手持式车用多功能吸尘器结构设计【含CAD图纸+三维SW+文档】

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Stefanovskab约瑟夫斯特凡研究所，系统与控制系，Jamova39，1000卢布尔雅那，斯洛文尼亚卢布尔雅那大学电气工程学院，Traka月25日，1000斯洛文尼亚卢布尔雅那摘要在家电制造业中，实现高质量标准和100%无缺陷的可交付成果正在成为一个趋势。在这方面，全面和可靠的最终测试代表实现这一目标迈出的重要一步。本文涉及基于声音分析对吸尘器电机最终测试程序的设计。众所周知，声音传递着旋转部件工作状况的重要信息。本文旨在提供了透彻的分析电机内的声源。其次，通过简单而有效的信号处理工具，它表明，单靠声音分析，它是可以在机械故障中清楚地分辨出无故障的电机。此外，该算法具有一定的隔离能力，即，它能够区分三个集群故障。最后，提供了75个电机样本的实验数据结果。1. 引言在家电生产商之间的市场的激烈竞争已导致对更高的质量、（几乎）100的无故障的产品，和更长的寿命、更低的价格的极大需求。在一些行业，例如，洗衣机和汽车制造业，对驱动电机质量的最低要求的标准不断涌现，例如，振动水平和使用寿命。这似乎是在吸尘器制造业的新兴趋势。虽然有些质量测试是自动化的（例如，转子平衡或高电压测试），但是传统的质量保证过程仍然在一定程度上依赖手工操作和主观决定。然而，为了减少质量保证过程中的成本和实现完全无故障的生产，则必需对每一个单元的全自动测试和更精准的状态监测程序。吸尘器的关键部分是通用整流子电机，其广泛应用于几乎所有的家用电器。属性“通用”表明，这种电机即可以连接交流电压也可以接直流电压。传统的直流电机的主要特性是使用电刷子，而绕组的结构适用于交流电压的应用。这些电机与直流电机有一些共同的特性，这使得它们在商业产品中的使用有一定的吸引力。一些作者已解决收藏家电机和（更一般）旋转机的状态监测;只有少数人会因此被提及。例如，杨和彭曼1适用于电机电流和振动感应特征提取的基础上，通过轴承状态诊断的人工神经网络。同样的问题已被R.opke和Filbert2通过现代的分类方法，并通过Filbert和G.uhmann3通过估计的电流频谱进行处理。基于数学模型，一些人通过电子和机械部件产生的残差特征提取已得到解决，例如：Filbert 4, Isermann 5, Vetter et al. 6 and JuriWi!cet al. 7.振动出现的旋转部件的状况的重要指标。多篇论文，解决这个问题，见参考文献。 8,9概述。通常，作者结合振动分析与一些先进的特征提取方法。例如，Barkov和Barkova10应用人工智能机器状态的方法通过振动分析监测和诊断，而Peng等11使用小波变换。工业应用适当的组合方法所需的最高决议诊断。这种做法已被维特尔等人使用 6，参见网页12,13。本文的目的是，在吸尘器电机故障诊断中，探讨声音分析的潜力。似乎很少注意这样一个潜在的相关问题。事实上，由转动部件产生的声音直接影响的条件接触面，轴承和气动零件的几何形状的偏差情况。在吸尘器的情况下，风机叶轮，它直接安装在转子轴和代表主要的声源，是空气动力学的关键部分。作者的目标是设计基于声音信号分析的功能，使故障定位上获得尽可能多的信息。结合的特点所产生的其他技术（振动分析，剩余的基础上产生的一个数学模型，分析变换），相信是一个更准确的诊断系统设计。已进行了75台电机的实验研究，其电机如下：l 15个电机完全无故障；l 15个电刷出问题的电机；l 15个电机的轴承有故障；l 15个电机的风叶与外壳出现接触故障；l 15个电机有一个陌生的噪音（嚎叫电机）。本文的框架如下：第2节中描述的实验装置。第3节，声源的调查处理。第4节，实验设计和信号分析工具。第5节详细描述了特征提取。