shù)對(duì)行星齒輪箱進(jìn)行了故障診斷，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)階次分析對(duì)變轉(zhuǎn)速的星齒輪箱故障診斷十分有效；張亢等[7]利用LMD分解和階次分析技術(shù)有效的提取了滾動(dòng)軸承故障特征，準(zhǔn)確識(shí)別出了故障發(fā)生的
組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù) 2018年7期2018-07-26
- 基于轉(zhuǎn)速信號(hào)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究
斷理論方法研究。階次跟蹤法是一種角域頻譜分析方法，可有效消除旋轉(zhuǎn)部件轉(zhuǎn)速變化對(duì)信號(hào)分析產(chǎn)生的影響，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷、噪聲分析等領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛。目前國內(nèi)外許多學(xué)者針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的階次跟蹤診斷技術(shù)進(jìn)行了大量研究，也取得了一定的成果。在階次算法方面，宋寶玉等[2]、陳向民等[3]將階次跟蹤與角度域同步平均、形態(tài)分量分析等算法結(jié)合在一起，提高了階次分析的可靠性；Borghesan等[4]提出速度同步階次分析，利用瞬時(shí)速度的優(yōu)勢(shì)提高階次計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度；Sapen
- 基于時(shí)變零相位濾波的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷
疊”現(xiàn)象[4]。階次跟蹤是工程上常用的一種變轉(zhuǎn)速工況下的信號(hào)分析方法。它根據(jù)參考軸的轉(zhuǎn)速對(duì)信號(hào)進(jìn)行等角度重采樣，能提取振動(dòng)信號(hào)中與轉(zhuǎn)速有關(guān)的信息[5-6]。但由于機(jī)械設(shè)備中的零部件眾多，其振動(dòng)信號(hào)中與轉(zhuǎn)速相關(guān)的調(diào)制信號(hào)成分也較多，且各種調(diào)制信號(hào)成分之間的能量強(qiáng)弱不同，特別對(duì)微弱故障而言，其故障特征容易被其他特征所淹沒，因此，需預(yù)先對(duì)調(diào)制信號(hào)中的各調(diào)制成分進(jìn)行分離。常用的自適應(yīng)信號(hào)分離方法主要有EMD(empirical mode decomposition
中國機(jī)械工程 2018年2期2018-02-05
- 基于齒輪階次密度優(yōu)化的變速器降噪研究
摘要：研究了齒輪階次密度對(duì)變速器噪音品質(zhì)影響程度，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合階次密度與轉(zhuǎn)速、頻率、階次之間的函數(shù)關(guān)系，建立了階次密度求解數(shù)學(xué)模型。結(jié)合實(shí)例，對(duì)變速器噪音性能進(jìn)行數(shù)值計(jì)算與試驗(yàn)分析，對(duì)比表明所建模型的有效性，分析了優(yōu)化齒輪階次密度前后變速器噪音性能的變化，進(jìn)一步揭示出優(yōu)化齒輪階次密度的深遠(yuǎn)意義，為研究和提升變速器整體NvH性能提供了重要的理論依據(jù)。關(guān)鍵詞：齒輪階次；階次密度；嚙合共振；變速器噪音endprint
價(jià)值工程 2017年28期2018-01-23
- 略論新聞學(xué)話語體系建構(gòu)的四個(gè)層次
輯，探討話語間的階次感，對(duì)于建構(gòu)符合中國實(shí)際的新聞話語體系和理論體系具有一定的理論意義和實(shí)踐意義。關(guān)鍵詞：話語體系；理論體系；階次中圖分類號(hào)：G219.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：CN61-1487-（2017）12-0072-03對(duì)于話語體系和理論體系間的關(guān)系，已有學(xué)者[1]7認(rèn)為話語體系是理論體系的表現(xiàn)，理論體系是話語體系的基礎(chǔ)。這種看法雖有道理，但是忽視了話語體系與理論體系間銜接的層次感，容易形成話語體系與理論體系斷裂的認(rèn)知，從而在現(xiàn)實(shí)層面上忽視對(duì)話
西部學(xué)刊 2017年12期2018-01-12
- 永磁同步電機(jī)模糊變階次分?jǐn)?shù)階滑?？刂蒲芯?
