隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,運(yùn)輸需求呈持續(xù)快速增長(zhǎng)趨勢(shì),我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)承擔(dān)了更加舉足輕重的作用。市政建設(shè)、城鄉(xiāng)發(fā)展、道橋工程以及重點(diǎn)工程建設(shè)節(jié)奏的持續(xù)加快,促使自卸車的產(chǎn)銷與營(yíng)運(yùn)迎來(lái)了爆發(fā)式發(fā)展。由于作業(yè)環(huán)境惡劣,運(yùn)行工況復(fù)雜多變,自卸車底盤系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中經(jīng)常會(huì)發(fā)生各類故障,往往影響到物流車隊(duì)運(yùn)行的可用性和可靠性,甚至危及財(cái)產(chǎn)與人身安全。及時(shí)地診斷發(fā)現(xiàn)自卸車的早期故障并加以維修排除,可以有效地降低故障與事故發(fā)生的概率,保障車輛行車安全與可用性。如果能夠根據(jù)故障診斷結(jié)果,合理地制定車輛的預(yù)防性維修策略,對(duì)于提高自卸車的運(yùn)行效率和降低維修成本都將有著重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。為了精確地診斷識(shí)別車輛底盤系統(tǒng)的早期故障,一種以系統(tǒng)響應(yīng)信號(hào)作為特征識(shí)別輸入的模態(tài)識(shí)別算法——隨機(jī)子空間法,因其具有測(cè)試硬件要求低、識(shí)別精度高、適用于隨機(jī)振動(dòng)工況等優(yōu)點(diǎn)受到了越來(lái)越多的關(guān)注。但其識(shí)別準(zhǔn)確性受阻尼比的影響較大,這限制了隨機(jī)子空間法在自卸車系統(tǒng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用,因?yàn)樽孕盾嚨妆P系統(tǒng)阻尼較高,達(dá)20%-30%。因此本文提出將改進(jìn)后的平均相關(guān)子空間方法應(yīng)用于底盤在線故障診斷中,采用多次平均后的相關(guān)函數(shù)信號(hào)取代原算法采用的響應(yīng)信號(hào)作為算法輸入,從而大幅提升了隨機(jī)子空間診斷算法在復(fù)雜工況下的識(shí)別精度。為了驗(yàn)證平均相關(guān)隨機(jī)子空間算法在自卸車底盤系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的有效性,分別建立了七自由度與十一自由度整車振動(dòng)模型,仿真識(shí)別了在不同阻尼比、路面激勵(lì)及噪聲條件下的車輛模態(tài)參數(shù)。判斷各個(gè)模態(tài)參數(shù)對(duì)故障的靈敏度,基于振型和模態(tài)能量差異法建立了故障診斷方法,并通過(guò)實(shí)車試驗(yàn)對(duì)所開(kāi)發(fā)故障診斷方法的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證�；陔S機(jī)子空間算法開(kāi)發(fā)的故障識(shí)別方法可有效診斷出自卸車底盤早期故障的發(fā)生,但是對(duì)于具體故障形式和多種故障的耦合情況較難給出準(zhǔn)確判斷,難以進(jìn)行精確的故障源識(shí)別。為此,提出了基于統(tǒng)計(jì)維修數(shù)據(jù)的底事件時(shí)變權(quán)重系數(shù)概念,構(gòu)建了針對(duì)隨機(jī)子空間診斷方法的改進(jìn)故障樹(shù)分析模型。由于自卸車運(yùn)行工況非穩(wěn)態(tài)特征顯著,車隊(duì)運(yùn)營(yíng)季候性規(guī)律明顯,自卸車底盤系統(tǒng)的零件失效概率在傳統(tǒng)“浴盆曲線”的基礎(chǔ)上還包含有以年度為周期的變化規(guī)律。因而,在制定預(yù)防性維修策略的過(guò)程中,除了考慮零部件本身的失效演變進(jìn)程,還需要考慮車輛運(yùn)行規(guī)律對(duì)底盤部件可靠性衰減造成的影響。將運(yùn)營(yíng)過(guò)程造成的零件失效率非線性變化趨勢(shì)納入預(yù)防性維修策略制定過(guò)程中,可進(jìn)一步提高自卸車的運(yùn)行可靠性與維護(hù)效率。因此,結(jié)合在線診斷的故障信息和作者從工作單位統(tǒng)計(jì)獲取的周期性維修數(shù)據(jù),提出了一種自卸車底盤系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)預(yù)防性維修方法。仿真研究表明考慮車輛動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)規(guī)律的預(yù)防性維修策略能夠有效提高車輛可用度并節(jié)約維護(hù)支出。
【學(xué)位單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH22
【部分圖文】：

太原理工大學(xué)博士研究生學(xué)位論文車輛模態(tài)參數(shù)變化，以此判斷輸入狀態(tài)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響子空間算法應(yīng)用在底盤狀態(tài)監(jiān)測(cè)上的有效性。適用于自卸車的十一自由度整車振動(dòng)模型，仿真研究自的影響，進(jìn)而開(kāi)展底盤典型故障的識(shí)別仿真研究。同時(shí)基kSim 建立同型自卸車的整車非線性振動(dòng)模型，進(jìn)一步驗(yàn)作者工作單位統(tǒng)計(jì)的多年實(shí)際維修數(shù)據(jù)，對(duì)自卸車底盤取故障樹(shù)模型中底事件的時(shí)變權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而提出基于進(jìn)故障樹(shù)模型。結(jié)合在線診斷結(jié)果和統(tǒng)計(jì)獲取的周期性維系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)預(yù)防性維修方法，進(jìn)而提高車輛運(yùn)行效率并降

圖 2-1 隨機(jī)信號(hào)的樣本平均Fig.2-1 Sample average of a random signal2 自然激勵(lì)技術(shù)激勵(lì)技術(shù)（NExT）的基本方法是用響應(yīng)信號(hào)間的互相關(guān)函數(shù)來(lái)代替模態(tài)識(shí)別。因測(cè)量點(diǎn)與固定參考點(diǎn)之間的互相關(guān)函數(shù)和系統(tǒng)的脈沖響式表示。統(tǒng)輸入 f( t)(r1,2,,M)r 的個(gè)數(shù)為 M，響應(yīng)測(cè)量點(diǎn)數(shù)為 P，那么系統(tǒng)(t)j的表示為：()()sin()111etRxthtditnrdiMrMjrirjjrii

圖 2-2 Cov-SSI 的算法流程Fig.2-2 Algorithm flow of Cov-SSI MKQMCMP00,0,()()()qtqtxt 入到式（2-8）中，使得系統(tǒng)的微分方程由二階x (t ) x (t ) u (t ) BP Q0 -1-1-1 -1 -10 MP =M -M CM乘式（2-11）后，獲得振動(dòng)系統(tǒng)的連續(xù)時(shí)間狀x(t )Ax(t)Bu(t)cc
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本文編號(hào)：2866308