【摘 要】
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对汽车而言,整车的行驶是否安全可靠,稳定性是否良好,底盘作为其四大组成部件之一,是尤为重要的。而当底盘部件出现问题时,通常会出现一些异响,例如底盘轴承严重磨损以及一些
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对汽车而言,整车的行驶是否安全可靠,稳定性是否良好,底盘作为其四大组成部件之一,是尤为重要的。而当底盘部件出现问题时,通常会出现一些异响,例如底盘轴承严重磨损以及一些垫片磨损,另外某些部件在装配或长期使用中造成部件与部件之间松动等等情况都会出现上述现象。因此底盘声信号中蕴涵着故障状态信息,而在利用声信号来对汽车进行底盘故障研究的工作中,运用简单高效的方式对采集到的声响信息进行降噪分析、并抽取参数特征则是最基础的工作,具有重要的意义。汽车底盘故障诊断技术己成为车辆工程领域的一个重要的研究方向。本文在总结前人研究的基础上,提出了一种基于小波变换分析的HERM算法,算法可以快速有效确定故障类型及位置。本文在研究声信号故障时,先针对存在在底盘中常见的故障做出分析,通过分析底盘声信号的产生机理和传播途径,确定了合理的声信号采集方案。通过底盘声信号测试实验,采集在不同状态下(包括正常状态和多种故障状态)的声信号。然后利用小波分析理论,采用HERM算法对底盘声信号实施降噪处理和特征提取。通过研究,发现在底盘声信号诊断中,本课题提出的基于小波变换分析的HERM故障诊断算法可有效判别底盘声信号故障信息,该方法在今后的应用中有很高的实用价值。
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