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    熵值法對(duì)某礦用自卸車駕駛室振動(dòng)的分析與優(yōu)化

    2019-12-31 08:54:24周新濤崔亞輝
    關(guān)鍵詞:自卸車礦用駕駛室

    周新濤,崔亞輝,馬 娜

    (西安理工大學(xué) 機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院,陜西 西安 710048)

    礦用自卸車在路況條件非常復(fù)雜的礦區(qū)工作,如路面凸凹不平、石塊障礙物多、多彎和多坡道等情況,其運(yùn)行條件極其惡劣[1-2].車輛在運(yùn)行過(guò)程中,當(dāng)外激勵(lì)的振動(dòng)頻率與懸置系統(tǒng)的固有頻率相接近時(shí),將會(huì)產(chǎn)生共振,從而使駕駛室的駕乘舒適性大幅度降低[3].駕乘人員若長(zhǎng)時(shí)間置身于振動(dòng)幅度較大的環(huán)境中,極易疲勞,進(jìn)而影響到車輛駕駛的安全性[4].因此,近年來(lái)車企、學(xué)者等對(duì)礦用車輛駕駛室駕乘舒適性問(wèn)題都十分關(guān)注.

    當(dāng)前,為了解決礦用自卸車駕駛室懸置系統(tǒng)隔振性差的問(wèn)題,通常情況下廣泛采用被動(dòng)隔振的方式來(lái)改善駕駛室駕乘的舒適性.如采用理論模擬仿真的方式來(lái)分析駕駛室系統(tǒng)的振動(dòng)情況,然后根據(jù)分析結(jié)果來(lái)指導(dǎo)減振系統(tǒng)的改進(jìn)[5-6].該方法在實(shí)際使用過(guò)程中,對(duì)某些礦用車輛駕駛室振動(dòng)系統(tǒng)的改進(jìn)有一定的指導(dǎo)意義.但車輛在礦區(qū)行駛的環(huán)境復(fù)雜多變,理論仿真與實(shí)際運(yùn)行情況差距較大,故該方法難以從根本上解決駕駛室振動(dòng)問(wèn)題.另外一種途徑是采用實(shí)際測(cè)試法,根據(jù)礦用自卸車的實(shí)際運(yùn)行工況,真實(shí)地測(cè)量出各懸置系統(tǒng)的振動(dòng)特征信號(hào).之后,對(duì)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行深入分析,找出影響礦用自卸車駕駛室舒適性差的根本原因,進(jìn)而指導(dǎo)駕駛室減振系統(tǒng)的改進(jìn)[7-9].在復(fù)雜多變的環(huán)境中進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試,所獲得的信號(hào)將會(huì)被周圍的干擾信號(hào)嚴(yán)重污染,若只按照傳統(tǒng)方法對(duì)被測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理,不能完全消除干擾信號(hào),有用的信號(hào)會(huì)被削弱,導(dǎo)致后續(xù)對(duì)車輛駕駛室懸置系統(tǒng)優(yōu)化后的減振效果不明顯或優(yōu)化失敗等結(jié)果.

    本文將會(huì)在上述研究的基礎(chǔ)上,采用有效的方法,對(duì)礦用自卸車駕駛室懸置系統(tǒng)的振動(dòng)特性進(jìn)行研究.首先,通過(guò)實(shí)測(cè)試驗(yàn)得出礦用自卸車駕駛室各懸置系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào),采用多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)法對(duì)獲得的被測(cè)信號(hào)進(jìn)行深入處理,消除干擾信號(hào)從而保證被測(cè)信號(hào)的純度;然后,通過(guò)對(duì)有效信號(hào)的頻譜分析和振動(dòng)能量傳遞路徑分析找出問(wèn)題,優(yōu)化駕駛室懸置系統(tǒng)相關(guān)的減振特性參數(shù),使駕駛室的駕乘舒適性達(dá)到最佳狀態(tài).

    1 振動(dòng)特征分析理論

    先簡(jiǎn)單介紹MPE的計(jì)算原理和分析方法,為后續(xù)對(duì)礦用自卸車駕駛室懸置系統(tǒng)振動(dòng)實(shí)測(cè)信號(hào)的預(yù)處理及懸置振動(dòng)特征提取作為理論支撐.

    1.1 奇異值分解理論

    奇異值分解[10](Singular Value Decomposition,SVD)的實(shí)質(zhì)是將實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行正交變換,對(duì)信號(hào)中的高頻隨機(jī)噪聲有很好的過(guò)濾效果.SVD法所得到的矩陣奇異值具有唯一性、穩(wěn)定性和比例不變性等性質(zhì),其變換關(guān)系式為

    (1)

    式中:U和V為變換后的正交矩陣;S為奇異值矩陣.

