典型路面激勵下的工程專用自卸車車架動態響應研究*

陳峙王鐵谷豐收，2張瑞亮劉亞瓊褚玉峰

（1.太原理工大學；2.哈德斯菲爾德大學工程與效能中心）

典型路面激勵下的工程專用自卸車車架動態響應研究*

陳峙1王鐵1谷豐收1，2張瑞亮1劉亞瓊1褚玉峰1

（1.太原理工大學；2.哈德斯菲爾德大學工程與效能中心）

采用固有模態分析與具有自適應特征的經驗模態分解EMD算法相結合的方法，對采集到的車架關鍵點振動信號進行重構。應用信號處理方法從重構后的信號中有效提取車架的動態特征，分析結果表明，該自卸車車架在工地路面激勵下易產生低頻共振，嚴重影響整車性能和使用壽命，需要對車架結構進行進一步優化。

工程專用自卸車在典型路面激勵下產生非平穩的隨機振動，且振動信號中含有大量的噪聲。傳統的信號處理方法很難從這樣的原始信號中提取特征。本文采用固有模態分析結合經驗模態分解EMD（Empiracal Mode Deperation）方法對車架振動信號進行濾波和重構，EMD方法的自適應性能很好的保留了信號的原始特征。

1 車架固有振動特性分析

1.1 結構固有振動特性分析原理

結構動力分析的主要研究內容為固有振動特性的分析，結構固有特性僅由其自身的質量和剛度分布確定，其決定了結構在動力載荷作用下的響應。模態分析是進行結構動態特性分析、避免和減少共振發生的一種普遍方法。模態分析的經典定義是將線性定常系統振動微分方程組中的物理坐標變換為模態坐標，使方程組解耦，成為一組以模態坐標及模態參數描述的獨立方程，以便求出系統的模態參數[8]。

由模態分析理論，求解廣義特征值問題[9]:

可以得到結構振動的N階固有頻率ωi和固有振型Фi，i=1，…，N。N為結構有限元離散后的自由度數，式中K和M分別為結構有限元的剛度矩陣和質量矩陣。

1.2 車架模態分析

在外界激勵和車輛自身動力系統激勵下引起的車輛振動，主要是由作為承載部件的車架低階固有模態頻率與激勵源頻率耦合共振引起的，因此對車架的固有模態分析是車架動態特性研究的基礎[10]。

為了準確的獲得車架的模態參數，分別采用了有限元計算和試驗驗證。本文研究的對象是國內某整車廠的TY01車型工程專用自卸車車架，其結構為邊梁式結構，縱梁與橫梁采用鉚釘鉚接的方式進行連接，車架主要由兩根縱梁、兩根襯梁、6根橫梁及相關連接板組成，在HyperWork中完成有限元建模，并用相關算法計算其自由模態。

由于自卸車車架模態參數僅與自身結構有關，受外部約束、載荷的影響較小因此本文對車架進行了自由狀態下的模態分析，為了準確模擬車架的自由狀態，本文采用柔性尼龍高強度繩加橡膠帶的懸掛方法來模擬其自由狀態。

模態分析結果如表1所示。由表1可知，有限元技術模態結果與模態試驗結果誤差較小，其結果可靠，精度滿足動態分析要求。模態分析前八階振型如表2所示，計算模態與試驗模態振型一致，因此模態分析結果可信。

表1 模態分析頻率、誤差

表2 模態振型

2 典型工地路面振動試驗

結合靜態分析和模態分析振型，在車架上選擇了八個測點位置，在各測點位置安裝加速度傳感器采集其響應。因車輛在路面行駛時，車架各點主要受力方向為垂直路面方向，故測點響應數據主要采集垂直路面方向，其具體位置如圖1所示。圖2為測點7處的加速度傳感器安裝示意，加速度傳感器詳細位置描述見表3。

表3 加速度傳感器安裝位置

根據工程專用自卸車實際作業狀況，試驗工況為滿載30噸土石方，車速為20 km/h，采樣時間為200秒，重復采樣3次。對采集到的數據分別進行處理，對比三次數據處理結果，因路面的時變性，各次數據有差異，但總體趨勢一致，因此選擇第二次數據為分析樣本。圖3為測點2、4、6、8位置處車架的時域響應。

