结合振动监测的汽车传动系故障诊断方案构建研究

引言：

在现代汽车工业中，传动系统的可靠性直接关系到整车的安全性和使用寿命。汽车传动系统作为车辆动力传递的核心部件，其故障往往是在车辆运行过程中逐渐产生的。这些故障往往表现为一些微小的振动，而这些振动信号对传统的目视检测和听觉诊断来说是难以察觉的。因此，采用振动监测技术来早期诊断传动系统中的故障显得尤为重要。振动监测不仅能够实时捕捉到细微的机械异常，还能为进一步的故障定位和分析提供数据支撑。然而，在实际应用中，振动信号往往伴随着大量的噪声，且故障模式的复杂性使得准确诊断成为一项巨大的挑战。如何通过先进的信号处理和特征提取方法有效识别这些信号中的故障信息，成为提升诊断技术的关键。

1. 振动监测在汽车传动系故障诊断中的应用背景

1.1 振动监测技术在汽车领域的应用概述

振动监测是一种实时动态监控的诊断方法，伴随汽车工业水平的发展，汽车传动系统会随着汽车工业技术的发展变得越来越复杂，传统汽车的诊断方法越来越难以达到越来越高的要求。振动信号包含着汽车运行过程中各个零件的状态、负荷和疲劳等大量信息，通过采集信号并处理，能在不对汽车的运转状态造成影响的前提下对汽车存在的故障进行实时的监控，特别是在对汽车传动系统故障进行诊断的过程中，振动监测技术对于细微的异常变化很敏感，这对汽车的故障诊断预警和检修都具有重要的意义。

1.2 汽车传动系统故障诊断的现状

目前，汽车传动系统故障诊断方法主要是基于模型的故障诊断方法与基于信号的故障诊断方法。虽然部分基于模型的故障诊断方法已经被应用于传动系统的分析，但由于其处理多变量的复杂系统仍有很大的局限性。传统的基于机械经验的故障诊断方法，故障诊断依赖于人的检测手段与经验，往往不能准确高效地识别早期或隐藏的故障。而振动监测技术能够通过对系统运行状态的频率扫描，快速对高频信号进行反馈，使得对故障的早期识别与预警成为可能。不过，振动监测技术的推广应用于故障诊断依然在实践中面临着很多的问题如：噪声的干扰、信号分析不准确等，如何准确地识别出不同类型的故障是目前的难点与问题。

2. 汽车传动系故障诊断中的技术问题分析

2.1 振动信号中的噪声干扰与数据处理难题

在车辆传动部件的监测诊断中，噪声在振动信号的监测中是最常见的一种情况，在复杂的信号环境下往往会误判噪声为有效信号。噪声产生的来源不只有外界的噪声，也有可能是因为系统内部其他的部件产生的，尤其是在一些旋转速度非常快、承载压力很大的情况下噪声成分会更复杂，经常会隐藏掉有效故障的信号。要想通过海量的数据中找到关键特征去除冗余的噪声已经成为不可避免的难题。很多已经应用的数据处理方法有一定的成效，但是依然不能将干扰信号全部剔除，而且当存在多任务、多信号时，运用传统的滤波手段是难以处理的。传感器的选择、分布和采集质量等都会直接影响到所获得的振动信号的质量。

2.2 多种故障模式的复杂性与识别难度

汽车传动系统中故障模式复杂、故障类型多、一个故障往往同时影响多部件如齿轮、轴承、离合器等，这些故障可能有不同的故障模式、发展阶段等，振动特征为多样性表现。如齿轮磨损与轴承磨损在振动信号上的频率特征可能不相同，或者同一个故障类型在不同工况下的振动特征也不尽一致。这种多样故障模式，需对振动信号进行高精度分析还要求具有强大的分类、识别功能的故障诊断方法，目前已经有一些基于机器学习方法的智能诊断方法获得了一定效果，但如何提高模型的泛化能力、如何降低模型的误报率在复杂工况中仍需进一步提高。

2.3 现有诊断方法在复杂故障下的局限性

虽然目前提出的故障诊断方法在单一故障识别方面有一定的成果，但是对于涉及多种故障的组合故障，单一的诊断方法可能无法正确识别故障。如对于复杂故障 ( 某台车传动机传动系内多部件同时故障或多种故障存在 ) 的故障识别，其技术还不够完善，这类组合故障造成不同部件或不同故障状态下所形成的特征混叠在一起，传感器捕捉到的信号会比较复杂。对于现有故障诊断技术而言，绝大多数都是基于一定的固定模式识别，不能按照实时动态变化的故障识别对其进行识别分析，还无法及时地识别该类复杂故障和动态故障，需对故障诊断技术进一步完善并提高鲁棒性及准确性，需要得到更高效的算法模型及更复杂的信号分析办法 [1]。

