汽车制动异响盲提取算法及实验研究

发布时间：2017-10-17 16:40

  本文关键词：汽车制动异响盲提取算法及实验研究

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【摘要】：汽车制动噪声即伴随汽车制动过程中的振动而产生,汽车噪声的一个重要来源就是汽车制动时产生的振颤和尖叫等声音。汽车制动器在制动过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性及降低有关汽车零部件的寿命；尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。为了降低声源噪声,首先必须定位噪声源,弄清声源产生噪声的机理和规律,然后通过改进机器设计方案和结构,降低产生噪声的激振力,降低发声部件对激振力的响应,从而达到根治噪声的目的。近年来,能够在几乎没有任何先验知识的情况下,从混合信号中恢复或估计出源信号的盲信号处理技术为制动噪声信号的提取提供了一个有力的解决手段。但是传统的盲信号处理手段往往并不适用于制动噪声信号的识别与提取。因此,本论文在多项项目资助下,以盲信号处理理论为基础,围绕实际工况环境下单一及复合制动异响信号的提取,采取理论和实验研究相结合的方式,初步建立了制动异响信号频域盲信号模型及方法,为制动异响特征信号的提取提供了可行的手段。本文首先从工程实际出发,介绍论文的选题背景及研究意义,分别对盲信号处理技术和制动异响处理技术的国内外研究现状进行了较为全面的综述,总结了目前盲信号处理应用于汽车制动异响处理中将面临的问题。在此基础上,本文针对现实存在的问题,对多个研究点进行了细致研究,主要研究内容如下：针对实际路试环境声振信号相互干扰的特点,通过分析预处理手段及频域盲信号处理具体步骤,建立了制动异响信号频域盲提取理论框架,通过计算机仿真验证了其有效性。结合实际工况情况,提出了针对机械卷积混合信号的改进频域盲提取方法及基于参考信号约束的机械信号半盲提取算法。现场实验研究结果显示,这两个算法在现实环境中可有效提取零部件单一故障特征信号。在理论研究的基础上,利用LabVIEW与Matlab混合编程的方式开发了汽车制动异响测试分析系统研究——BPT。经试验台及路试测试验证,该系统可成功提混合信号重的故障特征。其对于预防零部件失效、提高设备运行的可靠性、安全性及有效性,把故障损失降低到最低水平等有着积极的作用。
【关键词】：汽车制动 声学提取 盲源分离 次序不确定性 故障诊断
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.5
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 主要符号说明表9-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 课题概述13-18
• 1.1.1 课题来源13
• 1.1.2 课题意义13-18
• 1.2 本文主要研究工作18
• 1.3 本文组织架构18-21
• 第二章 制动异响信号盲提取模型研究21-37
• 2.1 盲信号处理数学模型研究21-25
• 2.1.1 线性瞬时混合模型22-23
• 2.1.2 线性卷积混合模型23-25
• 2.2 汽车制动信号盲处理模型研究25-27
• 2.2.1 制动噪声的来源25-26
• 2.2.2 制动噪声盲处理目标与方法26-27
• 2.3 盲信号处理预处理方法27-33
• 2.3.1 中心化27
• 2.3.2 白化处理27-28
• 2.3.3 主成分分析28-29
• 2.3.4 频带滤波29-30
• 2.3.5 小波降噪30-31
• 2.3.6 形态滤波31-33
• 2.3.7 源数目估计33
• 2.4 频域处理方法研究33-36
• 2.4.1 频域盲信号处理基本原理33-34
• 2.4.2 复数盲分离算法研究34-35
• 2.4.3 次序不确定性问题解决方法研究35-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 异响特征频域盲提取算法研究37-69
• 3.1 引言37
• 3.2 异响特征频域盲提取算法研究37-48
• 3.2.1 基于动态粒子群优化形态滤波器37-40
• 3.2.2 基于峭度最大化的复数固定点算法40-43
• 3.2.3 基于复数互参数法的次序不确定性解决方法43-45
• 3.2.4 针对制动异响信号的频域盲解卷积改进算法45-48
• 3.3 基于参考信号约束的机械信号半盲提取算法研究48-50
• 3.3.1 构建参考信号48
• 3.3.2 单元参考信号约束半盲提取算法48-50
• 3.3.3 参考信号约束频域半盲提取算法50
• 3.4 实验研究50-68
• 3.4.0 试验台51-56
• 3.4.1 实验一：轴承故障特征信号约束半盲提取实验56-59
• 3.4.2 实验二：制动试验台噪声特征提取实验59-65
• 3.4.3 实验三：实际路试噪声提取实验65-68
• 3.5 本章小结68-69
• 第四章 汽车制动异响测试分析系统研究69-87
• 4.1 引言69-72
• 4.2 BPT系统功能分解设计72-73
• 4.3 BPT系统各功能模块流程说明73-86
• 4.4 本章小结86-87
• 第五章 总结与展望87-91
• 5.1 本文总结87
• 5.2 主要创新点87-88
• 5.3 研究展望88-91
• 致谢91-93
• 参考文献93-101
• 附录A 攻读硕士学位期间参与的项目101-103
• 附录B 攻读硕士学位期间发表的论文103-105
• 附录C 攻读硕士学位期间申请的专利和软著105-106

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本文编号：1049927