基于小波包-譜相關(guān)方法的拖拉機駕駛室振源識別研究.pdf

1、拖拉機駕駛室振動作為拖拉機NVH(Noise，Vibration and Harshness)性能的主要成分，對操作人員乘坐舒適性、駕駛室內(nèi)結(jié)構(gòu)噪聲水平和操作人員身心健康具有直接的影響。本文以實現(xiàn)拖拉機駕駛室減振為主要目標(biāo)，以小波包-譜相關(guān)分析算法為主要分析手段，以分頻率段的識別拖拉機駕駛室底板振源為主要內(nèi)容，對定置狀態(tài)下拖拉機駕駛室底板振源進行了識別，并依據(jù)識別結(jié)果提出了振動控制改進意見。
　　拖拉機工作時，駕駛室會受到多個振源

2、的激勵，每個振源均有各自的頻率特性，這將使得不同的振源在不同頻率段上對拖拉機駕駛室振動具有不同的影響。當(dāng)多個振動源共同存在時，為有效地控制拖拉機駕駛室的振動，必須抑制拖拉機駕駛室最主要的振動源。因此，控制駕駛室振動需要對駕駛室不同頻率段上的主導(dǎo)振源進行有針對性地控制，而識別不同頻率段上的主導(dǎo)振源是駕駛室振動控制的前提。但是，現(xiàn)有的振源識別方法多數(shù)以振動信號的全頻段為研究對象，且在被分析的全頻段內(nèi)只識別單一的主導(dǎo)振源，忽略了振源在局部頻段

3、上的影響。本文以發(fā)動機的四點支承為振源研究對象，對某型號拖拉機駕駛室底板振動在不同頻率段上的主導(dǎo)振源和主導(dǎo)頻率進行了識別，為駕駛室振動控制提供了依據(jù)。
　　本文首先利用仿真信號對小波包-譜相關(guān)算法進行了可行性分析。小波包-譜相關(guān)算法先在頻域內(nèi)將信號分解為多個具有相同頻率段的子信號（文中簡稱為頻率子帶信號），再利用譜相關(guān)算法對各頻率子帶信號的主導(dǎo)振源進行識別，從而達到識別不同頻率段上的主導(dǎo)振源的目的。仿真分析結(jié)果顯示，基于小波包-譜

4、相關(guān)算法的分頻率段的振源識別方法更能突出信號頻域內(nèi)的局部相關(guān)特性，可以識別出不同頻率段上的主導(dǎo)振源。
　　然后，利用小波包-譜相關(guān)算法識別了某型號拖拉機駕駛室底板在不同頻率段上的主導(dǎo)振源和主導(dǎo)頻率。通過實測得到了拖拉機駕駛室底板和發(fā)動機四點支承的振動加速度信號，首先利用小波包分解與重構(gòu)算法對各個信號進行四層小波包分解與重構(gòu)處理，得到具有相同頻率段的頻率子帶信號，并且依據(jù)小波包節(jié)點能量對所測得的各個振動信號進行初步討論分析。然后計算

5、駕駛室底板與各個振源的具有相同頻率段的頻率子帶信號間的譜相關(guān)系數(shù)，識別出各頻率子帶信號的主導(dǎo)振源。結(jié)果顯示，駕駛室底板振動信號的每一個頻率子帶信號均有其主導(dǎo)振源，不同頻率子帶信號的主導(dǎo)振源不同。最后依據(jù)頻譜分析方法對駕駛室底板各主導(dǎo)振源的主導(dǎo)振動頻率進行了識別。
　　最后，依據(jù)小波包-譜相關(guān)算法的振源識別結(jié)果，結(jié)合橡膠減震器和有限元結(jié)構(gòu)優(yōu)化兩種方法對拖拉機駕駛室進行了振動控制，計算了拖拉機發(fā)動機減震器的剛度，優(yōu)化了拖拉機駕駛室的結(jié)