原文传递
汽车制动盘全自动平衡机的检测技术研究
| 论文题名： | 汽车制动盘全自动平衡机的检测技术研究 |
| 关键词： | 汽车制动盘;立式平衡机;平衡检测;粒子群算法;BP神经网络 |
| 摘要： | 转子不平衡是导致旋转机械故障的一个主要原因。汽车制动盘的平衡精度对整车的制动安全与性能有重要影响，为了确保制动盘的平衡精度满足要求，需要用平衡机对制动盘的不平衡量进行检测。因此，对平衡机检测工位开展关键技术研究是制动盘精准检测的关键。针对平衡机检测工位的主要技术问题，分别从平衡机检测工位部件的结构设计与分析、平衡机检测工位伺服系统控制器设计以及平衡机检测系统的数字信号处理方法三个方面开展研究。 首先，根据平衡机的工作要求，需要通过检测部件的结构来实现不平衡信号扭转分量与平动分量的分离，并且信号采集时应避免受到机械结构的共振干扰。本文对平衡机检测系统的关键结构进行了设计，并对摆架结构的力学特性进行分析，在理论上验证了摆架振动系统满足平衡机的工作条件；对摆架振动系统进行了有限元模态分析，证明了其结构在外界激励下不易发生共振，符合工作要求；同时，对箱体结构进行了静力学分析，确保其工作结构的强度与可靠性满足要求。 随后，作为不平衡信号的精确、稳定提取的前提，应使采样时间内的转子转速维持平稳并缩短检测主轴达到稳定转速的时间。本文将PID控制与BP神经网络相结合，并利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络的适应度函数进行优化，对检测工位伺服系统控制器进行了设计，改善了检测伺服系统的控制性能。在Matlab环境下完成了仿真实验，验证了所设计控制器相较于PID控制器以及BP-PID控制器的优越性。 最后，平衡检测问题的关键是从平衡机的振动信号中精确采集到不平衡量信息，故考虑平衡机振动信号特点，采用合适的信号处理方法很有必要。本文提出了一种基于自适应完备集合经验模态分解法(CEEMDAN)的平衡振动信号处理方法，该方法结合了正交系数法、小波软阈值法和自相关函数(ACF)，能够有效去除与振动信号不相关的本征模态分量(IMF)，并对信号进行重构。设置仿真与实验，将该方法与集合经验模态分解方法(EEMD)和经验模态分解方法(EMD)进行了对比分析。仿真结果表明，相比于EEMD和EMD，所用方法能够有效降低仿真信号的重构误差；在实验中，对实机信号进行采样并提取实际的不平衡信息，并对几种算法进行对比分析，证明了CEEMDAN在平衡检测问题的应用中优于EMD和EEMD。 |
| 作者： | 欧阳翼 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 胡艳娟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长春工业大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
