本文關(guān)鍵詞：汽車制動異響盲提取算法及實驗研究

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【摘要】：汽車制動噪聲即伴隨汽車制動過程中的振動而產(chǎn)生,汽車噪聲的一個重要來源就是汽車制動時產(chǎn)生的振顫和尖叫等聲音。汽車制動器在制動過程中會產(chǎn)生劇烈的振動和噪聲,影響乘員的舒適性及降低有關(guān)汽車零部件的壽命；尖銳的制動噪聲(尖叫)還會嚴重干擾人們的正常生活。為了降低聲源噪聲,首先必須定位噪聲源,弄清聲源產(chǎn)生噪聲的機理和規(guī)律,然后通過改進機器設(shè)計方案和結(jié)構(gòu),降低產(chǎn)生噪聲的激振力,降低發(fā)聲部件對激振力的響應(yīng),從而達到根治噪聲的目的。近年來,能夠在幾乎沒有任何先驗知識的情況下,從混合信號中恢復(fù)或估計出源信號的盲信號處理技術(shù)為制動噪聲信號的提取提供了一個有力的解決手段。但是傳統(tǒng)的盲信號處理手段往往并不適用于制動噪聲信號的識別與提取。因此,本論文在多項項目資助下,以盲信號處理理論為基礎(chǔ),圍繞實際工況環(huán)境下單一及復(fù)合制動異響信號的提取,采取理論和實驗研究相結(jié)合的方式,初步建立了制動異響信號頻域盲信號模型及方法,為制動異響特征信號的提取提供了可行的手段。本文首先從工程實際出發(fā),介紹論文的選題背景及研究意義,分別對盲信號處理技術(shù)和制動異響處理技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了較為全面的綜述,總結(jié)了目前盲信號處理應(yīng)用于汽車制動異響處理中將面臨的問題。在此基礎(chǔ)上,本文針對現(xiàn)實存在的問題,對多個研究點進行了細致研究,主要研究內(nèi)容如下：針對實際路試環(huán)境聲振信號相互干擾的特點,通過分析預(yù)處理手段及頻域盲信號處理具體步驟,建立了制動異響信號頻域盲提取理論框架,通過計算機仿真驗證了其有效性。結(jié)合實際工況情況,提出了針對機械卷積混合信號的改進頻域盲提取方法及基于參考信號約束的機械信號半盲提取算法�，F(xiàn)場實驗研究結(jié)果顯示,這兩個算法在現(xiàn)實環(huán)境中可有效提取零部件單一故障特征信號。在理論研究的基礎(chǔ)上,利用LabVIEW與Matlab混合編程的方式開發(fā)了汽車制動異響測試分析系統(tǒng)研究——BPT。經(jīng)試驗臺及路試測試驗證,該系統(tǒng)可成功提混合信號重的故障特征。其對于預(yù)防零部件失效、提高設(shè)備運行的可靠性、安全性及有效性,把故障損失降低到最低水平等有著積極的作用。
【關(guān)鍵詞】：汽車制動 聲學(xué)提取 盲源分離 次序不確定性 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 主要符號說明表9-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 課題概述13-18
• 1.1.1 課題來源13
• 1.1.2 課題意義13-18
• 1.2 本文主要研究工作18
• 1.3 本文組織架構(gòu)18-21
• 第二章 制動異響信號盲提取模型研究21-37
• 2.1 盲信號處理數(shù)學(xué)模型研究21-25
• 2.1.1 線性瞬時混合模型22-23
• 2.1.2 線性卷積混合模型23-25
• 2.2 汽車制動信號盲處理模型研究25-27
• 2.2.1 制動噪聲的來源25-26
• 2.2.2 制動噪聲盲處理目標(biāo)與方法26-27
• 2.3 盲信號處理預(yù)處理方法27-33
• 2.3.1 中心化27
• 2.3.2 白化處理27-28
• 2.3.3 主成分分析28-29
• 2.3.4 頻帶濾波29-30
• 2.3.5 小波降噪30-31
• 2.3.6 形態(tài)濾波31-33
• 2.3.7 源數(shù)目估計33
• 2.4 頻域處理方法研究33-36
• 2.4.1 頻域盲信號處理基本原理33-34
• 2.4.2 復(fù)數(shù)盲分離算法研究34-35
• 2.4.3 次序不確定性問題解決方法研究35-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第三章 異響特征頻域盲提取算法研究37-69
• 3.1 引言37
• 3.2 異響特征頻域盲提取算法研究37-48
• 3.2.1 基于動態(tài)粒子群優(yōu)化形態(tài)濾波器37-40
• 3.2.2 基于峭度最大化的復(fù)數(shù)固定點算法40-43
• 3.2.3 基于復(fù)數(shù)互參數(shù)法的次序不確定性解決方法43-45
• 3.2.4 針對制動異響信號的頻域盲解卷積改進算法45-48
• 3.3 基于參考信號約束的機械信號半盲提取算法研究48-50
• 3.3.1 構(gòu)建參考信號48
• 3.3.2 單元參考信號約束半盲提取算法48-50
• 3.3.3 參考信號約束頻域半盲提取算法50
• 3.4 實驗研究50-68
• 3.4.0 試驗臺51-56
• 3.4.1 實驗一：軸承故障特征信號約束半盲提取實驗56-59
• 3.4.2 實驗二：制動試驗臺噪聲特征提取實驗59-65
• 3.4.3 實驗三：實際路試噪聲提取實驗65-68
• 3.5 本章小結(jié)68-69
• 第四章 汽車制動異響測試分析系統(tǒng)研究69-87
• 4.1 引言69-72
• 4.2 BPT系統(tǒng)功能分解設(shè)計72-73
• 4.3 BPT系統(tǒng)各功能模塊流程說明73-86
• 4.4 本章小結(jié)86-87
• 第五章 總結(jié)與展望87-91
• 5.1 本文總結(jié)87
• 5.2 主要創(chuàng)新點87-88
• 5.3 研究展望88-91
• 致謝91-93
• 參考文獻93-101
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項目101-103
• 附錄B 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文103-105
• 附錄C 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利和軟著105-106

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10 張e，

本文編號：1049927