第6和第7节，分别处理故障检测和故障定位诊断程序的部分。第8节，提供一个从实验结果的摘录。2. 实验装置2.1.吸尘器电机吸尘器的核心部分是一个连接风叶的通用整流子电机。风扇是固定在轴上，并与转子一起旋转，从而体现出电机它的主要功能，即，空气吸入。图1显示了电机的最重要组成部分。电机的额定工作条件如下：l 适用于230V 50HZ 交流电压；l 功率 1.4KW；l 转速 38000 r/min；l 使用寿命约700小时。2.2.测量设备为了对电机进行实验以及验证各种故障诊断计划，实验环境是围绕无回声音腔（见图2）。本室的墙壁的吸音材料，防止声音反射。使用麦克风有20Hz和20千赫的频率，频段和电压/声音压力灵敏度10毫伏/帕。将麦克风连接到放大器，它的信号条件，在适当的电压范围5V水平。麦克风的信号传递通过与截止频率为13千赫的抗混叠滤波器。连接到一个光学传感器电机是用来测量转速。这两个信号的频率采样30千赫。图1图二3.库存的声源电机的旋转过程中产生的声音，来源于三个主要来源：1. 随时间变化的电磁力造成的电磁噪声；2. 空气流动；3.机械接触。3.1.电磁噪声只有在电机中使用交流电压时，才会出现电磁噪声。事实上，时间变化的电压意味着可变定子磁通，在三种现象的结果：l 磁致伸缩；l 电致伸缩；l 时变转子力矩。所有这些来源产生频率的声音的两倍，施加电压频率（类似于变压器发出的噪音）。主要来源是时变转子力矩，在实验中发现，相应的噪声功率比放射出其余两个来源的噪声功率高出约20倍。然而，由于人耳具有对数特性的事实，这个比例要低得多，即视为，仅高一倍。然而，三个噪声源的性质所造成的电源电压，因此，带着几乎没有信息的运动状况。因此，他们将是在以下不容忽视的部分。3.2.气动噪声由于电机的几何形状非常复杂，流动方向的变化，从而引起动荡。其他转动部件（如转子），也产生气动噪声，但其影响可以忽略。实验结果表明，气动声强在很大程度上取决于转速。声音强度与旋转速度之间的关系可以被近似为：I n4I 代表的是声音强度，n 代表的是转速。3.3.机械噪声固体结构和电机元件的不同表面之间的机械接触的振动造成机械噪声。振动产生是由于不平衡旋转部分（即，风扇叶轮和转子）和动荡和可变气流所造成的力量所致。这些力量激发显著外壳震动，尤其是在较高的转速的时候。振动波传播各地住房，从而造成混响振动领域的辐射声。机械噪声的另一个来源是由两个运动部件之间的机械接触和影响，特别是在轴承和刷换向器接触。不仅缩短了电机的使用寿命，而且发出来的声音使用户感到很不快。3.4.各种声源之间的关系在额定工作条件下（38,000 RPM），机械部件的噪声被气动噪声所淹没。事实上，实验结果表明，这是下降到2400转的转速的情况下（75电机样本进行研究）。低于这个范围内，通过机械触点和其他机械故障所造成的噪音变得显著，并在出现故障的电机，甚至普遍比其他来源。也就是说，如果电机有故障，机械噪声强度在较低的转速范围大幅增加，达到更高的值（图4）。因此，这种较低的转动范围速度似乎是最合适的故障检测。此外，根据强度的机械噪声的变化，根据转速，电机是否有故障。图3显示声音强度之间的关系来源低于3000 r.p.m.的转速一个无故障的电机。N1符号表示转速，据估计在900 rpm转速风扇的噪音变得显着；N2符号表示空气动力学淹没了机械部件的声音时候的速度；该边界线是1800r.p.m。N3符号表示所有来源仍然检测转速的上限。气动声音强度急剧增加后，限制和其他两个来源，变得无法识别。N3的值介2400和3000r.p.m之间.图4描述了故障电机的关系。在这种情况下，N3走向更高的值，甚至高达4800 r.p.m。注：图中提出3和4的关系是由定性是基于从实验中获得的经验。也就是说，大部分的声源不能脱离另一个而进行研究。