    1.2 排列熵算法理論

    排列熵(Permutation Entropy,PE)法是由Bandt等[11]提出,常用于定量描述一維時(shí)間序列復(fù)雜程度的非線性指標(biāo),具有計(jì)算簡(jiǎn)單、抗噪聲能力強(qiáng)、分析時(shí)所需時(shí)間序列短等優(yōu)點(diǎn).PE法的計(jì)算關(guān)系為

    (2)

    式中:m為時(shí)間序列的嵌入維數(shù);τ為延遲時(shí)間;T(ω)為任意一種排列方式ω出現(xiàn)的相對(duì)頻次;N為原始時(shí)間序列的尺度.

    由式(2)可以得出,序列復(fù)雜程度越低,排列熵值越小;反之,排列熵值就越大.PE法能用序列排列方式的變化放大信號(hào)中的細(xì)微波動(dòng),從而反映信號(hào)中的異常情況.

    1.3 MPE法理論

    MPE法的概念是由Aziz等[12]在多尺度算法的基礎(chǔ)上提出來(lái)的,也是后續(xù)采用多尺度算法和排列熵算法相結(jié)合的產(chǎn)物.MPE法的計(jì)算本質(zhì),是將原始時(shí)間序列按順序粗粒化的一種處理方式,從而構(gòu)建出一個(gè)新的時(shí)間序列,其操作過(guò)程如表1所示.

    表1 多尺度時(shí)間序列粗?;幚碓鞹ab.1 Principle of coarse granulation of multi-scale time series

    由表1所示的計(jì)算原理,對(duì)一組原始時(shí)間序列進(jìn)行粗粒化處理,可得出新構(gòu)建的時(shí)間序列的平均值計(jì)算關(guān)系式為

    (3)

    式中:λ為尺度因子.

    2 道路測(cè)試及結(jié)果分析

    2.1 實(shí)車測(cè)試

    根據(jù)礦區(qū)用戶反饋,該礦用自卸車在某路面某車速下,駕駛室本體振動(dòng)幅度過(guò)大,嚴(yán)重影響到駕駛室的駕乘舒適性.為此,需要對(duì)該車進(jìn)行實(shí)測(cè)摸底試驗(yàn),但在礦用自卸車行業(yè)的相關(guān)領(lǐng)域中,對(duì)該類車輛的道路試驗(yàn)時(shí)測(cè)試軟件常采用的是C級(jí)隨機(jī)路面激勵(lì),而礦區(qū)實(shí)際的路面情況與軟件所采用的路面激勵(lì)有較大差距,從而對(duì)后續(xù)駕駛室懸置系統(tǒng)的振動(dòng)分析有很大影響.因此,本文在道路試驗(yàn)時(shí),根據(jù)非公路礦用車運(yùn)行的實(shí)際情況和標(biāo)準(zhǔn)[13-14],選用礦用自卸車常用實(shí)際工況下測(cè)試的振動(dòng)數(shù)據(jù)分析,故本次分析結(jié)果更具有實(shí)際指導(dǎo)意義.本次測(cè)試選用的場(chǎng)地如圖1所示.

    圖1 礦區(qū)試驗(yàn)場(chǎng)地Fig.1 The mine test site

    本次道路試驗(yàn)所采用的主要設(shè)備為L(zhǎng)MS振動(dòng)數(shù)據(jù)采集與分析儀,以及多軸向振動(dòng)加速度傳感器.試驗(yàn)工況[15]為:礦車滿載100 t,測(cè)試車速10,20,30和40 km/h 4種常用車速.測(cè)點(diǎn)分別布置在板簧、車架、駕駛室懸置、駕駛室地面(腳墊)和座椅支撐面(座墊)等位置處.在每個(gè)工況下分別進(jìn)行2次測(cè)試,以確保測(cè)試后獲得的信號(hào)正常有效.

    2.2 測(cè)試數(shù)據(jù)的MPE法分析

    由于在環(huán)境復(fù)雜的礦區(qū)試驗(yàn),所測(cè)得的試驗(yàn)信號(hào)已受到多種干擾信號(hào)的影響,如路面隨機(jī)信號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)輸出的高頻信號(hào)、傳動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)和其他結(jié)構(gòu)體產(chǎn)生的噪聲等,嚴(yán)重影響到振動(dòng)分析信號(hào)的純度.同時(shí),在整個(gè)時(shí)間序列上,這些振動(dòng)信號(hào)之間的振動(dòng)特征存在復(fù)雜的多尺度耦合現(xiàn)象,使得對(duì)駕駛室本體振動(dòng)特征提取及分析的難度大大增加.本文采用MPE法,能去除信號(hào)中的干擾因素,反映出系統(tǒng)振動(dòng)真實(shí)的本質(zhì).

