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一种冗余6-DOF并联机构的结构特性与运动学分析被引量：10: 2017年; 建立转向架参数测定试验台几何解析模型与运动学模型,提出一种基于类线性解耦几何解析法与高阶收敛迭代法相结合的混合策略求解并联机构位姿正解。利用类线性解耦几何解析法建立方程组快速求解位姿正解近似值且作为高阶收敛迭代法的初值。以转向架参数测定试验台为例,基于方位特征集理论(Position and orientation characteristics,POC)对该冗余6-DOF机构进行拓扑结构特性分析和运动学结构分析求得位移传输比矩阵r,根据位移叠加性原理建立方程组求得正解初值,进而运用高阶迭代法求解位姿正解。选取圆形周期性轨迹作为该机构运动轨迹,仿真结果表明,几何解析法求得位姿正解误差值不超过0.8%,且混合策略相比Newton-Raphson法迭代次数减少41%,迭代时间缩短23%,满足了试验的实时性要求。试验台回转角刚度试验结果表明:运用装置测量的回转角度值较给定值误差小于0.041rad,而用提出方法计算回转角度值误差不超过0.019 rad,进一步验证混合策略的有效性与实时性。; 王启明苏建张益瑞吕志超林慧英徐观; 关键词：冗余并联机构

基于卡尔曼转速观测器时频变换的失火故障诊断被引量：3: 2019年; 针对节气门开度和负载的随机大幅突变而导致的复杂工况下发动机失火诊断策略精度下降的问题,提出利用爆炸及燃烧学理论和牛顿运动定律对发动机汽缸内部做功时的爆炸形式进行建模,建立关于节气门开度和负载的一步迭代转速模型。利用卡尔曼滤波器对转速迭代模型的输出进行最优估计以消除噪声影响。针对失火故障按失火缸数进行分类,提出转速一步迭代模型和转速实际观测值的序列残差变化率时频变换分析法,即对转速一步迭代模型和转速观测值残差序列变化率的频率特性进行分析,得到报警阈值,进而得出失火诊断策略。AMESim软件仿真结果表明:失火工况和非失火工况以及不同的失火类型对应的残差序列变化率的时频特性在低频、基频和倍频的幅值上存在明显的差异,利用神经网络对不同的失火类型表现出的不同频谱特性进行分类,完成对失火故障类型的确定,证明了本方法的可行性、有效性和精确性。; 王德军王德军王启明吕志超王启明; 关键词：车辆工程时频变换人工神经网络 AMESIM

基于EKF及调制傅式级数的缸压辨识: 2019年; 针对侵入式发动机压力传感器造价高以及运行环境恶劣导致寿命短、可靠性低的问题,利用发动机做功能量转化和牛顿运动定律对发动机做功进行建模,建立转速一步迭代模型,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对转速迭代模型进行线性化处理并进行最优估计。利用奥拓循环搭建做功循环的标准模型,利用工程热力学知识对缸内压力峰值进行求取,利用压力峰值和转速最优估计分别进行24阶傅里叶级数的频率、幅值的调制,最终完成发动机汽缸压力辨识。采用大众牌EA211发动机进行试验验证,结果表明:当设定发动机空燃比系数为0.85时,转速跟踪误差在10%以内,压力功谱误差低于2%;当设定空燃比系数为0.95时,转速跟踪误差在1.5%以内,压力功谱误差低于1.5%。试验结果证明了本文模型和算法的有效性、可靠性和精确性。; 王德军王德军王启明吕志超王启明; 关键词：动力机械工程扩展卡尔曼滤波器幅度调制

基于汽缸压力辨识的发动机失火故障诊断被引量：3: 2017年; 针对发动机失火故障,提出了一种利用傅里叶级数和L-M算法优化BP神经网络的故障诊断方法。利用AMESim发动机模型进行稳态工况实时仿真,应用L-M算法优化BP神经网络预测节气门开度与发动机汽缸做功频率的关系,同时借助傅里叶级数辨识缸内压力,将由曲轴转速实时映射的汽缸压力模型与所辨识的缸内压力模型进行比较,得出失火诊断结果;并对辨识的压力模型进行相位和频率补偿,提高了诊断精度及诊断方法泛化性。在出现失火故障后再次进行相位和频率补偿,使辨识的模型具有强跟踪性。任取两个节气门开度值进行试验验证,结果表明:本文方法在发动机稳态工况下,无论高转速小负载还是低转速大负载,均可以准确识别出单缸连续失火故障和多缸随机失火故障,验证了本文方法的准确性。; 王德军吕志超王启明张贤达王子健; 关键词：傅里叶级数 AMESIM

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吕志超