唯一的例外是这部分可以在静止电机量化的电磁噪声。要获得有关其他来源的图片，分析在不同的转速记录声音光谱特征频率的变化。这就是为什么在特征图。3和4不能定量，但只能定性。图3. 不同的声音来源，无故障电机机械部件（实线），气动元件（虚线）和电磁噪声（点划线线）之间的定性关系。图4. 不同的声音来源：机械部件（实线），气动元件（虚线）和电磁噪声（点划线线）与电机机械故障之间的定性关系。4. 实验设计故障电机分为四组：l 增大电刷换向器的接触摩擦；l 轴承故障；l 风扇和外壳之间的联系；l 震鸣。电机标记的“震鸣”的属性产生不愉快的声音，通常是在低转速。这种声音标志着电机已经损坏。震鸣本身是在旋转部件故障的表现，更确切地说是，风扇平衡后的最终形状。间歇性地出现在一个相对短的时间间隔。它需要的技能和经验，认识到它。对于经验丰富的质量控制操作手，这不会是一个问题。4.1. 电机的速度曲线良好的故障隔离要求电机运行在一个特定的速度曲线内。事实证明，除了震鸣，所有故障检测到的声音信号记录在一个恒定的转速上。这个速度必须足够低，以抑制气动噪声的影响。鉴于事实上，震鸣间歇性地出现在不同的转速，在足够宽的速度范围内扫描记录的声音信号，这是必需要的。此外，如果在一个特定的电机测量，反复多次在同一转速，震鸣效果截然不同。因此，整个速度范围必须明确和可靠的检测这种故障的检查。图5显示了速度曲线适合用于诊断目的。A代表速度曲线的重要部分。在面对面的气动噪声由机械故障促进的方式，强调了噪声成分恒速选择。这将在下一节中，所有的故障，除了震鸣，可以检测或甚至在间隔记录的噪声信号分离。B1和B2部分，形成了独特的曲线，其目的是要扫描速度检测范围的利益。应用的时间和速度在表1中给出。时间和速度标定值的选择是通过深入实验的基础上试测而出来的。4.2.工具为求特征提取，以下简单的信号处理工具已应用：l 均方根的声音信号（RMS）；l 功率谱密度；l 短时傅里叶变换；l 希尔伯特变换。图5.在检测所以可能的故障时的速度曲线表1. 速度与时间的标定值T1(s)T2(2)T3(s)nu(r.p.m)ns(r.p.m)3812420030004.2.1.有效值信号的有效值定义如下：, （2）其中：代表采样周期； N 代表采样个数； X 和k =0，.，N-1。4.2.2.功率谱密度（PSD）信号的PSD是通过周期图估计而出，其公式如下：， （3）其中，是对进行离散傅里叶变换，其定义如下： （4）为了减少的PSD估计的方差，以防止泄漏，技术的窗口，窗口的重叠和取其平均值。原始信号使用Hanning窗口。窗口的长度决定了频率分辨率，而窗口的形状对防止泄漏是非常重要的。窗口的时间越长，频率分辨率越高。图6. 75%个窗口重叠。如果信号无噪声，最好的选择是尽可能最长的窗口。由于物理信号总是包含噪声，只使用一个窗口，会导致增加的PSD估计的方差。为了减少差异，信号分为几个部分和的平均周期图的这些部分是用来作为功率谱密度估计。获得较高的频率分辨率低的差异，75%个重叠的窗口（部分）使用（参见图6）。4.2.3. 短时傅里叶变换（STFT）如果信号的频率成分随时间变化的信号则不能被视为使用传统的傅立叶变换。短时傅立叶变换（STFT）在1946年推出的Gabor提供了一个信号的时频图。其公式如下：， （5）变换存在的充分条件如下15：1. 存在；2. 在上有限个数量的连续；3. 函数f（x）有界，满足Lipschitz条件。在离散式的实际案例。 （5）使用。STFT的是只计算为邻的离散值w和窗口位置有限数 t。与STFT的时域映射到时频域。4.2.4.希尔伯特变换希尔伯特变换的信号x(t)积分变换定义为16:, (6)其中p.v表示Cauchy主值积分17。信号x(t)和其Hilbert变换Hx(t)以下列方式产生解析信号：. (7)如果x（t）是一种单组分信号，分析信号|z(t)|的幅度代表了瞬时振幅或信号包络的信号,相等于瞬时相位。