汽车传动系统机械故障诊断方法的研究

邹志辉 喻鑫

（江铃汽车股份有限公司，江西南昌 330000）

1 概述

对于车辆，动力系统是汽车的最核心部分，对于重型的汽车来说，由于汽车的结构组成部件多，组成模式多样，这就造成部件的拆装困难和维护困难。因此增强系统的性能可靠性，达到不用拆卸下来就能维修的功能刻不容缓。解决这一问题最常用的方法是进行状态的检测和故障的监测。

在研究汽车传动系统的特点之后，本文针对性的提出运用小波分析来处理这些问题，在进行对象特征提取的基础上，对机械故障进行有效的探究。

小波变化把信号分成空间和维度上分别独立的两个参量，这是在原有信号信息不改变的情况下，相当于具有放大能力的数学显微镜，并且也有检测信号的能力。

神经网络的特点是可以大规模学习，还可以互动记忆、自我学习，具有很强的适应性，为实现智能诊断提供了新的契机。可以解决残缺的知识，并能对复杂模型做出分类决策。

灰色系统理论是一种新的理论方法。近年来，灰色系统理论（主要是灰色关联分析）在机械系统状态监测与诊断中的应用取得了良好的进展。

现代机械系统的内部结构越来越复杂。监测和故障诊断中提取的信噪比很低，单传感器监测显然不能满足要求，数据融合技术可以综合处理多种信息源，有效解决上述问题，提高诊断准确率。

为了检验不同方法的有效性和应用程度，本文将CA10B 汽车变速器的常见故障与Q6170 车轴的疲劳性能进行了比较。……