3 基于EMD的車架典型路面動態響應分析

3.1 EMD算法信號去噪應用

工程專用自卸車在典型工地路面作業時，車架發生的振動是典型的非平穩、非線性振動響應，并且所采集的信號成份復雜，噪聲污染嚴重。EMD算法是近年來發展起來的依據數據本身的特征尺度進行自適應信號時頻方法，該方法能自主地抽取信號內在的固有模態函數，具有后驗、完備、基本正交的優越特性，比傅里葉變換、小波分析等依賴于先驗函數基的分解方法更適用于處理非平穩振動信號[11]。

EMD方法能將一個非線性、非平穩信號分解成有限個IMF（本征模函數）分量和一個趨勢項。

x（t）為原始信號，用三次樣條曲線包絡x（t）極大值和極小值，m1為上下包絡線的均值，則取[4～6]：

判斷h1是否滿足IMF條件，若符合h1是x（t）的第一個分量；否則重復以上步驟，直到h1k=h1（k-1）－m1k符合IMF條件。分離第一個IMF后，重復分離步驟直到所有的IMF和殘留項rn不滿足判斷條件為止，則有：

信號的EMD分解使原信號被分成若干階頻率從高至低的本征模函數，整個過程實質是一個多尺度自適應的濾波過程。根據這一特性，可以將信號進行重構，將關注頻率范圍內的IMF組合在一起以備特征分析。文獻[3]基于EMD分解的濾波特性提出了構造濾波器組的方法。根據分解獲得的IMF可按如下方法組建濾波器[7]：

a.高通濾波器可應用IMF分量重構信號時，只保留前幾個IMF分量，濾去較低頻率的分量；

b.低通濾波器則正好相反，保留低頻部分IMF分量，濾掉高頻部分分量重構信號；

c.若同時過濾一部分高頻部分信號IMF分量和低頻部分分量，則是帶通濾波器；

d.若去掉中間部分IMF分量重構信號，則是帶阻濾波器。

根據EMD分解的IMF分量構建的濾波器組最大的特點是其截止頻率根據輸入信號的變化而變化，是具備自適應性而有別于傳統的固定頻率的濾波器。若將信號分解殘留項rn作為第N個IMF分量，則帶通濾波器可按下式表示：

其中，cj(t)表示IMF分量，因為EMD算法是基于信號局部特征進行分解分析的，其基函數的選擇來自于信號本身，無需定義濾波參數，具備自適應特征能夠很好的保留信號的非線性和非穩定性的特征。針對工程專用自卸車的作業特征，如何從高噪聲的響應信號中提取車架的動態特征是研究的難點和重點，結合車架模態試驗和EMD信號處理方法對采集的振動信號進行分解，經過處理后的信號能夠達到分析要求。

3.2 基于EMD的車架動態響應分析

車架上采集的信號包含了各種動態響應信號。本文所討論的是如何從如此混雜的信號中提取出車架自身的動態響應，所采取的方法是結合模態計算和試驗結果，將車架的自由模態作為EMD算法濾波的帶通頻率，對所采集到的動態信號進行提取，然后用這些IMF分量進行信號重構，對獲得的重構信號進行分析，即可獲得車架的動態響應。

將測點1所獲得的信號xb1（t）作為原始信號，進行EMD分解，分解結果如圖4所示,圖中x（t）為原信號，其余為IMF分量。

考慮整車狀態下車架上連接懸架、車身等部件且都為剛性連接，其質量附加于車架后，根據模態計算理論可知,實際車架固有頻率值較自由狀態下的各階固有模態頻率偏小，而各部件附加質量相對車架質量要小很多，因此路面激勵下的車架共振點頻率應稍比自由模態頻率小，故參照計算分析頻率范圍為[5 Hz,100 Hz]。對獲得的本征模態函數IMF分量進行頻譜計算后，對信號進行篩選重構，其表達式如下：

圖5為測點1位置的原始振動信號時域圖和EMD濾波重構后的振動信號時域響應圖。

如圖5所示，信號濾除了噪聲和非關注頻段信號，信號曲線明顯平滑，信號保留了原信號關注頻段的所有特征，通過分析該信號能獲取車架的動態響應特征。

用同樣的方法對測點1～測點8所獲得的時域振動響應進行處理，獲得如圖6～圖13所示的各測點頻譜圖。

根據頻譜中的實際響應與模態分析結果對比，可得如下結論：

a.當激勵頻率為11Hz、25Hz與30Hz左右時，前板簧支座連接處與后板簧支座連接處（1、2、3、4、7、8測點處）振幅較大，這與模態試驗測得車架2～4階模態頻率與振型基本吻合，此時車架的變形主要集中在車架第二橫梁之前與背靠背橫梁處（第四橫梁）。

b.當激勵頻率為60Hz時，測點3～8均有較大振幅出現，而模態試驗并未測得60Hz的共振頻率。另外上裝安裝位置正是從前板簧后支座之后開始，參考車廂有關參數知當外部激勵為60Hz時車廂將發生共振，因此認為此時車架出現較大振幅是由于車廂沖擊所造成。

c.測點5、6處振動幅值較平穩，突變較少。5、6測點布置在第二橫梁處，參考車架振型可知此處靠前為車架位移顯著區域，因此第二橫梁處可能產生高周疲勞破壞，應予以關注。