记住，瞬时频率可以从瞬时相位的派生方式如下： （8）在理想情况下的IF是恒定的，可以被称为载波频率。事实证明，在这种情况下，可视为常数，没有任何信息丢失。希尔伯特变换可以有效地应用于作为解调技术。此外，如果信号是单组分，转换固有的选择没有关于信号的事先了解的包络作为IF和较低的频率信号的频率较高。这使得建设的信号包络的载波频率精确值，即使是不知道。这种方法也被利用在电机不同时载波频率不同的情况下。建议有兴趣的读者参考，优秀的教程16，它提供了关于希尔伯特变换的细节。5.特征提取虽然噪声源很好理解，但是马达声显示非常难以预测，不稳定和易变的行为。也就是说，如果一个特定的马达的声音被记录两次在相同条件下，各自的声音信号的功率谱密度可能出现显著的差异。虽然同样显着的高频成分出现在两个PSD中，其程度可能相差300，甚至更多。这可以解释成两个事实。首先，在转速波动小意味着拖尾的速度取决于元件的电源。而不是一个单独的激发频率分量通常得到激发（窄）频段（见图7）。其次，马达的声源是不理想的固定，但本质上构成一定程度上的不稳定，导致频谱的波动幅度。为了减少上述现象的故障的影响诊断，应采用两个补救措施。首先，故障隔离和特征提取的目的，不能用一个单一的频率分量的绝对值，而是应该采取围绕这个组件到窄的波段。其次，减少不稳的影响，信号必须足够长，以平均波动。图7.在频谱的单一成分中转速波动小的影响。图8.（a和b）：在两个连续的记录采取相同的电机的PSD的比较。图8描述了两个在两个连续的记录采取相同的电机声音信号的功率谱密度。它清楚地表明，即使在同等条件下记录数据，但其特征频率成分也大不相同。由于转速，功率的情况下（b）在更大的波动传播到更广泛的频率比的情况下波段（a）。5.1. 无故障电机一个无故障的电机明显比有故障的电机少噪音。机械源的影响是微不足道的。电磁噪声覆盖所有其他来源（见图9）。频谱是描绘到3500赫兹的频率，因为频率较高的时候，功率的影响是微不足道的。最大的分量（100 Hz），属于电磁声音（标EM）和几个小峰（标Ad）属于空气动力源（风机叶轮）。在1000赫兹左右的频率范围内的组件功率提高，因为电机的固有频率是在这个频率范围内。图9. 无故障电机功率谱密度。5.2. 增大电刷换向器的接触摩擦换向器由22个换向器栏组成。在每一个转子滑入所有这些转刷，每个电刷和换向器栏之间的影响，产生特定的噪音。虽然在换向器上定位有两把刷子，但它们同时滑过换向器栏时候，每个转子转22圈的影响噪声是可以听到的。这是在功率谱在频率的高峰，其高次谐波（Fr表示轴转动的频率，即每秒转子转数，i为高次谐波）。 i=1，2，3. （9）在保持永久与换向器的接触刷弹簧力增加的情况下，电刷换向器接触发生故障。增加力量导致摩擦增加，因此产生更加激烈的声音。特征频率幅度（9）的增加，相应的频谱特征越显著。图10描绘了相应的故障故障电机的PSD。在这种情况下只有二次谐波（i=2）幅度非常强。高次谐波不在图中，因为在与特征频率（9）比较，它们是可以忽略不计的。图10. 电刷换向器接触时，故障电机的PSD。5.3.轴承故障在一般情况下，滚动轴承由两环组成：外道和内滚道。在它们之间，他们创建一个特殊的轨道，这是润滑和一套充满空间的滚动体（图11）。在频域分析，振动频率19.9是重要的检测出现故障的轴承。这些频率在表2中有解释。在这种情况下滚动元件数Z=7;滚珠球（B）和保持架（C）直径分别为4和15毫米。每个轴承的旋转部分旋转频率不同（见表2）。因此，对任何它们（滚道，球）的缺陷，导致这个转动过程中的邻近部件之间的重复性影响。这些经常高频率爆发，即振幅调制的声音信号的影响的结果。突发影响因素包括几个不同的高频成分和不同的马达。