摩托車發(fā)動機異響診斷方法研究.pdf

1、目前，摩托車行業(yè)針對發(fā)動機異響問題所采用的方法是人工聽診，這樣勢必會加入一些主觀因素，標準難以統一，判斷準確率不會很高，同時長時間工作也會對人耳的健康造成傷害。本文以此為背景，探究摩托車發(fā)動機異響的診斷方法，建立客觀的發(fā)動機異響診斷參數，基于LabVIEW平臺開發(fā)一套摩托車發(fā)動機異響故障在線診斷系統（以下簡稱在線診斷系統）。具體工作概括如下：
　　論文在開始的緒論中闡明了選題的意義，簡述了摩托車行業(yè)發(fā)動機異響診斷的現狀和共性問題，

2、表明了建立一套發(fā)動機異響診斷客觀標準，開發(fā)一套摩托車發(fā)動機異響在線診斷系統的必要。
　　針對傳統的聲品質評價方法的不足，引入了基于心理聲學參數的聲品質客觀評價方法。從人耳聽覺的生理基礎和心理特性上，介紹了心理聲學參數—響度、尖銳度、粗糙度和抖動強度的基本概念和計算方法，為下文的摩托車發(fā)動機異響識別奠定了理論基礎。
　　以本課題中所研究的某110cc發(fā)動機為例，從實驗設計入手，通過實驗分析和測試經驗，選擇最能體現摩托車發(fā)動機運

3、行狀況的測試工況和測點。結合聲學互動濾波和心理聲學識別摩托車發(fā)動機各種異響的特征頻率，然后應用心理聲學和小波分析進行發(fā)動機的異響診斷，通過與正常機的對比，提取并統計分析發(fā)動機的異常特征，得出結論：響度、尖銳度、粗糙度和5k～7k Hz的小波能量值可作為異響特征，從而建立了客觀的發(fā)動機異響診斷標準。
　　最后，基于LabVIEW平臺開發(fā)了一套在線診斷系統，實時判定發(fā)動機是否存在異響故障。詳細介紹了在線診斷系統的軟硬件系統設計流程及主