綜上所述，該工程專用自卸車在典型工地路面作業時存在多階共振現象，根據構件振動特性可知共振頻率越低振幅越大從而會對車架造成疲勞破壞，因此在對其進行優化設計時應盡可能的提高其低階頻率，改善其動態特性。

4 結束語

固有模態分析與EMD分解的有效結合，很好的解決了典型工地路面作業的工程專用自卸車車架動態特征難以提取的難題。EMD算法所具備自適應特征不僅有效的對車架振動信號進行了分解和重構，而且很好的保留了信號的非線性和非穩定性的特征。分析結果表明該自卸車車架在工地路面激勵下，易產生低頻共振，嚴重影響整車的性能和使用壽命，迫切需要對車架結構進一步的優化，從而使該自卸車適應典型工地路面作業，改善其專用性，提高市場競爭力。工程專用自卸車車架典型路面激勵下的動態特性的有效提取，對車架的優化設計具有一定的指導作用。

1 傅志芳，華宏星.模態分析理論與應用.上海交通大學出版社.2000.

2 申晉憲，王鐵.載貨汽車總體設計分析.北京:中國標準出版社,2013.

3 王婷.EMD算法研究及其在信號去噪中的應用.哈爾濱：哈爾濱工程大學.2010.

4 N.E.Huang,Shen Z,S.R.long.The empirical mode decomposi?tion and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-station?ary time series analysis.Proc RsocLond,1998,454:56～78.

5 N.E.Huang.R.L.Stever.A new view of nonlinear water waves: the Hilbert Spectrum.Annual Review of Fluid Mechanics, 1999,（31）:417～457.

6 N.E.Huang.A new method for nonlinear and nostationary time series analysis:Empirical mode decomposition and Hil?bert spectrue analysis.Proc.of SPIE 2000,（4056）:197～209.

7 P.Flandrin,P.Goncalves,G.Rilling.Detrending and denoising with empirical mode decomposition.In Proceeding of XII EUSIP CO2004,Vienna,Austria,2004:1022-1026.

8 趙震.重型自卸車車架的有限元分析及優化.太原：太原理工大學.2012.

9 劉林華，辛勇.基于靈敏度分析的汽車車架輕量化研究.機械科學與技術，2011年10月，10（30）.1724～1727.

10 石琴，汪成明，劉釗.基于靈敏度分析的車身結構優化設計.合肥工業大學學報（自然科學版），2009年7月，7（29）：955～958.

11 Cj Mi,Zq,Gu..Frame fatigue life assessment of a mining dump truck based on finite element method and multibody dynamic analysis.Engineering Failure Analysis,2012,23: 18～26.

（責任編輯簾 青）

修改稿收到日期為2014年7月1日。

Research on Dynamic Response of Special Engineering Dump Truck Frame under Typical Road Surface Excitation

Chen Zhi1,Wang Tie1,Gu Fengshou1,2,Zhang Ruiliang1,Liu Yaqiong1,Chu Yufeng1
（1.Taiyuan University of Technology;2.Centre for Efficiency and Performance Engineering,University of Huddersfield）

We combine the inherent modal analysis with experience modal decomposition EMD algorithm with self-adaptation characteristic to reconstruct the key point vibration signal of frame.We use the signal processing method to effectively extract frame dynamic characteristics from the reconstructed signals.The analysis results show that the dump truck frame easily produces low frequency resonance under the site road excitation,which will seriously affect the performance and service life of the vehicle,therefore optimization of this vehicle frame is needed.

Dump truck,Frame,Modal analysis,Vibration test,Signal processing

自卸車 車架 模態分析 振動試驗 信號處理

U463.32

A

1000-3703（2015）03-0016-05

山西省高新技術產業化項目，項目名稱：工程專用自卸車開發，項目編號：2011-2368；山西省研究生優秀創新項目，項目名稱：低重心變截面工程專用自卸車車架技術研究，項目編號：2012-302。