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1. 基于改进PSO-VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断

宿磊, 刘智, 顾杰斐, 李可, 薛志钢

噪声与振动控制 2024, 44 (4): 118-124.

摘要（17）

PDF（pc）（2228KB）（9）

针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题，提出一种变分模态分解(Variational ModalDecomposition，VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution，MCKD)相结合的故障诊断方法。首先基于VMD方法选取故障信号的最优模态分量，然后采用MCKD算法增强最优分量信号中的冲击成分，最后通过包络谱分析提取滚动轴承的故障频率。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)对VMD算法中的参数α 和K以及MCKD算法中的参数L和M进行寻优，并对PSO算法中惯性因子和学习因子的更新方法加以改进，以提高参数寻优过程的收敛速度。仿真分析和试验结果表明，所提出的诊断方法可以有效提取被强噪声淹没的滚动轴承故障特征。

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2. 时变特征响度在瞬态工况噪声优化中的应用

李里, 王悦, 刘智鸣, 李达, 姜建中

噪声与振动控制 2022, 42 (2): 247-252.

摘要（263）

PDF（pc）（2447KB）（496）

在某型商用车行驶过程中当驾驶人员在急踩或急松油门时，可感受明显瞬态金属撞击噪声，且噪声衰减线性度差。针对该问题，采用传统A计权全频带量级和频谱彩图评价法均难以反映真实情况，为此在时变特征响度计算模型基础上提出切片对比法和特征响度凸出值评价指标，并详细阐述各步骤计算原理。在整车优化过程中，通过采用1 阶低通滤波扭矩控制策略和控制变速箱齿轮啮合间隙相结合的方式，可有效改善撞击噪声。相比于传统评价方法，实际工程中应用新评价方法可提高主观感受与客观评价指标的相关性，增强主观评价和客观测试数据的关联性，可具体量化分析撞击噪声的严重程度，为车辆NVH性能开发、评价及优化提供新的手段。