階控制是基于常數(shù)階次的，即在控制過程中階次是恒定不變的。近年來，變階次分?jǐn)?shù)階微積分的數(shù)值解以及變階次分?jǐn)?shù)階控制引起了國內(nèi)外學(xué)者的重視。文獻(xiàn)［13］提出了基于切比雪夫多項(xiàng)式的數(shù)值實(shí)現(xiàn)方法；文獻(xiàn)［14］提出了分?jǐn)?shù)變階次微分方程的求解方法；文獻(xiàn)［15］討論了動(dòng)態(tài)建模中變階次分?jǐn)?shù)階微積分算子的選擇。分?jǐn)?shù)階滑?？刂破饔捎谄漪敯粜詮?qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛研究［10－12］，但目前滑模控制中分?jǐn)?shù)階次大多為常數(shù)。為了進(jìn)一步提高分?jǐn)?shù)階滑?？刂频娜挚刂菩阅?，本文將常數(shù)階次分?jǐn)?shù)階滑模
電測(cè)與儀表 2017年6期2017-12-20
- 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子機(jī)油泵階次噪音的NVH優(yōu)化
動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子機(jī)油泵的階次噪音問題，提出解決方案并進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化。1 轉(zhuǎn)子機(jī)油泵階次噪音形成原因轉(zhuǎn)子機(jī)油泵作為圍繞中心軸旋轉(zhuǎn)的運(yùn)動(dòng)類零部件，階次噪音是最常見的噪音類型，也是比較容易主觀評(píng)價(jià)的噪音類型，階次噪音較大時(shí)可以聽到明顯的嘯叫聲，直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)及汽車的聲學(xué)品質(zhì)。轉(zhuǎn)子機(jī)油泵階次噪音產(chǎn)生原因：機(jī)油泵轉(zhuǎn)子在嚙合泵油的過程中，主動(dòng)齒和被動(dòng)齒不可避免的要產(chǎn)生擠壓、摩擦，在嚙入、嚙出過程中，因接觸面小，這種擠壓、摩擦?xí)觿×?，如果轉(zhuǎn)子齒廓設(shè)計(jì)不合理，甚至還會(huì)產(chǎn)生干涉。
汽車實(shí)用技術(shù) 2017年17期2017-05-22
- 階次帶分析法在柴油機(jī)齒輪嘯叫中的應(yīng)用
海200438）階次帶分析法在柴油機(jī)齒輪嘯叫中的應(yīng)用賈亞濤（上海柴油機(jī)股份有限公司，上海200438）闡述了齒輪嘯叫的原因、噪聲信號(hào)的基本調(diào)制原理，并由邊頻帶理論提出階次帶分析法。對(duì)某柴油機(jī)齒輪嘯叫問題進(jìn)行測(cè)試分析，確定產(chǎn)生嘯叫的齒輪并通過改進(jìn)齒輪熱處理工藝和加工工藝等方案，最終解決嘯叫問題。柴油機(jī)齒輪嘯叫階次帶邊頻帶1 前言對(duì)于小型柴油機(jī)，一般發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部的齒輪較少，通常只關(guān)心可靠性方面的問題，很少關(guān)注到齒輪噪聲方面的問題。但隨著行業(yè)NVH水平的提高，發(fā)動(dòng)
柴油機(jī)設(shè)計(jì)與制造 2017年1期2017-03-30
- 車用發(fā)電機(jī)36階次噪聲來源的試驗(yàn)研究
?車用發(fā)電機(jī)36階次噪聲來源的試驗(yàn)研究劉 星1,2，閆 兵2,張勝杰3，唐 琴3(1.四川航天職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣漢 618300；2.西南交通大學(xué)，成都 610031； 3.成都華川電裝有限責(zé)任公司，成都 610106)為了確定車用發(fā)電機(jī)在低速段36階次噪聲來源，采用不同的勵(lì)磁方式對(duì)發(fā)電機(jī)噪聲進(jìn)行測(cè)試分析。結(jié)果表明，36階次噪聲不是電樞噪聲，而是電磁噪聲，其對(duì)發(fā)電機(jī)總聲壓級(jí)貢獻(xiàn)最大，并隨著轉(zhuǎn)速上升而增大，勵(lì)磁電壓的減小而降低。該研究工作確定了36階次噪聲的來
微特電機(jī) 2016年6期2016-11-28
- 基于階次分析方法解決柴油機(jī)拍振問題