3. 结合振动监测的汽车传动系故障诊断方案构建

3.1 振动数据采集与信号预处理技术方案

信号获取是实现精确诊断的关键之一。要实现故障精确诊断，首先应该做好的一项工作便是获取合适的运行状态信号。这并非一个单纯的硬件搭建过程，同时也涉及如何去获取具有精确诊断信息的信号。为了在具有干扰噪声的工况条件下获取足够清晰的信号，信号获取系统必须具备强大的灵敏度和稳定的信号输出特性，从而选择适合传感器并合理进行布置。其中，加速度传感器、速度传感器及位移传感器是目前汽车传动系统中经常采用的传感器类型。在选择传感器类型的时候，需要根据所诊断的故障及振动特征选取适当的形式，但合理布设传感器同样至关重要，因为布设不合理，可能导致信号的采集会忽略掉部分频率、方向等，造成无法精确定位故障的波及程度 [2]。获取信号以后，需要对采集到的信号进行信号处理，由于运行工况会受到噪声的影响，单纯通过采集到的信号无法进行故障分析。在获取信号以后，需要处理掉干扰噪声，从而突出故障特征。在进行处理的过程中，常见的方法便是运用滤波技术进行去噪、信号整形等。通过滤波技术处理，可以将干扰噪声、无用的噪声去除，过滤后的信号便可较充分的保留故障信息。其中涉及到动态范围压缩、降噪和滤波算法，在滤波过程中参数过于激进会对故障信息造成损失，而处理不当又会对信号中不可见噪声带来影响。可见如何在预处理中平衡噪声和信号中的信息处理，是振动信号预处理问题中的关键所在。

3.2 有效特征提取与故障信息分析方法

特征提取环节主要是利用振动信号转换成可以辨别或辨识的模式和信息的过程，该过程直接影响到后续诊断结果。在大多数情况下，由于不同故障模式的振动信号往往具有不同的频谱分布，因此，在利用合理有效的特征提取手段时，可通过将繁杂的原始数据提取出具有鉴别意义信息的目标模式或特征信息。但是受汽车传动系统振动信号复杂性影响，在汽车振动信号中不但具有复杂的频谱分布，还可能存在多个故障模式交织在一起的情况，故该过程显得更加复杂 [3]。其常用方法为频域分析、时域分析、时频分析等。其中，时域分析能较为简便直观地分析信号随时间变化的基本统计特征，比如均值、方差、峰值、峭度等，再利用该方法对振动信号进行时域特征提取时，在多种故障模式下，对时域特征提取信息识别准确性并不高。而采用频域分析方法可将信号运用傅里叶变换等分析手段，从频域中清晰明确地体现信号随时间变化的频率特征，进而分门别类地实现不同故障的振动模式的提取。当然，频域分析方法本身无法有效地将振动信号中瞬时出现的频域特征识别出来，因此就需要利用时频分析方法来分析振动信号的随时间变化特征，用小波变换等方法提取振动信号的时域特征，分析汽车传动系统信号随时间变化的频谱分布特征，进而分析多种不同故障模式的振动特征。另外，除了上述常见信号处理方式外，利用深度学习、机器学习也能针对振动信号的故障进行分析。基于卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 等深度学习网络能够从振动信号中自动获取分层特征，提高了故障识别的准确性和鲁棒性。

3.3 基于振动数据的故障诊断与分类技术

特征提取完成以后，就是通过有效的故障特征进行诊断分类，以此来明确传动系统故障的类型和强度等，为传动系统的有效维修奠定基础。这个步骤中的分类算法以及分类模型是分类的效果，传统的算法均是统计学方面的分类算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、K- 最近邻居（k-NN）等分类算法。传统的算法属于一种传统的分类算法，利用这些算法在进行分类时数据量不大、且振动特征简单的情况下，分类效果准确且高效；而在面对比较复杂和大型的汽车传动系统故障时，通过传统的分类算法无法较为理想的进行故障的分类。在此基础上，利用深度学习技术作为分类方法，可以有效地克服传统分类算法的缺点，使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等分类网络可以有效提取更为丰富的特征，由多层次以及复杂的结构、网络深度分类来进行故障模式的分类工作 [4]；另外还出现了多种分类算法进行分类的集成学习算法，它能够较为有效的将多种分类算法集成在一起，从而提高整体的准确率以及系统的鲁棒性等。随机森林 (RandomForest)、梯度提升树 (GradientBoostingMachine) 等集成方法广泛应用于多种汽车故障诊断中，并获得较好的应用效果，通过弱分类器预测结果的组合，可以降低单一分类器的误差，使故障诊断精度得到提升。

