履带车辆传动系统载荷信号的分形延拓研究
本文选题：载荷历程 + 变换法 ； 参考：《机械传动》2016年04期
【摘要】：针对重载履带车辆中传动系统载荷测试数据量过大,信息提取率不高的问题,对该数据的内在分形层次规律进行了研究,证实了该数据具备典型的分形特征并获得了某路况下履带车辆传动系统载荷数据的分形参数。在保证数据统计精度和分形特征的前提下,建立了一种新的分形插值方法,实现了对精简数据的信息延拓,通过与线性插值、样条插值的计算结果进行对比,证明了将"低频长时"数据采集与该分形延拓分析相结合的方法,能够提高载荷历程的测试效率,精确地表征高频采样数据的复杂混沌特征,并为重载履带车辆传动系统动态混沌特性的研究提供一种分析手段。
[Abstract]:In view of the problem that the load test data of transmission system in heavy-haul tracked vehicle is too large and the information extraction rate is not high, the inherent fractal hierarchy law of the data is studied. It is proved that this data has typical fractal characteristics and the fractal parameters of load data of tracked vehicle transmission system are obtained under certain road conditions. On the premise of guaranteeing the statistical accuracy and fractal characteristics of data, a new fractal interpolation method is established, and the information continuation of the reduced data is realized. The results are compared with the results of linear interpolation and spline interpolation. It is proved that the method of combining the "low frequency and long time" data acquisition with the fractal continuation analysis can improve the testing efficiency of the load history and accurately characterize the complex chaotic characteristics of the high-frequency sampling data. It also provides an analytical method for the study of dynamic chaotic characteristics of heavy-duty tracked vehicle transmission system.
【作者单位】： 北京航空航天大学机械工程及自动化学院;中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室;
【基金】：武器装备预先研究项目(9140A180XXXXXXXXXX51) 国家自然科学基金(51275020) 国防基础科研项目(A05XXXXXX01)
【分类号】：U469.694;U463.2
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，本文编号：2114814
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