车内噪声分析与控制研

利用互易性原理,提出了一种空气声传播路径实验方法.首先测得各声源对于车内噪声的传递函数,进而得到各声源对于车内噪声的贡献度.根据声源识别结果,对汽车车身进行吸声、隔声设计,结果表明,车内地板隔声量从前向后分别提高了1.83～9.74 dB(A),汽车车内噪声下降了4.7 dB(A).     

活塞敲缸故障的诊断研究

介绍了在ＥＱ６１００发动机上模拟活塞－缸套间隙异常时的试验结果。主要测取了在不同的转速、活塞－缸套间隙、测点时的故障信号,并用时域、频域分析进行了分析比较。通过分析,得出分析,得出活塞敲缸故障的诊断特征参数,为定性定量地诊断该故障提供了理论依据。试验表明：采用振动诊断技术能监测发动机活塞－缸套的间隙变化和预测故障缸的位置。     

基于分类框架结构的汽车故障诊断专家系统

介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下开发的具有人工智能及多媒体技术的汽车诊断专家系统。重点介绍了在建立该系统时,基于分类框架结构的知识表示,知识获取和推理方法。通过多次试用,证明采用分类框架结构来表示汽车的功能性故障具有层次分明,推理过程简单等优点。     

一种适用于非平稳、非线性振动信号分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT)被认为近年来信号分析领域的一大突破。适用于非平稳、非线性信号分析。从往复机械上得到的振动信号往往具有非平稳、非线性特征,因此采用HHT方法分析是一种较佳的选择。然而,该方法提出不久,并不能用一个解析公式表示,影响了对其理论分析及性能评价。建立一多分量仿真信号,并应用HHT、傅里叶变换、小波变换、时频分布对其分析比较,证明它具有较高的分解效率及准确地刻画信号的能力,并由此发展了能消除多分量信号交叉干扰项的时频分析方法。应用HHT对内燃机敲缸信号进行分析,有效地提取故障的特征信息,为往复机械的状态监测及故障诊断提供了一条有效途径。     

基于信息熵的时频参数优化及内燃机轴承磨损监测

时频分析是单分量调频信号的最优分析工具,但是对于多分量线性调频信号存在比较严重干扰项的影响。为了抑制时频分布交叉项干扰,同时保持一定的时频聚集性,采用时频信息熵优化的方法,对时频分布中的参数进行了优化,给出了参数选择范围,仿真试验表明,该方法提高了时频分布中分辨率。研究结果应用于内燃机轴承磨损状态监测中,提取了故障特征,揭示了内燃机状态变化。     

内燃机故障信号特性分析及诊断策略

在内燃机上分别设置故障（气门响、挺杆响、销子响、敲缸响、小瓦响、大瓦响）,测取机体上的振动信号.根据统计学理论,对振动信号分别进行假设检验,得出它们具有非平稳、非高斯、非线性特点,指出对其进行分析必须采用相适应的方法才能取得好的效果,并提出一系列诊断策略.     

兼顾冷却和降噪要求的后置客车冷却风扇优化设计

对一款后置客车风扇进行选配试验,取得了不同风扇性能参数及噪声水平。依据拟合与插值理论对原数据进行插值处理,获得了足够多的仿真数据,方便了对风扇的性能参数及噪声水平比较,并从中筛选出大风量、低噪声风扇,风扇装车测试结果表明,筛选出的风扇与原风扇相比在各项性能参数指标不下降的前提下,降低了噪声水平,同时改善噪声的频谱结构,为严格噪声法规下的风扇选取提供了一条有效途径。     

基于Morlet小波相干分析的汽车声源识别

为适应汽车加速噪声非平稳工作过程声源识别的需要,提出了一种基于连续小波变换的时频相干估计方法.应用该方法从时频空间揭示了汽车加速时,标准测点噪声信号与发动机近场噪声信号的关系.与基于FFT的估计方法对比表明,该方法能够较好地识别局部时间段、低信噪比条件下2个噪声信号的关联程度.     

乳化油在涡流室柴油机中燃烧试验的研究

以乳化油内相颗粒为重点，配制内相颗粒大小不同的乳化油，将其在涡流室柴油机上进行试验，初步探讨了内相颗粒大小不同乳化油的燃烧特性和节油效果，为乳化油在涡流室柴油机上的应用，提供了依据。     

发动机连杆轴承故障噪声诊断研究

提出了基于小波包和模糊聚类分析的连杆轴承故障的噪声诊断方法。在EQ6100型发动机上预先模拟连杆轴承故障,根据发动机故障时变、非平稳的特点,运用小波包对发动机噪声信号进行特征提取并削减了背景噪声的影响。选取时域上5个参数作为评价故障的特征指标。通过对模糊聚类理论方法的分析比较,引入模糊C-聚类划分理论及方法对噪声信号的指标样本进行分类,得到最优分类矩阵和聚类中心,从而建立了故障的标准类型样本。通过对新测取的噪声信号样本进行检验,证明该方法能有效地判断待检样本的类型,诊断连杆轴承故障。