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纯电动客车振动噪声特性
被引量:
8
1
作者
史文库
刘国政
+2 位作者
宋海生
陈志勇
张宝
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期373-379,共7页
对某纯电动客车加速和匀速工况下的振动噪声进行了试验研究,利用LMS声振信号采集系统采集车内的振动噪声数据,并采用频谱分析、阶次追踪等方法对振动噪声激励源进行分析,总结出电动车振动噪声特性。结果表明,匀速行驶时车内振动主要是...
对某纯电动客车加速和匀速工况下的振动噪声进行了试验研究,利用LMS声振信号采集系统采集车内的振动噪声数据,并采用频谱分析、阶次追踪等方法对振动噪声激励源进行分析,总结出电动车振动噪声特性。结果表明,匀速行驶时车内振动主要是悬架传来的路面激励;加速行驶时电机的激励较明显,尤其是在电机开关频率附近的高频激励。本文研究可为下一步电动车振动噪声的改进提供依据。
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关键词
车辆工程
纯电动客车
振动噪声
阶次追踪
电机激励
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职称材料
基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
被引量:
5
2
作者
潘海洋
郑近德
+1 位作者
童宝宏
张良安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第14期92-97,共6页
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下...
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。
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关键词
稀疏带宽模态分解
阶次追踪
分析
包络谱
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断
被引量:
5
3
作者
王晓龙
唐贵基
何玉灵
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,...
针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所提方法能够有效提取出变速工况下滚动轴承的微弱故障特征信息。
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关键词
滚动轴承
变转速
微弱故障
计算
阶次追踪
奇异谱分解
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职称材料
题名
纯电动客车振动噪声特性
被引量:
8
1
作者
史文库
刘国政
宋海生
陈志勇
张宝
机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
一汽-大众汽车有限公司
南京依维柯汽车有限公司
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期373-379,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51205158)
文摘
对某纯电动客车加速和匀速工况下的振动噪声进行了试验研究,利用LMS声振信号采集系统采集车内的振动噪声数据,并采用频谱分析、阶次追踪等方法对振动噪声激励源进行分析,总结出电动车振动噪声特性。结果表明,匀速行驶时车内振动主要是悬架传来的路面激励;加速行驶时电机的激励较明显,尤其是在电机开关频率附近的高频激励。本文研究可为下一步电动车振动噪声的改进提供依据。
关键词
车辆工程
纯电动客车
振动噪声
阶次追踪
电机激励
Keywords
vehicle engineering
electric bus
vibration and noise
order tracking
motor excitation
分类号
U467.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
被引量:
5
2
作者
潘海洋
郑近德
童宝宏
张良安
机构
安徽工业大学机械工程学院
马鞍山市安工大工业技术研究院工业机器人研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第14期92-97,共6页
基金
国家自然科学基金(51505002)
安徽高校自然科学研究项目资助(2015A080)
文摘
针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。
关键词
稀疏带宽模态分解
阶次追踪
分析
包络谱
滚动轴承
故障诊断
Keywords
sparse bandwidth mode decomposition
order tracking analysis
envelope spectrum
roller bearing
fault diagnosis
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断
被引量:
5
3
作者
王晓龙
唐贵基
何玉灵
机构
华北电力大学机械工程系
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51777074)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018MS124
2018YQ03)~~
文摘
针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所提方法能够有效提取出变速工况下滚动轴承的微弱故障特征信息。
关键词
滚动轴承
变转速
微弱故障
计算
阶次追踪
奇异谱分解
Keywords
rolling bearing
variable rotating speed
weak fault
computed order tracking
singular spectrum decomposition
分类号
TM315 [电气工程—电机]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
纯电动客车振动噪声特性
史文库
刘国政
宋海生
陈志勇
张宝
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
下载PDF
职称材料
2
基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断
潘海洋
郑近德
童宝宏
张良安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
3
基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断
王晓龙
唐贵基
何玉灵
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
已选择
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