所有电机的共同特点是，这些频率通常会出现在以下频段：l 2500-3300HZl 3500-4000HZl 4300-4600HZl 5000-6500HZ B 滚珠直径；C 保持架直径； I 内圈直径； O 外圈直径； 接触角图11. 滚动轴承表2. 轴承频率轴转动频率保持架转动频率外圈滚道频率内滚道频率滚珠旋转频率调制频率等于有缺陷的部分的旋转的频率（表2）。实验结果表明，在调查中发现，电机发生故障最常出现在轴承滚珠球的缺陷和内圈缺陷。在表2中，这两个断层在以下调制或非常接近这些频率（i表示高次谐波）的结果给出的表达式中使用，特别是轴承的尺寸。频率 fm ：滚珠球缺陷 i=1,2,.,5 (10a)内圈缺陷 i=1,2,.,5 (10b)在一些电机轴承故障的声信号的传播在宽的频率范围内，没有明确的调制频率或特殊模式。在这种情况下，是很难确定故障源，因为电机的标记与属性之间的风叶和外壳的影响有着相似的特点。然而，这种电机仍然可以被检测和故障诊断，但不能仅仅从确定故障源声音分析。接下来的三个例子说明典型的轴承故障的功率谱密度。第一个例子说明了一个滚珠球的缺陷。在第二个例子故障的位置不能被分配到一个特定的缺陷。最有可能的，这可能是由于装配不当，而造成轴承的严重损坏。这种故障的电机预期突破范围内运行约30小时（正常情况下，寿命大约是700小时）。幸运的是，这种情况是非常罕见的。最后一个例子解决内圈缺陷。第一个功率谱密度（图12），有一个调制频率（与高次谐波）和一个载波频率组件。调制频率如下表达10a和读取约：载波频率为2790赫兹。通过方程（8）合成进行估计。图12. 例1：功率谱密度（频率转速FR的正常化）。图13. 例3：功率谱密度（频率转速FR的正常化）。图14. 例4：功率谱密度（频率转速FR的正常化）。第二个典型的频谱（图13）。在这种情况下，声音信号的能量是在较宽的频率范围（从3到10 kHz）的传播，没有明确的调制频率。这个频率范围内的功率，出现一个无故障的电机的比例是相当高的。第三个例子给出了一个内圈缺陷的功率谱密度。图14清楚地表明。调制频率fm是根据方程（10b）。这种特殊情况下的载波频率为3075赫兹。振幅调制声音信号的调制频率的关键功能与电机轴承故障相关。5.4. 震鸣不同的电机在不同转速下表现出不同的震鸣声；整个速度范围必须因此检测这种故障的检查。根据流速剖面（见图5），第B1和B2是有用的，用于此目的。为了获得内容的频率STFT的声音信号作为时间的函数，必须应用。作为STFT的使用，功率谱同样成为时间的功能。图15描绘了两个功率谱密度。功率谱密度（a）属于一个无故障的电机，而功率谱密度（b）属于“震鸣”的属性标记电机。这两个电机产生的声音之间的差别是显而易见的。一个无故障的马达声的显著频率增加功率（电磁学，空气动力学和电刷换向器接触），“震鸣”电机有一个频段的高度增加9和13千赫之间的功率。此外，这个频段的功率是不变的速度。5.5. 风叶和电机外壳之间的影响在一些电机中，风机叶轮被错误地连接到轴上。在低转速旋转过程中，风叶的摆动和摩擦对电机外壳相邻的部件产生噪音。随着转速的增加，气流通过发动机随气压的气流端口输入。高气压固定风叶和防止摆振，因此摩擦电机外壳。因此，这个噪音消失在高转速。听到这种马达的声音时，这种接触在3和8 kHz（能量散布在整个频段）之间的频率范围内的所有频率的功率增加的结果。这个频谱和电机与轴承故障频谱类似（见图14）。因此，它无法描述。总之，这故障不能被确认，但一定可以检测。6.诊断过程：故障检测部分整个诊断过程见图16。它可分为三个部分：l 信号采集（测量部分，第1部分）；l 特征提取和检测（第2部分A和B）；l 故障定位（第三部分）。图15。在时频域中的无故障电机（a）和电机“震鸣”（b）的功率谱密度。根据速度曲线图5进行测量。