37000）基于階次分析方法解決柴油機(jī)拍振問題陳俊杰，李松林，張發(fā)雄，王海鵬（廣西玉柴機(jī)器股份有限公司，廣西 玉林 537000）運(yùn)用階次分析方法解決柴油機(jī)“拍振”問題。通過振動(dòng)分析中階次跟蹤技術(shù)，對(duì)出現(xiàn)“拍振”問題的柴油機(jī)進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試研究，在結(jié)果分析中發(fā)現(xiàn)該柴油機(jī)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)出現(xiàn)1.09階的異常階次，經(jīng)對(duì)柴油機(jī)系統(tǒng)排查，發(fā)現(xiàn)原因是由發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸齒輪與空壓機(jī)齒輪的齒數(shù)比24:22所引起，修正齒數(shù)速比為1后，該型柴油機(jī)的“拍振”問題得到解決。本研究方法可以為其它
噪聲與振動(dòng)控制 2016年5期2016-11-09
- 一種基于改進(jìn)階次包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障診斷算法
)?一種基于改進(jìn)階次包絡(luò)譜的滾動(dòng)軸承故障診斷算法郝高巖， 劉永強(qiáng)， 廖英英(石家莊鐵道大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，石家莊050043)針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下滾動(dòng)軸承故障特征的提取問題，提出了一種基于濾波定階理論的改進(jìn)階次包絡(luò)譜分析方法。該方法在包絡(luò)解調(diào)后，先對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波，在確定計(jì)算階次跟蹤(COT)的重采樣頻率并進(jìn)行重采樣后，再對(duì)重采樣后的包絡(luò)曲線進(jìn)行離散傅里葉變換得到階次包絡(luò)譜。通過仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：該算法適用于變轉(zhuǎn)速工況的軸承故障診
振動(dòng)與沖擊 2016年15期2016-09-13
- 基于階次分析的變轉(zhuǎn)速滾動(dòng)軸承故障診斷*
文章提出了一種將階次跟蹤與共振解調(diào)相結(jié)合的軸承故障診斷方法。1 理論基礎(chǔ)1.1 階次分析階次分析可以克服傳統(tǒng)的頻譜分析方法從非平穩(wěn)信號(hào)難以提取故障信息的問題，通過把采集的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行等角度采樣轉(zhuǎn)化為角域平穩(wěn)信號(hào)，把傳統(tǒng)的頻譜分析轉(zhuǎn)化為階次譜分析，這樣無論轉(zhuǎn)頻如何變化，對(duì)應(yīng)要分析頻率和轉(zhuǎn)頻的倍數(shù)是不會(huì)發(fā)生改變的，這個(gè)倍數(shù)就是要分析的階比。如何通過轉(zhuǎn)速脈沖序列來獲取等角度采樣時(shí)刻是階次跟蹤的難點(diǎn)。最初的階次跟蹤方法是通過模擬設(shè)備等硬件實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的等角度
汽車工程師 2016年7期2016-08-21
- 排氣噪聲階次調(diào)制軟件實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用*
70）?排氣噪聲階次調(diào)制軟件實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用*張威1盧熾華1杜松澤1劉志恩1，2侯獻(xiàn)軍1，2 （1.武漢理工大學(xué)現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430070；2.汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢430070）【摘要】基于階次追蹤及提取技術(shù)，應(yīng)用MATLAB軟件開發(fā)出能對(duì)瞬時(shí)噪聲信號(hào)進(jìn)行階次分解、合成與調(diào)制的軟件。該軟件除具備傳統(tǒng)的等幅調(diào)節(jié)、濾波功能外，還可對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)任意轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)點(diǎn)火階次及其諧階次的聲壓大小進(jìn)行組合，可實(shí)現(xiàn)排氣噪聲選擇性控制和聲品質(zhì)的
汽車技術(shù) 2016年5期2016-06-12
- 基于階次分析的風(fēng)機(jī)增速箱故障診斷