3.4 故障定位技术在传动系统中的应用探讨

故障定位技术在汽车传动系统的故障诊断中，是通过振动信号数据分析的深入，实现将理论与实践的差距缩窄的有益尝试。相对传统故障诊断而言，故障定位不仅仅是给发现的故障找一个维修方案而已，更重要的是从一开始就定位出故障部位，尽量避免不必要的维修成本，并尽量减少车辆的停运时间。所以，有效的故障定位，不但为汽车维护提供了基础，也为汽车行业运行的效率带来了深刻的影响 [5]。在振动监测的基础上，通过基于时频分析的故障定位分析方法，对多通道传感器采集的振动信号分别进行各个部件振动的频率响应特征与传递路径分析，在时域、频域、时频域通过特征提取与匹配的方式，达到故障定位的目的。因针对不同的传动系统部件，如齿轮、轴承、联轴器等部件，有不同的振动模态的识别算法，形成不同的振动模式识别算法系统，实现根据故障位置、故障类型的定位功能。

3.5 振动监测技术的应用效果与优化路径

振动监测技术在汽车传动系统故障诊断中有了较好的应用。而在汽车传动系统故障诊断中所体现的最佳效果应该是汽车传动系统故障的早期检测和报警。振动监测技术主要对汽车传动系统的振动信号进行检测。在汽车传动系统故障出现之前就能够对传动系统所发生的一些细微异常振动进行早期检测，将一些突发性故障产生的不良影响降到最低，并且能够在长期、超负荷的状态下，实现汽车传动系统的状态评价，提供对传动系统故障维护的理性依据，促进维修从被动式转变成具有科学性的预防性维护方式。要想更好地发挥出振动监测技术的应用效果，还需要将振动监测技术在几个方面的优势充分发挥出来，将振动监测的数据融合技术进行应用，实现振动监测融合多种传感器参数。例如将温度、压力信号等融合到传动系统振动信号的处理当中。这种融合技术将能够消除单一信号所带来的部分误差，振动信号处理方法也需要做出相应的优化。当前的振动信号处理方法大都以传统的信号处理方法为基础，例如频谱分析等，在复杂性传动系统中，很难直接通过处理振动信号完成故障特征提取。将先进的算法和先进的深度学习方式，比如神经网络技术等结合到传动系统振动信号特征提取和分析过程当中的时候，有助于实现传动系统故障的高效分类和识别[6]。

结束语：

汽车传动系故障诊断方案的振动监测组合构成是现代化汽车故障监测技术的前趋与实用，结合汽车传动系部件的振动信号信息，能够进行故障的及时识别以及有效定位。可以有效降低故障之后的维修费用与维修时间，提升汽车的安全及可靠性。目前的故障诊断方案在复杂故障的处理与识别方面还存有一定的问题，随着算法的不断优化与信息的大量整合，在未来的诊断过程中可以得到准确的监测与准确的判断。智能化汽车与无人驾驶汽车技术的普及让振动监测方案成为汽车健康管理系统的重要组成部分，为人类的驾驶安全保驾护航。

参考文献：

[1] 许凯 . 汽车传动系统故障诊断与维修策略研究 [J]. 汽车测试报告 ,2024(6):101-103.

[2] 付小丹 . 基于自回归移动模型汽车传动系统故障诊断 [J]. 汽车实用技术 ,2023,48(20):110-116.

[3] 何 宗 霖 . 汽 车 传 动 系 统 常 见 故 障 诊 断 及 维 修 [J]. 时 代 汽车 ,2023(3):183-185.

[4] 兰杨 . 汽车传动系统常见故障诊断及维修技术探析 [J]. 大众汽车 ,2024(1):0122-0124.

[5] 李 维 学 . 汽 车 传 动 系 统 常 见 故 障 诊 断 及 维 修 [J]. 汽 车 周刊 ,2023(10):0149-0151.

[6] 谷 松 . 新 能 源 汽 车 机 械 系 统 故 障 诊 断 技 术 研 究 [J]. 模 具 制造 ,2025,25(1):67-69.