首先录制的声音信号，然后进入第2部分。第2部分使用只有第一个，而右边的分支使用的所有部分（B1，A和B2）。此外，左分支的原始信号有两个过滤带通滤波器（BPF）。三个信号，两个过滤器和原始（A节），然后用计算RMS。过滤信号（X11的，X12的）RMS值代表平方根不同频段的信号功率，和原始信号的RMS（X）代表平方根整个信号的功率。因此，平方比（Y11，Y12）之间的过滤信号（X11和X12的）RMS和RMS原信号（X2）是代表功率贡献的部分属于底层频段的功能。图16. 良好分析的基础上的诊断过程。部分结构2-A的描绘图（见图17）。 BPF的1代表选择性的带通滤波器，通过频率（f=22ifr，i= 1，2，.,10），和BPF2截止频率在3和9千赫之间。图17. 部分结构2-A。原始信号的RMS（X）也是一个有用的故障检测功能，因为故障电机通常会产生更密集的噪声比无故障电机，因此已经由RMS评价与正确选择的阈值检测。如果RMS超过阈值，电机被认为是错误的;否则是无故障。图18比较电机的RMS值与无故障电机RMS不同的故障。显然，这些故障的电机，可以可靠的检测和仅由RMS评价。图18. 有效值比较：无故障电机（1），增加刷换向器摩擦（2），轴承故障（3）风叶和外壳接触（4）。为了识别轴承的故障，原始信号（A节）被视为一个特殊的信号处理算法能够估算在特定频率的信号包络的功率。该算法由两部分组成（见图19）。图19。轴承特征提取的程序。第一部分为构建信号包络。信号获得合成之希尔伯特变换分析。为使变换为目的的围护结构，是第一个信号精制分离的部分信号激发的轴承故障。由于有故障的轴承可以激发每四个频段（参见5.3节），即振幅调制可以出现在任何一组带通滤波器的信号首先被过滤（图19）。过滤不仅隔离信号的重要部件，但也需要信号转换成4个单组分信号，原始信号，不同的是，可以有希尔伯特变换的分析，很容易应用于的围护结构的目的。包络的表达方式（7）获得。在有故障的电机的情况下，至少有四个包络增加了频率为轴承故障（10）显着的功率。相反，在与无瑕轴承电机，这些频率的大小是可以忽略不计。第二部分，可以用来估计在包络的显着频率的功率。在这里，包络是通过选择性过滤，从而消除所有频率除外不同的轴承故障（10）有密切关系。最后，获得信号的RMS值作为一个功能（Y13）总结和使用。2-B的部分是专为“震鸣”电机检测。两种方法都使用。在第一阶段，整个（未筛选）声音信号的RMS进行评估，而在第二RMS（BPF的3截止9时和13千赫的频率）的过滤信号进行了评价。比例过滤和不过滤的RMS值，是一个功能（Y14），使检测的震鸣故障。图20描述第2部分-B的结构。图20. 第2-B部分的结构。7.通过近似推理的故障定位程序的第3部分为估计的位置，根据在第2部分中提取的功能故障（Y11，Y; Y14和X2）。其结果是怀疑故障与信息，这是一个实数0和1之间的相关措施的清单。7.1. 关联矩阵特征（X2，Y11，Y，Y14组）和故障之间的关系是推理的基础（见表3）。条目“1”表中显示的故障影响到相应的功能。相反，值“0”表示故障和相关功能之间的独立性。故障1：电刷换向器接触。故障2：轴承故障。故障3：风叶和外壳之间的联系。故障4：震鸣。特征阀值的选择是在质量的基础上。表3.关联矩阵Fault 1Fault 2Fault 3Fault 4X21111Y111000Y121110Y130100Y1400017.2. 可转移信度模型在本文中，采用转移信度模型（TBM）20。除了为每个待选的故障的信度的程度，该方法还提供了对诊断结果有信心的措施，称为冲突的强度。TBM的派生Dempster-Shafer理论，从“开放的世界”的概念引入证据。简单地说小号，所有命题集的三个亚群组成：（PP）的一套可能的命题，是不可能的命题（IP）的和未知的命题（UP）。