在齿轮箱故障诊断过程中,多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)能够连续提取周期脉冲,对信号的处理效率优于传统的最小熵反褶积(MED)。但MOMEDA在故障诊断中抗噪声能力差,故障频率容易淹没在噪声中,导致错误诊断。为此首先对振动信号进行预处理,将振动信号分为高频含噪分量以及低频剩余分量;然后提出一种AR-MOMEDA算法,对高频信号分量进行降噪。仿真实验以及工程应用结果表明,该方法比传统的MOMEDA更能够有效地提取故障特征,具有较强的抗噪能力。

为了合理分配复合电源电动汽车的能量输出,针对动力电池-超级电容复合电源系统研究整车能量管理策略。首先基于AVL-Cruise软件搭建复合电源电动汽车仿真模型,其次根据复合电源系统特性,设计以动力电池SOC、超级电容SOC、系统需求功率为输入,比例因子K为输出的模糊逻辑控制器,对超级电容和动力电池进行功率流分配。仿真结果表明,在2400 s的NEDC循环工况下,复合电源系统SOC值与单一电源相比提高了12.5%,动力电池平均放电电流降低了约20 A,动力电池峰值放电电流降低了约125 A。