·故障診斷·基于階次分析的風(fēng)機(jī)增速箱故障診斷陳長(zhǎng)征,王海童,孫自強(qiáng)(沈陽工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110178)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作環(huán)境惡劣，振動(dòng)信號(hào)往往具有非平穩(wěn)的特性。為了提取故障信息的特征頻率，提出了基于重采樣的階次分析和小波閾值去噪相結(jié)合的診斷方法。該方法與經(jīng)典的計(jì)算階次跟蹤算法(COT)相比較，提高了重采樣精度，與傳統(tǒng)的FFT方法相比較，消除了因轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定引起的“頻率模糊”現(xiàn)象。并通過風(fēng)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)表明該方法有效，具有工程應(yīng)有價(jià)值。風(fēng)力發(fā)電機(jī)；小
重型機(jī)械 2016年2期2016-03-21
- 基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微積分的圖像去噪與增強(qiáng)算法
增強(qiáng); 梯度; 階次0引言數(shù)字圖像在采集和傳輸?shù)倪^程中不可避免的受到噪聲的影響,導(dǎo)致后續(xù)的分割和識(shí)別等圖像處理過程中出現(xiàn)一定的困難,因此圖像去噪算法的研究是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了幾種經(jīng)典的圖像去噪算法,如文獻(xiàn)[1]中的非局部均值濾波、文獻(xiàn)[2]中的卡爾曼濾波、文獻(xiàn)[3]中的小波圖像去噪,以及由中值濾波、低通濾波、維納濾波衍生而來的其他方法等[4-5]。上述方法雖然都能在不同程度上去除圖像的噪聲,但是這些圖像去噪算法都直接或間接地
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2016年1期2016-01-21
- 車用發(fā)電機(jī)噪聲一致性試驗(yàn)研究
對(duì)這一情況，采用階次分析的方法，隨機(jī)抽取同一批次的3臺(tái)發(fā)電機(jī)進(jìn)行噪聲測(cè)試分析，研究了總噪聲聲壓級(jí)和主要階次噪聲的一致性，找到了噪聲一致性的影響因素，對(duì)下一步電機(jī)降噪具有很好的指導(dǎo)意義。1 試驗(yàn)準(zhǔn)備本次試驗(yàn)使用成都華川電裝有限責(zé)任公司供某車型的交流發(fā)電機(jī)，從同一批次發(fā)電機(jī)中隨機(jī)抽取3臺(tái)樣機(jī)，為方便說明，分別計(jì)為1＃、2＃、3＃電機(jī)，在專用的聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行噪聲試驗(yàn)。1.1 測(cè)試設(shè)備（1）麥克風(fēng)：丹麥G.R.A.S.公司生產(chǎn)。（2）轉(zhuǎn)速傳感器：日本基恩士公司生
機(jī)械工程與自動(dòng)化 2015年1期2015-12-31
- 變速器旋轉(zhuǎn)部件激勵(lì)頻率計(jì)算及其在故障診斷中的應(yīng)用
動(dòng)軸承等旋轉(zhuǎn)部件階次的計(jì)算方法，并結(jié)合實(shí)際測(cè)試，給出其在噪聲與振動(dòng)分析、故障診斷中的應(yīng)用。變速器；激勵(lì)頻率；噪聲與振動(dòng)；故障診斷0 引言旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)應(yīng)用最多的一類機(jī)械，其噪聲與振動(dòng)測(cè)試及故障診斷不僅關(guān)系到操作人員作業(yè)環(huán)境的改善，還可以提前預(yù)防故障的發(fā)生。階次分析技術(shù)［1］是一種將噪聲與振動(dòng)信號(hào)和轉(zhuǎn)速信號(hào)相結(jié)合的分析技術(shù)，是旋轉(zhuǎn)機(jī)械噪聲與振動(dòng)信號(hào)分析和故障診斷的重要技術(shù)之一。階次定義為參考旋轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)內(nèi)發(fā)生的振動(dòng)頻率，可以用下式表示：式中：fOrder代表階
汽車零部件 2015年8期2015-06-23
- 重力場(chǎng)模型對(duì)HY-2A衛(wèi)星精密定軌精度影響
