摩托車發(fā)動機異響特征提取研究.pdf

1、現行的摩托車發(fā)動機異響檢測方法為人工聽診，主觀性很強，容易出現錯判。因此，有必要建立一種發(fā)動機異響評價體系，客觀定量的檢測發(fā)動機聲音，提高準確率。本文提出基于振聲信號的發(fā)動機異響檢測方法，利用現代信號處理技術，對發(fā)動機異響信號進行信號分析，提取各種異響的特征。
　　 本文針對摩托車發(fā)動機缸頭異響振動信號，利用光電傳感器信號為參考信號，結合配氣相位角，確定一個周期中的沖擊信號，并使用時域統(tǒng)計函數計算各個循環(huán)內的異響特征值；通過與正

2、常發(fā)動機頻譜對比，找到了異響的特征頻率；利用階次分析研究了正常與異響發(fā)動機振動信號的能量分布，以及它們各階次的能量差異。分析結果表明，三種方法都能夠正確識別缸頭異響。對右蓋異響聲信號進行頻譜分析和包絡分析，發(fā)現異響頻率段為5kHz-6kHz、3.3kHz-4.3kHz，再通過聲學互動濾波對分析出的異響頻率進行驗證,并對不易識別的異響頻率3.7kHz-4.2kHz進行識別。從右蓋異響分析的結果發(fā)現，機油泵異響頻率并沒有體現在齒輪嚙合頻率，

3、而是存在于多種高頻段，隨著轉速的增加，頻率不變，能量逐漸增大；對正常機和右蓋異響機進行K-均值法聚類，結果表明所選異響特征參數：低頻（600Hz-1.6kHz）能量比值λ1、中高頻(3kHz-6kHz)的能量E和能量比值λ2能正確對其分類。尖叫異響原因主要是平衡軸齒輪和曲軸正時齒輪，其異響頻率體現在齒輪嚙合頻率以及倍頻上，從三維譜陣和階次跟蹤上更能體現出來。
　　 通過聲強法對發(fā)動機聲信號頻率段進行識別，結合發(fā)動機頂面和右側面聲