基于Fisher理论的汽车动力传动轴系故障诊断分析

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1、学兔兔www.xuetutu.com基于Fisher理论的汽车动力传动轴系故障诊断分析ThefaultdiagnosismethodofpowerdriveshaftbasedonfishersIineardiscriminant曾鑫ZENGXjn．(武汉软件工程职业学院，武汉430205)摘要：以汽车动力传动轴系为研究对象，探讨了一种基于FIsher判别分析的汽车动力传动轴系故障诊断方法。采用低通滤波方法对采集到的振动信号进行降噪处理，根据处理后的振动信号计算得到能够反映设备状态的时域和频域的无量纲特征参数，运用DI识别指标选取诊断敏感度较高的特征参数，基于Fisher判别分析从统计学角

2、度将特征参数从多维向一维投影来实现状态识别问题的简化，结合逐次诊断方法更精确的判别设备状态。针对汽车动力传动轴系常见故障(不平衡、不对中等)分析故障机理，设计了轴系的故障诊断试验，通过试验验证了此诊断方法的实用性。关键词：故障诊断；Fisher判别分析；特征参数；轴系中圈分类号：TP15文献标识码：A文章编号：1009—0134(2015)08(上)一0118—05Doi：10．3969／J．issn．1009-0134．2015．08(I-)．340引言目前，故障识别与诊断决策过程中采用的方法较汽车动力传动轴系故障诊断技术可以根据运行过程多。基于控制模型故障诊断方法主要涉及模型建立、参中

3、部件的状态信息，对系统存在故障与否进行诊断，如数与状态估计和观测器应用等技术。韩国汉阳大学的果发生了故障，则进一步对故障的类型、严重程度、发Hyeongcheol提出了一种基于模型的故障检测与隔离方展情况等进行判断，这样可有效避免系统故障进一步的法“】，并应用于电机助力转向系统中，提高了故障检测扩大和恶劣事故的发生。的鲁棒性。美国德州农工大学的Masoud等人建立了直振动参数是判断汽车传动总成质量的一个重要指流电机转轴偏心模型口f3，对直流电机转轴偏心的故障标，当被测产品存在质量问题时，这些问题将会直接反诊断进行了深入研究。北京航空航天大学张洪钺等人映在产品振动信号的变化上。基于结构振动分

4、析的故障采用精确的无刷电机非线性系统模型，并使用RBF神诊断比传统的人工诊断更加可靠、快速、安全和稳定。经网络，设计了一种非线性状态观测器，通过观测器的汽车动力传动系统中，转轴、齿轮、轴承、联轴器等零估计值与实际输出值之间的残差来判定无刷电机故障与部件的缺陷，都容易让汽车传动系统乃至汽车产生振否，取得了一定的效果。如果事先对系统可能发生的故动，而过大的振动常常又是各系统损坏的来源。大量丰障模式进行分类，那么故障诊断问题就转化为模式识别富的汽车传动系统运行状态信息包含在振动信号中，且问题。奥地利维也纳科技大学的LukasHaffner等人提出易于获取、便于实施在线监测与诊断，因此，基于振动了

5、在非线性驾驶情况下使用简单的奇偶校验方程用于检信号分析的故障诊断是汽车动力传动轴系故障诊断应用测误报故障诊断方法，为故障诊断的可靠性提供了一种中最为广泛、有效的方法。新的方法】。上海大学的刘颖慧将基于斜率关联度的模旋转设备的检测与诊断的根本任务就是根据旋转设式识别方法应用于滚动轴承故障诊断嘲，吉林大学崔海春备的运行信息来识别其状态，其实质就是状态识别；汽车提出一种改进的基于模式的故障诊断方法】，在一定程度动力传动轴系的故障诊断亦是如此。通过振动信号计算得上取得了良好效果。基于人工智能的方法不需要确定物理到的特征参数，可以表示振动信号特点并敏锐反应设备状模型，是目前研究最多、应用最广的故障诊

6、断方法【8。态。若能明确特征参数和异常波形的特征之问的关系，就韩国全北大学的HuaSu和KiltoChong提出了一种基于感能应用于异常种类的判定。但是，很多情况下因为设备的应电机神经网络模型的振动谱冗余分析法，并用该方个别性等因素，有很多时候不能明确何种特征参数对哪法对电机进行故障监测和诊断，结果表明该方法是很有一类异常类型的诊断是有用的，所以，可以根据判别分效的。波兰华沙大学的JaroslawKurek等人基于支持向量析法并综合复数的无量纲特征参数进行精密诊断。机设计一种全自动计算系统用于感应电机转轴导条的诊敬稿日期：2015-04-13作者爵介：曾鑫(1977一)，男，湖北蕲春人，副

7、教授，硕士，研究方向为汽车检测与诊断技术。[118]第37卷第8期2015—08(上)学兔兔www.xuetutu.com断“o／，该系统能够准确的诊断出感应电机转轴故障。澳大总体之间的离差最大，而使每个总体内部的离差最小。利亚昆士兰大学的XiaofengI_ju等人将模糊理论与证据理论假定P是一个固定线性组合，对来自第一个总体的相结合，提出一种基于信息融合技术的机械故障诊断方观测值来说其取值为，，．．．，对来自第二个总