    2.2.1測(cè)試數(shù)據(jù)的SVD法降噪處理

    本次測(cè)試布置的測(cè)點(diǎn)較多,其座椅座墊處、腳墊處的測(cè)點(diǎn)直接與人的身體接觸,此處的振動(dòng)情況將直接影響到駕乘的舒適性.本節(jié)以礦用車最常用的速度20 km/h情況下,座椅座墊處的振動(dòng)情況為例.如圖2所示座椅處的振動(dòng)情況,其各方向處的振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)與其他形式的振動(dòng)信號(hào)高度耦合,從而將座椅處振動(dòng)特征的本質(zhì)給淹沒(méi)了.故對(duì)此測(cè)點(diǎn)處的振動(dòng)特征分析前,先將測(cè)試信號(hào)進(jìn)行必要的降噪處理.

    圖2 20 km/h時(shí)座椅處實(shí)測(cè)振動(dòng)加速度時(shí)域圖Fig.2 The time-domain graph of vibration acceleration at 20 km/h

    依據(jù)SVD原理,將本次所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理.過(guò)濾掉噪聲等干擾信號(hào)后,利用SVD的逆運(yùn)算重構(gòu)振動(dòng)相空間矩陣,該矩陣就是降噪后振動(dòng)信號(hào)的最佳逼近矩陣.

    如圖3所示,通過(guò)對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行SVD后,得出在4種車速下座椅處振動(dòng)的奇異值,以此判斷噪聲信號(hào)所在的相空間.從圖3中可以得出座椅處在X,Y,Z方向的奇異值分布情況大致相同,從一個(gè)最大值處大幅度下降,當(dāng)奇異值為2.15以后其值逐漸趨于0.說(shuō)明奇異值為2.15處是有效信號(hào)和噪聲信號(hào)的過(guò)渡處,將保留有效信號(hào),并將噪聲信號(hào)的奇異值全部置成0以達(dá)到降噪目的.

    根據(jù)信號(hào)降噪的原理,SVD降噪的關(guān)鍵為找出奇異值的峰值,因此,選擇峰值前的R個(gè)奇異值對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu).為了準(zhǔn)確地描述奇異值序列的變化規(guī)律,需將奇異值序列進(jìn)行差分譜的計(jì)算,找出奇異值差分譜序列的最大值.該值所對(duì)應(yīng)的維數(shù)就是振動(dòng)信號(hào)重構(gòu)的階數(shù).再經(jīng)過(guò)多次試算與調(diào)整,確定了各類參數(shù)值,得出了座椅處在X,Y,Z方向上奇異值差分譜的變化規(guī)律,如圖4所示.由此,可以準(zhǔn)確得出振動(dòng)信號(hào)重構(gòu)的階數(shù).

    圖3 座椅處振動(dòng)信號(hào)奇異值的分布圖Fig.3 Distribution graph of singular value of vibration signal in seat

    圖4 座椅處振動(dòng)信號(hào)奇異值差分譜的分布圖Fig.4 The distribution graph of differential spectrum of singular value for vibration signal in seat

    將被測(cè)振動(dòng)信號(hào)經(jīng)SVD后,剔除噪聲等干擾信號(hào).再通過(guò)奇異值差分譜分析,確定了振動(dòng)信號(hào)重構(gòu)階數(shù),并按該階數(shù)將信號(hào)重構(gòu),為后續(xù)的振動(dòng)分析作基礎(chǔ).降噪后重構(gòu)的信號(hào)如圖5所示.

    2.2.2振動(dòng)數(shù)據(jù)的MPE法分析

    將降噪后的信號(hào)進(jìn)行MPE分析,得出座椅處X,Y,Z方向上的熵值分布情況.隨著尺度增加,熵值也在不斷增大.說(shuō)明座椅處的振動(dòng)情況,隨著尺度因子的增大而惡化,該處的振動(dòng)情況越復(fù)雜,振動(dòng)源的激勵(lì)形式也呈多樣化.如圖6所示:當(dāng)車速在30 km/h以下時(shí),X方向處?kù)刂底兓囊?guī)律大致相同;當(dāng)車速在40 km/h時(shí),X方向處?kù)刂档淖兓茸钚?波動(dòng)較為平穩(wěn).Y方向處?kù)刂?受車速變化情況的影響程度最大.Z方向上熵值的波動(dòng)規(guī)律與X方向處的基本相同.

