针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方...

柴油机喷油嘴变截面喷孔内部流动和出口变化对燃油喷射雾化有直接影响。通过FLUENT软件数值仿真研究了变截面喷孔内壁粗糙度对孔内流动和喷孔出口的影响。研究结果喷孔粗糙壁面对空穴有抑制作用，倒锥型喷孔几何结构促进空化的影响大于粗糙壁面的抑制作用，双曲线型喷孔粗糙壁面对空穴影响极小;粗糙壁面对变截面喷孔内湍流强度的增强远大于几何结构对湍流的影响;喷孔内壁面增设粗糙度正锥型喷孔、双曲线型喷孔质量流量显著降低，等径喷孔会抑制超空化进而增加质量流量，倒锥型喷孔对出口质量流量影响很小;增设喷孔内壁面粗糙度会使得等径喷孔、倒锥型喷孔、双曲线型喷孔的出口平均速度得到显著下降，椭圆型喷孔增设粗糙度出口速度降低很少，并且增加粗糙度几乎不会影响出口速度。

为了研究电子控制空气悬架(ECAS)充放气时汽车的平顺性,针对丰田某一款车的电子控制主动式空气悬架,在空气悬架模拟试验台上,根据位移传感器测得在不同时间下空气悬架充放气时的高度以及实验过程中空气悬架结构变化的特点,建立悬架刚度的数学模型;同时,结合减震器阻尼系数与悬架刚度之间的理论关系,建立1/4的主动式空气悬架数学模型。在Matlab/Simulink中,设计一个模糊PID控制器,在D级高斯白噪声路面上对汽车进行ECAS充放气时平顺性的仿真。结果表明通过对Fuzzy-PID控制前后的数据结果对比可知,采用模糊PID控制策略后,大大改善了空气悬架充放气时汽车的舒适性,为空气悬架进行充放气时的控制策略提供了一种可行的方法。

为深入研究工业机器人用RV减速器动力学特性,采用集中参数法,综合考虑啮合阻尼、时变啮合刚度以及综合啮合误差,建立了RV传动耦合扭转动力学模型,通过数值解法对建立的动力学方程进行求解,得到其振动位移、振动角速度响应及各齿轮副动态啮合力。基于UG与ADAMS建立RV减速器动力学模型,进行仿真分析实验,验证动力学模型的正确性。通过改变啮合刚度分析了啮合力的变化,随着啮合刚度的增加,在一定范围内,传动过程中的啮合力更加稳定,为RV减速器的故障诊断和优化设计奠定基础。

为降低活塞的温度,提高活塞组件的可靠性,以4100QBZ增压柴油机为例,开展了燃烧室偏置量、活塞顶厚度、火力岸高度对活塞最高温度、第一环槽最高温度和内腔顶侧最高温度影响的单因素实验,并以活塞最高温度作为优化目标,应用正交实验法优化了活塞头部结构参数。研究发现燃烧室偏置量、活塞顶厚度、火力岸高度均对活塞温度场有一定的影响,燃烧室偏置量和火力岸高度对活塞最高温度和第一环槽最高温度的影响较大,活塞顶厚度和火力岸高度对内腔顶部最高温度的影响较大。最优结构参数组合为燃烧室偏置量3mm、活塞顶厚度26mm、火力岸高度10mm,最优组合下,活塞最高温度为359.7℃,比原方案下降了7.7℃。该工作为优化活塞的结构提供参考。

为了提高齿轮接触疲劳寿命预测精度,提出了一种基于三参数Weibull分布参数估计的齿轮接触疲劳试验寿命预测方法,并搭建20CrMnTi合金材料的齿轮疲劳寿命试验对该方法进行可靠度分析。研究结果表明故障率密度函数随循环次数递减,逐渐趋于平缓,齿轮点蚀现象出现在齿轮机构的早期故障期。同时可靠度函数随循环次数开始迅速下降,然后逐渐趋于平缓,当齿轮的循环次数达到后,齿轮的可靠度下降到50%,需要停机观察齿轮表面的点蚀坑的面积来判断齿轮机构是否可以继续运行。

为了提高齿轮故障信号特征提取时处理稀疏性差信号的能力,设计了一种应用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法对齿轮故障信号进行处理方法。通过对仿真的齿轮故障信号数学模型和齿轮出现点蚀时的实验数据分析表明经过SAMP处理后齿轮啮合频率以及半频和转频更加明显,边频带也更加突出,干扰成分降到最低。证明SAMP算法能够提取主要齿轮故障特征信息,有效降低噪声影响。相对于OMP算法处理齿轮故障信息,进过SAMP算法处理的故障信号,故障特征更加明显,且重构信号精度更高,表明SAMP算法重构故障信号相对于正交匹配追踪算法能够更好的提取主要齿轮故障特征。

针对传统的齿轮箱体振动信号的故障诊断,提出了一种新的测试方法,即把传感器直接安装在齿轮箱体内的齿轮体上,缩短了振动信号的传递路径,有效降低了振动信号在传递过程中幅值衰减,能诊断出齿轮传动系统的早期故障。为验证该方法的有效性,对齿根2 mm裂纹的故障齿轮传动系统进行了动力学仿真和实验验证,结果发现从齿轮体上的振动信号中能成功诊断出齿轮裂纹的早期故障,而箱体上的振动信号则不能体现故障特征。这充分说明了振动信号在经过复杂的传递路径后导致幅值衰减和频率成分丢失,微弱的故障信息被削弱。这为齿轮箱的早期微弱故障的诊断提供了一种有效的方法。