古典推理的计划不具UP操作性。TBM的目的是计算出待选故障的可信度 PP=f1,f2,.fk,ff，并给出一个测量方案r1,r2,.,rm21,22。这里FF表示无故障的情况。没有必要考虑IP的元素；因为信度只分配到PP是。如果提供了新证据，UP的元素可以转移到PP。故障和残差之间的定性关系通过矩阵的发生率表示。第一个条件 表示第j故障触发的第i个特征（）。第i个符号表示的预定义的阈值。TBM的推理用两个步骤进行。在第一步中，m的基本信度，分配到大型的子集。i=1,2,.,M, 其中Ai 和Bi互补（m(Bi)=1-m(Ai)）。这大型的信度可设置为如下： ， （11）其中a是质量信度由hi分配，的平滑参数可调（见图21）。图21 基本信度分配的功能在第二个步骤中，质量信度的多种故障0=m(fi)=1和无故障的情况下，通过使用非标准化的组合登普斯特规则计算。在诊断方面，残差作为证据的来源，规则的形式如下： , (12)因此，故障的排列的列表中。没有分配到任何故障状态信度的一部分被分配到空集： ， （13）这项措施被称为力量的冲突，这可能通过各种渠道，如建模误差，噪声和未知或不可预见的故障引起的。它可以被视为衡量信心的诊断结果，这种理论提供了一个有趣的特征。8. 实验结果摘录作为诊断程序的性能的一个例子，三个实验案例如下：在第一种情况下电机有故障1，即增加刷换向器接触摩擦。从图22可以看到，这个故障意味着特征1,2和3的增加值。由于其特点是如此清晰，本地化过程分配到几乎整个信度（实际）故障1。冲突的强度几乎为0，从而表明了可靠的诊断。在第二种情况下，电机轴承故障（故障）。这里的关系以往一样清晰 ，这又意味着清晰的推理与极低强度冲突（见图23）。第三种情况下提出了一个无故障的电机。电机具有的X2等特征略有增加；整个（未筛选）声信号的RMS。电机是高于平均无故障电机只是有点响。图24所示，功能组合不匹配表3（只有X2超过阈值）的任意组合。尽管这种差异，推理仍然分配给无故障状态的最大信度，而不冲突的力量。在这种情况下，建议额外的检查或重复测量。图22。（一）标准化特征（除以相应的阈值的特征），（二）情况下的推理结果增加摩擦在刷换向器联系（故障）; FF表示无故障和Sc表示冲突的力量。图23。（a）标准化（除以相应的阈值的特征）和（b）推理结果的情况下轴承故障（故障）。图24。（一）标准化特征（除以相应的阈值的特征）和（二）在一个无故障电机的情况下的推理结果。9. 总结本文的目的是运用声音分析诊断在吸尘器电机中的故障。进行了75台电机的实验研究。结果表明，完全由声音分析手段去区别于那些机械故障和无故障电机，那是可以实现的。然而，拟议的诊断程序已部分限制隔离的可能性，也就是说，它是能够区分故障的三组：（电刷和换向器之间的接触摩擦加剧），（轴承，风叶和外壳之间的接触）和（震鸣）。在大多数情况下，它也能够从第二组轴承故障隔离。重要的是要强调，特殊的实验条件下进行实验，在无回声的声音室，因此建议诊断过程是在其目前的形式只适合实验室检查，这使得制造商实行质量保证过程的一部分。以上的实施需要在嘈杂的环境所造成的恶劣条件下的鲁棒性。为了这个目的，进一步的研究正在进行中，这依赖于使用多个麦克风。致谢作者衷心感谢，多美尔公司支持和斯洛文尼亚的教育部，科学部和体育部。参考文献1 D.M. 