本文關鍵詞： 再制造 自動變速箱 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡 故障診斷　出處：《浙江工業(yè)大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展及自動變速箱裝車率的不斷提高，廢舊汽車自動變速箱的報廢量也在迅速增長。再制造憑借其節(jié)能節(jié)材等優(yōu)勢，成為各種處理廢舊自動變速箱方式中的首選。 由于再制造生產(chǎn)過程使用的原材料來自廢舊自動變速箱，它的質量波動性是客觀存在的。故本文設計了再制造自動箱故障診斷系統(tǒng)，，通過工廠采集數(shù)據(jù)、實驗臺數(shù)據(jù)分別對時域信號參數(shù)指標、傅立葉變換、小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡等分析方法在再制造變速箱振動信號分析與故障診斷中的應用進行具體分析。 在分析國內(nèi)外汽車再制造研究現(xiàn)狀及故障診斷方法的基礎上，本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個部分： 1.對汽車自動變速箱再制造的工藝過程進行調(diào)研完善，具體分析了變速箱的工作原理及損壞原因。針對再制造自動變速箱的正常工作狀態(tài)以及換擋沖擊、打滑、變矩器鎖止力矩不足等典型故障信號，設計試驗方案，運用時、頻域分析方法對故障特征進行提取，研究相應的時域與頻域特征。 2.基于小波分析和小波包分析的基本理論，采用基于小波包分解的信號特征向量提取方法，研究小波分析理論進行再制造自動變速箱典型故障特征量提取的特點。它能夠對再制造自動變速箱的故障頻率成分進行分析，運用小波分析的時頻局部化特性能夠捕捉到振動信號中的短時沖擊和瞬變特征。 3.本文在分析故障診斷系統(tǒng)的基本診斷過程及故障診斷方法特點的基礎上，結合神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展和特點，通過提取裕度指標、歪度指標、峭度指標、峰值指標及脈沖指標五個時域特征參數(shù)，并將其作為故障征兆向量，利用MATLAB建立基于振動信號的故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡并進行了驗證。 4.針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入極小點、收斂速度慢的問題，本文采用了基于數(shù)值優(yōu)化的改進算法，并在網(wǎng)絡結構設計中，采用二次多項式逼近法確定隱含層節(jié)點數(shù)。基于上述改進和優(yōu)化算法所建立起來的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠對再制造自動變速箱的工作狀況作出快速、準確的判斷。
[Abstract]:With the rapid development of automobile industry and the increasing loading rate of automatic gearbox in our country, the scrap quantity of auto gearbox is also increasing rapidly. It has become the first choice in all kinds of disposal waste automatic gearbox. Since the raw materials used in the remanufacturing process come from the waste automatic transmission, its quality fluctuation is objective. Therefore, a fault diagnosis system for the remanufacturing automatic transmission is designed in this paper, and the data are collected through the factory. The application of time-domain signal parameters, Fourier transform, wavelet transform and neural network in vibration signal analysis and fault diagnosis of remanufacturing gearbox is analyzed in detail. Based on the analysis of domestic and foreign automotive remanufacturing research status and fault diagnosis methods, the research content of this paper mainly includes the following parts:. 1. Investigate and perfect the process of remanufacturing automatic gearbox, analyze the working principle and damage reason of gearbox, aim at the normal working state of remanufacturing automatic gearbox and shift impact, skid, Some typical fault signals, such as insufficient locking torque of torque converter, are designed and tested. The fault features are extracted by frequency domain analysis method, and the corresponding time domain and frequency domain features are studied. 2. Based on the basic theory of wavelet analysis and wavelet packet analysis, the signal feature vector extraction method based on wavelet packet decomposition is adopted. Wavelet analysis theory is studied to extract the typical fault characteristics of remanufacturing automatic gearbox, which can analyze the fault frequency components of the remanufacturing automatic gearbox. Using the time-frequency localization characteristic of wavelet analysis, the short-time shock and transient characteristics of vibration signal can be captured. 3. On the basis of analyzing the basic diagnosis process of the fault diagnosis system and the characteristics of the fault diagnosis method, combined with the development and characteristics of the neural network, this paper extracts the margin index, the crooked index and the kurtosis index. The five time domain characteristic parameters of peak value index and pulse index are used as fault symptom vector and the fault diagnosis neural network based on vibration signal is established by MATLAB and verified. 4. Aiming at the problem that BP neural network is easy to fall into minimum point and slow convergence speed, an improved algorithm based on numerical optimization is adopted in this paper, and in the design of network structure, The quadratic polynomial approximation method is used to determine the number of hidden layer nodes. The neural network based on the above improved and optimized algorithm can quickly and accurately judge the working condition of the remanufacturing automatic gearbox.
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

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