基于谐波分析法的轮毂质量判定的研究

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  摘 要:汽车轮毂质量性能研究的重要依据就是轮毂的径向跳动量和轴向跳动量,随着汽车轮毂质量检验水平的发展,汽车轮毂的检验水平也在逐渐体现一个国家汽车行业的总体水平。本文结合谐波法的理论以及产生误差的机理,对汽车轮毂质量检验的原理进行了分析,并结合具体的实例进行了描述,希望能够为相关行业的工作人员提供参考。
  关键词:跳动量;谐波分析法;轮毂质量;判定
  随着经济的发展,汽车数量越来越多,对汽车轮毂质量检验的要求逐渐增高。汽车轮毂作为确保汽车安全运行的重要部件,其质量水平直接关系着车辆行驶的安全性和舒适性。单纯依靠汽车轮毂跳动量以及一次、二次谐波进行质量检测已经不能满足使用要求,因跳动量的四次谐波更符合检验需求,因而得到了进一步的重视。
  一、谐波分析法的理论分析
  (一)离散傅里叶变换及与理论傅里叶变换的差异
  在实际应用中,收集到的相应数据需要借助傅里叶变换实现对数据的分析,通过分析可以将离散序列的模式找出来,通常情况下,离散序列就是冲击序列和模拟信号的乘积,然后根据计算机对离散数列以及数字信号的分析可以得出相应的模拟信号。如果采取不同的方式对数字信号、谐波等进行处理,极可能会得出不同的效果,因此,通过对不同实验结果的分析,得出了理论的连续傅里叶变换与离散傅里叶变换之间的联系,他们之间既存在联系又存在差异。一般情况下,他们的差异和联系主要表现为以下几个方面:1、离散傅里叶变换所使用的离散信号主要是由连续傅里叶变换的冲击采样序列和连续信号两者的乘积;2、在长度方面,离散傅里叶变换所使用的数据长度有限,可以将其视为是通过矩形窗口对连续信号进行截断;3、在频谱方面,离散傅里叶变换之后获得的频谱是一种离散型频谱,并且该频谱与采样数据的长度和采样的频率有关,而连续傅里叶变换所得的頻谱具有明显的连续性。
  (二)誤差产生机理
  在实际的应用中,由于连续傅里叶变换与离散傅里叶变换存在明显的差别,这就容易在谐波分析方法运用过程中出现各种问题,其中比较明显的包含以下几个方面:混叠效应、频谱泄漏、栅栏效应。由于连续傅里叶变换与离散傅里叶变换在结果计算的过程中存在的差异性,导致计算过程中相应的参数也存在区别,如果要降低频率混叠现象中参数对最终结果的负面影响,可以结合相应的定理加以解决,而对于泄漏效应却没有较为显著的办法。虽然栅栏效应可以采取一定的理论验证能够降低参数的差异程度,但是在实际运用中仍然难以达到预定的标准。综上所述,如果要实现对误差的科学处理,可以参考相应的校正方法,实现对相应参数的校正。
  二、谐波分析法判定汽车轮毂质量的原理
  谐波分析法,就是在研究一些周期现象时,把自动记录下来的实验数据拓展成傅里叶级数,求出各次谐波的振幅和相位,把不规则出现的曲线变为一系列的频率具有整数倍关系的正弦曲线的叠加,这些具有整数倍关系的正弦曲线或是正弦波就是谐波。由于轮毂测量数据是以圈为单位的非正弦周期信号,轮毂旋转一圈采集得到的数据就是一个周期内的信号。因此,测量轮毂旋转一圈得到的数据进行轮毂跳动量的谐波分析是可行的。傅里叶级数公式如下:
  在多数情况下,由于f(x)为一无穷级数,实际上根据需要只取有限个项数。若需要得到第n次谐波,则取式中的2n+1项就够了。为计算方便,已知点的个数常取4的整数倍,即把一个周期分成8、12、20、24、36和48等份,也就是分别测8对、12对、20对、24对、36对和48对数据进行计算,称为8点坐标法、12点坐标法、20点坐标法等,最后得出相应的谐波和谐波曲线图。
  三、谐波分析法判定汽车轮毂质量的物理意义
  通过跳动量测量传感器采集数据,计算傅里叶因数,画出各次谐波波形图,计算出各次谐波的跳动量,依据系统设定的汽车轮毂质量分类判定标准来判决汽车轮毂质量是否合格。假设以型号为53388的汽车轮毂实测一周,采样点数为512点的跳动量数据以及依据各次谐波数据画出的波形图。根据汽车轮毂质量技术标准,设定一次谐波、二次谐波和四次谐波跳动量的判定阈值,汽车轮毂质量是否合格判定。因此可知,汽车轮毂跳动量的一次谐波所表示的意义是一个表面光洁并且没有局部缺陷的汽车轮毂,但该汽车轮毂可能存在圆心的偏差,二、四次谐波所表示的是汽车轮毂外圆轮廓的几何形状误差。
  四、结语
  在进行轮毂跳动量测量的时候,测量机是较为常见的设备,在进行轮毂质量检验的时候可以提供更加准确的数据,有效的提高了检测的精确程度。在质量判定的过程中,采用更具针对性的谐波分析法,通过对不同型号的轮毂进行分析,获得谐波分析图,最终实现对轮毂质量水平的判定,为轮毂综合水平的划分提供可靠依据。
  参考文献:
  [1]杨光,秦永左.谐波分析在轮毂质量分类判定中的应用[J].中国机械工程,2014,10:1333-1336.
  [2]常宽.基于谐波分析法的介质损耗测量算法研究[D].沈阳工业大学,2016.
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