分法，研究了不同階次GGM02C重力場(chǎng)模型對(duì)HY-2A定軌精度的影響；探討了GGM02S、JGM3、EGM96和EGM2008等重力場(chǎng)完全到80階次時(shí)的定軌精度。研究結(jié)果表明：80階次的GGM02C和EGM2008重力場(chǎng)模型均可使三天弧段的HY-2A徑向定軌精度達(dá)0.84 cm，三維精度達(dá)4.04 cm，而其他重力場(chǎng)模型定軌精度低于該精度。HY-2A衛(wèi)星；精密定軌；DORIS；重力場(chǎng)模型0 引言HY-2A(海洋2號(hào))衛(wèi)星于2011-08-16成功發(fā)射，是中
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2015年3期2015-05-08
- 基于FRFT 濾波的軸承微弱故障特征提取
FRFT 濾波的階次包絡(luò)解調(diào)方法，有效確定FRFT 濾波參數(shù)并濾波分離目標(biāo)分量，對(duì)分離出的目標(biāo)分量進(jìn)行階次包絡(luò)解調(diào)分析，實(shí)現(xiàn)變速器急加速過程目標(biāo)分量分離和特征提取。1 FRFT 及FRFT 濾波原理1.1 FRFT 的定義分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(fractional fourier transform，F(xiàn)RFT)可以理解為chirp 基分解，特別適合處理chirp 類信號(hào)。利用chirp 信號(hào)在不同階次的分?jǐn)?shù)階傅里葉域呈現(xiàn)出不同能量聚集性的特點(diǎn)，通過選擇合適的階
軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào) 2014年7期2014-12-24
- 車用交流發(fā)電機(jī)氣動(dòng)噪聲試驗(yàn)研究
法分離，以及主要階次對(duì)總噪聲的貢獻(xiàn)量難以確定，使得噪聲治理針對(duì)性差，直接影響發(fā)電機(jī)氣動(dòng)性能和噪聲特性的改進(jìn)工作。圖1 發(fā)電機(jī)整體結(jié)構(gòu)圖針對(duì)發(fā)電機(jī)的氣動(dòng)噪聲問題，文獻(xiàn)[3]參考發(fā)動(dòng)機(jī)的“單階次準(zhǔn)缸體模型”[4]，提出針對(duì)發(fā)電機(jī)通風(fēng)有調(diào)噪聲的矢量合成公式，根據(jù)公式采用兩種優(yōu)化方案對(duì)發(fā)電機(jī)風(fēng)扇扇葉分布進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到在發(fā)電機(jī)的高轉(zhuǎn)速（6 000 r/min以上），發(fā)電機(jī)總噪聲級(jí)中氣動(dòng)噪聲的貢獻(xiàn)量最大（相對(duì)于電磁噪聲），有調(diào)噪聲是風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的第12、18等階次
噪聲與振動(dòng)控制 2014年3期2014-12-05
- FT細(xì)化校正階次全息譜分析方法
果等[5-6]將階次跟蹤引入全息譜分析，通過階次重采樣獲得各階次分量幅值及相位信息，再進(jìn)行全息譜分析，稱階次全息譜。與傳統(tǒng)全息譜分析因各倍頻幅值、相位存在誤差需校正相同，階次全息譜分析在階次譜計(jì)算中也存在誤差，同樣需校正。轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定時(shí)由于進(jìn)行階次重采樣，階次分量會(huì)很明確，階次全息譜只需計(jì)算部分階次；傳統(tǒng)的全息譜校正方法[7-9]不適合階次全息譜校正，而FT細(xì)化校正法適合對(duì)局部進(jìn)行細(xì)化校正，且在密集階次譜情況下也能獲得較高精度，較適合階次全息譜校正，由此提出
振動(dòng)與沖擊 2014年10期2014-09-06
- 階次分析在汽車轟鳴問題控制中的應(yīng)用
識(shí)別與分析，采用階次分析技術(shù)，確定了轟鳴問題的主要階次，并鎖定轟鳴的問題頻率，借助CAE 手段提出了優(yōu)化方案。1 階次噪聲在旋轉(zhuǎn)和往復(fù)式機(jī)械運(yùn)動(dòng)中，零部件的結(jié)構(gòu)特性、載荷的變動(dòng)和運(yùn)動(dòng)部件的缺陷會(huì)引起振動(dòng)，并相應(yīng)地輻射噪聲。階次（O）的數(shù)學(xué)定義是旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件的工作頻率（f/Hz）（如齒輪的嚙合頻率）與轉(zhuǎn)速（n/（r/s））的比值。對(duì)齒輪類零件，齒數(shù)（Z）就是它的階次，即：對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)來說，通常定義曲軸旋轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)的頻率為基頻，即1 階，基頻的m 倍的噪聲被稱為m 階