    圖5 20 km/h時(shí)座椅處經(jīng)SVD降噪后的振動(dòng)加速度時(shí)域圖Fig.5 The SVD de-noised for the time-domain graph of vibration acceleration in seat at 20 km/h

    圖6 座椅處經(jīng)SVD降噪后的MPE特征關(guān)系圖Fig.6 The MPE feature graph of seat after SVD noise reduction

    3 座椅坐墊處的頻響分析

    在駕駛室與駕乘人員振動(dòng)響應(yīng)系統(tǒng)中,主要考慮駕乘人員對(duì)振動(dòng)最敏感的頻段[16].人體最敏感頻率為:垂直方向的頻率為4 Hz,前后方向的頻率為0.629 5 Hz,左右方向的頻率為0.652 Hz.根據(jù)文獻(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)中給出的權(quán)值,將這3個(gè)方向上頻率加權(quán)后得出0~20 Hz范圍.當(dāng)人體暴露在這些頻段附近時(shí),即使暴露的時(shí)間較短,也會(huì)感覺(jué)到十分不適.而當(dāng)頻率在0.5 Hz以下的低頻高振幅的環(huán)境中,將會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生較大的機(jī)械損傷,如扭傷、碰傷等情況.

    如圖7所示:當(dāng)車速在10 km/h、20 km/h時(shí),座椅處X,Y,Z方向的頻率均在0~20 Hz的范圍內(nèi),且座椅處水平方向的振動(dòng)比垂直方向的復(fù)雜很多;當(dāng)車速在30 km/h時(shí),座椅處水平方向的振動(dòng)能量較小,垂直方向的振動(dòng)能量較大(即上下顛簸幅度較大);當(dāng)車速在40 km/h時(shí),座椅處水平振動(dòng)頻率增大,Z方向的振動(dòng)頻率較小.對(duì)座椅3個(gè)坐標(biāo)方向上的振動(dòng)頻率分析,得出的振動(dòng)響應(yīng)與上述振動(dòng)熵值分析的結(jié)果相近.

    4 駕駛室懸置系統(tǒng)優(yōu)化

    通過(guò)上節(jié)頻響分析,得出座椅處的振頻剛好落在0~20 Hz范圍內(nèi),導(dǎo)致駕駛室駕乘平順性較差,故需要對(duì)該車駕駛室懸置系統(tǒng)的減振性能進(jìn)行優(yōu)化.由于駕駛室及其他部件的布置位置較為緊湊,懸置系統(tǒng)的安裝區(qū)域較小,若重新設(shè)計(jì)懸置系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),此法就難以實(shí)現(xiàn),并且受周期長(zhǎng)、成本增加等因素的制約.因此,本文在優(yōu)化懸置系統(tǒng)的減振性能時(shí),主要從懸置支撐剛度和阻尼參數(shù)匹配兩方面入手.

    按照特定的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則多次調(diào)整匹配和試算驗(yàn)證,得出駕駛室懸置系統(tǒng)的一組較為理想剛度和阻尼參數(shù).根據(jù)這組參數(shù)重新裝配好懸置系統(tǒng),再按上述相同的方法與條件進(jìn)行實(shí)測(cè),得出駕駛室座椅處的振動(dòng)響應(yīng)情況,如圖8所示.通過(guò)對(duì)圖7與圖8對(duì)比分析,得出優(yōu)化后的懸置系統(tǒng)的峰值頻率范圍,整體向后推移到22~45 Hz內(nèi),能有效地避開(kāi)人體對(duì)振動(dòng)最敏感的頻段.

    圖7 座椅處經(jīng)SVD降噪后的頻響特性關(guān)系圖Fig.7 Relationship graph of frequency response characteristics of seat after SVD noise reduction

    圖8 座椅處經(jīng)SVD降噪優(yōu)化后的頻響特性關(guān)系圖Fig.8 The graph of optimization frequency response characteristics of the seat after SVD noise reduction

    5 結(jié)論

    本文根據(jù)礦用自卸車工作時(shí),駕駛室振動(dòng)幅度較大的問(wèn)題,采用試驗(yàn)測(cè)試法優(yōu)化其懸置系統(tǒng)的減振特性.通過(guò)本研究得出如下幾點(diǎn)結(jié)論:① 依據(jù)礦用自卸車的工作工況和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)該車駕駛室的振動(dòng)情況進(jìn)行了摸底試驗(yàn),得出了駕駛室座椅處的振動(dòng)特性;② 采用SVD將被測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了奇異值和奇異值差分譜計(jì)算,根據(jù)其計(jì)算結(jié)果重構(gòu)出無(wú)噪聲及干擾的真實(shí)特征信號(hào)(即信號(hào)的降噪處理);③ 將降噪后座椅處的信號(hào)進(jìn)行MPE分析,得出該處X,Y,Z方向上的熵值分布情況;④ 在上述基礎(chǔ)上,對(duì)座椅處在不同車速下的振動(dòng)情況進(jìn)行頻響分析,得出該處的頻響特性剛好處在人體敏感的區(qū)間范圍內(nèi);⑤ 結(jié)合該車駕駛室懸置系統(tǒng)的實(shí)際安裝情況,對(duì)懸置系統(tǒng)的減振性進(jìn)行優(yōu)化,優(yōu)化后懸置系統(tǒng)的減振效果較好.

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