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Kennes, The transferable belief model, Artificial Intelligence 66 (1994) 191234.21 Y. Peng, P. Arte, R. Hanus, Quantitative model-based fault diagnosis using belief functions, Prepr. CESA96 IMACS Multi-Conference, Lille, Vol. 1, 1996, pp. 528532.22 A. Rakar, j. JuriWi!c, P. Ball!e, Transferable belief model in fault diagnosis, Engineering Applications of Artificial Intelligence 12 (1999) 555567.任务书一、毕业设计（论文）的内容内容：针对现代汽车服务行业的快速发展，分析汽车用吸尘器的应用特点，设计出一种简易可行的功能多样的汽车用手持吸尘器，课题的具体任务如下：1、分析汽车用吸尘器的应用特点，完成车用吸尘器的整体结构规划和设计。2、除吸尘功能外，能完成2项以上附加功能。3、砐尘结构能满足汽车空间和结构复杂的要求。4、进行必要的受力计算，详细设计出主要部件的结构。5、三维数字模拟设计样机，并通过运动仿真关键装置来验证该装置设计方案的合理性。二、毕业设计（论文）的要求与数据要求：整个手持式汽车吸尘器结构设计的具体要求及主要技术指标如下：1、整个装置结构应简单、制造成本低、应用三维模拟出产品样机。2、吸尘器的外形尺寸和重量就达到便携，在车内灵活运用。3、装置设计说明书（毕业设计说明书）应包含中英文摘要、车用吸尘器功能分析、设计方案比较、结构设计、理论计算、吸尘结构设计、运动模拟过程分析及结果说明等内容。4、提交装置总装图、装置的主要零部件图及模拟三维样机文件。三、毕业设计（论文）应完成的工作指定整个毕业设计学生应该完成的所有工作，包括：1、完成二万字左右的毕业设计说明书（论文）；在毕业设计说明书（论文）中必须包括详细的300-500个单词的英文摘要；2、独立完成与课题相关，不少于四万字符的指定英文资料翻译（附英文原文）；3、完成绘图工作量折合A0图纸3张以上，其中必须包含两张A3以上的计算机绘图图纸；4、导师所指定的其它工作，所有毕业设计的工作量要满足16周的工作量要求。四、应收集的资料及主要参考文献1 王明强. 计算机辅助设计技术M. 北京：科学出版社，2002.2 杨叔子，机械加工工艺师手册M，北京：机械工业出版社，200235-172.3 2Yeong-Maw Hwang,Taylan Altan.Finite element analysis of tube hydroforming process in a rectangular dieJ.Finite element in Analysis and Design, 2003, 39 (11): 1071-1082.4 (美) Neil Sclate, Nicholas P.Chironis 编 邹平 译. 机械设计实用机构与装置图册M. 北京：机械工业出版社，2002105-214.5 机械设计手册编委会.机械设计手册 机架、箱体及导轨M北京：机械工业出版社，200711-222.6 詹迪维SolidWorks产品设计实例精解M北京：机械工业出版社，200875-268.7 袁剑雄 李晨霞. 机械结构设计禁忌M. 机械工业出版社，200883-192.8 吴宗泽.机械设计师手册M. 北京：机械工业出版社，200853-185.9 机械设计手册编委会. 机械设计手册单行本造型设计和人机工程M. 北京：机械工业出版社，200723-102.五、试验、测试、试制加工所需主要仪器设备及条件（与上述文字空1行）计算机一台CAD设计软件任务下达时间：20*年01月09日毕业设计开始与完成时间：20*年01月09日至 20*年 06 月03日组织实施单位：教研室主任意见：签字： 20* 年12月30日院领导小组意见：签字： 20* 年01月 05日