汽車工程師 2014年6期2014-06-22
- 階次分析用于車輛的噪聲診斷
統(tǒng)的FFT方法與階次跟蹤分析中信號(hào)的采樣方法不一樣，在進(jìn)行傳統(tǒng)的頻譜分析時(shí)，以“秒”來記錄時(shí)間信號(hào)，用“頻率”來表示（水平軸）由此得到的快速傅立葉變換FFT譜。FFT譜的頻率分辨率△f等于1/T，即對(duì)應(yīng)時(shí)間記錄長(zhǎng)度T的倒數(shù)。階次跟蹤分析記錄信號(hào)則是按“轉(zhuǎn)”標(biāo)定的而不是按“秒”來計(jì)算的，由此而得到的快速傅立葉變換譜，即“階次譜”，不是用“頻率”來表達(dá)的，而是用“階次”來表示的，我們用與其相對(duì)應(yīng)的“轉(zhuǎn)”數(shù)記錄長(zhǎng)度的倒數(shù)來表示其分辨率△ord。階次分析可以有效地
北京汽車 2014年3期2014-03-13
- 基于最佳階次FRFT的階比分量提取
irp信號(hào)在不同階次的分?jǐn)?shù)階傅里葉域呈現(xiàn)出不同的能量聚集性的特點(diǎn)，只要選擇合適的FRFT階次，就能提取到感興趣的Chirp分量[2-4]；但目前基于搜索思想確定階次的方法都需要多級(jí)不同步長(zhǎng)的搜索才能得到合適的階次，搜索工作量大、速度慢，而且對(duì)于鄰近分量，強(qiáng)信號(hào)會(huì)“淹沒”弱信號(hào)，直接搜索法難以檢測(cè)弱信號(hào)分量[5-8]，因此研究快速、準(zhǔn)確確定FRFT最佳階次的方法成為基于FRFT提取階比分量的關(guān)鍵。本文中根據(jù)變速器傳動(dòng)原理和加速過程信號(hào)的線性調(diào)頻特點(diǎn)，提出了一
汽車工程 2014年12期2014-02-27
- 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的鄰近階比分離研究
合，使得根據(jù)某一階次的幅值能量判斷分析對(duì)象的技術(shù)狀態(tài)變得困難。而鄰近階比分量是不可避免的，如何準(zhǔn)確、快速分離鄰近階比分量成為階比分析中的重點(diǎn)、難點(diǎn)問題。文獻(xiàn)［9－11］分析了復(fù)雜機(jī)械振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的鄰近階比和交叉階比分量，取得了一定效果。變速器變速過程信號(hào)是與輸入軸轉(zhuǎn)頻密切相關(guān)的多分量線性調(diào)頻信號(hào)(LFM信號(hào)或稱chirp信號(hào))，而且各個(gè)分量時(shí)頻混疊，單獨(dú)從時(shí)域或頻域都不能實(shí)現(xiàn)多分量的分離。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transf
振動(dòng)與沖擊 2012年11期2012-09-08
- 一種基于奇異值分解技術(shù)的模型定階方法
就需要確定系統(tǒng)的階次(或參與的模態(tài)數(shù))。當(dāng)前，模型階次的確定已經(jīng)成了模態(tài)參數(shù)識(shí)別中非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。此外由于測(cè)試數(shù)據(jù)不可避免地包含大量噪聲，這給模態(tài)參數(shù)識(shí)別中模型階次的確定造成了很大的困難。合理地確定模型階次已成為模態(tài)參數(shù)識(shí)別領(lǐng)域的最為重要的問題。目前，對(duì)模態(tài)參數(shù)識(shí)別中模型階次的確定問題，已經(jīng)出現(xiàn)了一些研究方法，如穩(wěn)定圖法［1－2］。該方法通過在頻譜圖上標(biāo)示出滿足一定條件的穩(wěn)定極點(diǎn)，并被認(rèn)為是系統(tǒng)的真實(shí)極點(diǎn)。但這種方法不能完全排除噪聲模態(tài)，特別是隨著模型階數(shù)
振動(dòng)與沖擊 2012年15期2012-06-05
- PolyMAX模態(tài)參數(shù)識(shí)別算法的快速實(shí)現(xiàn)
范圍和很高的模態(tài)階次。并且能夠產(chǎn)生非常清晰的穩(wěn)定圖，適用于大阻尼與高噪聲數(shù)據(jù)，目前已經(jīng)成為一種工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。本文通過分析該算法實(shí)現(xiàn)過程中的矩陣結(jié)構(gòu)，給出了縮減正則方程的近似計(jì)算方法，從而避免了矩陣求逆以及乘法運(yùn)算，使得計(jì)算量大為降低，提高了模態(tài)參數(shù)識(shí)別速度。1 PolyMAX算法描述1.1 頻響函數(shù)的右矩陣分式模型對(duì)于一個(gè)具有No個(gè)輸出，Ni個(gè)輸入的多輸入多數(shù)出系統(tǒng)(MIMO)，系統(tǒng)的頻響函數(shù) H(ω)∈CNo×Ni可以通過右矩陣分式模型進(jìn)行描述:其中矩陣多項(xiàng)
