汽車主減速器總成質量故障診斷中的特征參數(shù)遴選方法研究.pdf

1、汽車的驅動橋位于傳動系的末端，其基本作用是增大轉矩、降低轉速，改變方向。其中主減速器的運行狀況直接影響了驅動橋的傳動性能，它也是傳動系中主要的振動和噪聲源之一，在主減速器中，齒輪傳動系統(tǒng)是產生噪聲的主要原因。本文針對主減速器的特點，研究采用統(tǒng)計特征量及小波理論進行特征提取的方法，通過模式識別方法判別出主減速器的品質狀態(tài)。
　　論文從主減速器的結構和工作原理入手，通過建立主減速器中齒輪的簡化振動模型，闡述了主減速器噪聲的產生機理和來

2、源以及噪聲與振動的關系，分析了主減速器常見的故障類型及其原因。本文結合主減速器總成綜合檢測專機課題，針對主減速器運行過程中所產生振動信號的特點，研究了基于多種時頻統(tǒng)計量和小波分析的主減速器振動信號的特征向量提取方法。綜合檢測專機采集振動數(shù)據，經過計算得出多種特征統(tǒng)計量如峭度系數(shù)、波形指標以及峰值指標等，由于此類參數(shù)主要依賴于信號的概率密度函數(shù)，可有效排除主減速器檢測設備工況的影響而直接反映主減速器本身的狀態(tài)。同時，利用小波理論對振動信號

3、進行多層分解獲得各個頻段的信號，將信號在不同頻段能量的分布通過能量譜表現(xiàn)出來，突出異響件特征。應用神經網絡理論設計了主減速器質量狀態(tài)的分類器，采用多種時頻特征統(tǒng)計量和小波分解后的能量譜構成故障振動信號的特征向量，作為神經網絡識別的輸入向量。根據標準的輸入樣本與標準輸出量確定網絡的類型及規(guī)模，并對該網絡進行訓練，利用訓練好的神經網絡對主減速器總成進行診斷。
　　本文通過實測信號的試驗表明，選取均方根、裕度指標、峭度指標和六階矩統(tǒng)計量