动力总成异振源和异响源的识别研究

发布时间：2017-10-12 22:35

  本文关键词：动力总成异振源和异响源的识别研究

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【摘要】：给出了一种基于集总平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法的改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)技术,进行了某SUV车柴油机动力总成异振源及某叉车柴油机动力总成前端异响源的识别研究。首先,基于加入白噪声的自适应准则和时延相关的相似系数判别准则,对操纵手柄在整车加速工况下的异振信号及齿轮室总成在柴油机等速工况下的异响信号进行了EEMD自适应分解,降低了模式混叠对分解的影响,获得了异常信号的主要本征模分量;然后,利用希尔伯特谱分析方法提取了主要本征模分量的时频局部化特征,提高了时间和频率分辨率,有效地识别了异振源和异响源;最后,通过整车定置激振试验验证了改进的HHT技术识别结果的准确性。研究结果表明:基于EEMD方法的改进的HHT技术能有效识别动力总成异振源和异响源。
【作者单位】： 常州工学院机械与车辆工程学院;江苏大学汽车与交通工程学院;常柴股份有限公司;
【关键词】： 内燃机 识别 动力总成 异振 异响 齿轮室总成
【基金】：江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB580001,15KJB460001) 常州市应用基础研究项目(CJ20159011)
【分类号】：U472
【正文快照】： 0概述柴油机动力总成是汽车动力的产生和输出装置,其振动和噪声特性直接影响整车的舒适性[1]。柴油机动力总成结构复杂,主要受到来自柴油机及传动系统的工作激励、来自路面的随机激励和不平衡车轮的激励等,其产生的振声响应信号具有非平稳性,而一旦其工作状态突然发生变换产生

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1021336