振動(dòng)與沖擊 2011年10期2011-09-17
- 計(jì)算階次分析中的采樣率設(shè)置準(zhǔn)則
0003)當(dāng)前,階次分析技術(shù)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷領(lǐng)域的1種基礎(chǔ)性分析方法,應(yīng)用非常廣泛.由于可以避免轉(zhuǎn)速不穩(wěn)所帶來的“頻率模糊”現(xiàn)象[1],所以即使最終采用其他信號(hào)處理算法,也往往要基于其核心技術(shù)——角域采樣獲得數(shù)據(jù),而后進(jìn)行分析.常用的階次分析方法有2種:硬件階次分析法和計(jì)算階次分析法.前者需通過硬件實(shí)現(xiàn)同步采樣,而后者則通過數(shù)值計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的角域重采樣,具有采樣率設(shè)置靈活、成本低、傳感器安裝方便等優(yōu)點(diǎn),應(yīng)用更為普遍,被近期絕大多數(shù)文獻(xiàn)[2～
中國工程機(jī)械學(xué)報(bào) 2011年1期2011-03-14
- 基于Gabor重構(gòu)的發(fā)動(dòng)機(jī)振聲信號(hào)階次分量瞬時(shí)幅值的提取
質(zhì)，每個(gè)諧波稱為階次，因而對(duì)這類特定信號(hào)的分析也被稱為階次分析。已發(fā)展出數(shù)種相關(guān)的處理方法［2］，各有利裨及其適用場(chǎng)合。本文研究的是兩種不需要角度域重采樣的階次分析技術(shù)-STFT與Gabor階次跟蹤［2-5］-兩個(gè)方面的問題:(1)STFT幅值譜及Gabor系數(shù)譜對(duì)階次分量的分隔能力與什么有關(guān)?能否找出一個(gè)工程上可用的定量的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)?(2)這兩種技術(shù)在階次分量瞬時(shí)幅值估計(jì)上的誤差水平如何?1 高斯窗STFT幅值譜的對(duì)階次分量的分隔能力與階次切片的幅值誤差1
振動(dòng)與沖擊 2011年9期2011-02-13
- 一類分?jǐn)?shù)階濾波器逼近階次的選擇
精確度與逼近模型階次之間關(guān)系的討論卻不多見。一般來說，逼近模型的階次越高，逼近精確度就越高。但是，當(dāng)階次達(dá)到一定值后，逼近精確度的提高隨階次的提高不再明顯，因此了解逼近精確度與逼近階次之間的關(guān)系，對(duì)分?jǐn)?shù)階控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)有著具體的指導(dǎo)意義。本文在討論Oustaloup曲線擬合法［5］對(duì)分?jǐn)?shù)階濾波器進(jìn)行有理分式逼近方法的基礎(chǔ)上，對(duì)分?jǐn)?shù)階濾波器Qα(s)有理分式逼近階次選擇與逼近精確度之間的關(guān)系進(jìn)行研究。對(duì)比不同分?jǐn)?shù)階次和不同逼近階次下，逼近模型與理想模型的幅、
電機(jī)與控制學(xué)報(bào) 2010年1期2010-06-06
- 基于Gabor階次跟蹤的城市客車座椅振動(dòng)特性分析
)基于Gabor階次跟蹤的城市客車座椅振動(dòng)特性分析金 陽，郝志勇(浙江大學(xué)能源工程學(xué)系，杭州 310027)簡(jiǎn)要比較了目前主要的幾種階次分析技術(shù)的特點(diǎn).將 Gabor階次跟蹤技術(shù)用于加速過程座椅振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)的分析，先采用適當(dāng)?shù)膮?shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行 Gabor變換得到時(shí)頻譜圖，接著對(duì)主要能量階次進(jìn)行時(shí)頻遮罩，提取出相應(yīng)的Gabor系數(shù)，然后用這些系數(shù)進(jìn)行Gabor重構(gòu)，得到階次波形.從時(shí)域波形上的幅值峰值所在位置確定了座椅共振頻率及相應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，提出了相應(yīng)的減振
天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版) 2010年11期2010-05-10