采用仿真和振动噪声测试相结合的方法,解决收获机液压行走系统的结构噪声问题。采用力锤法对收获机行走系统进行模态测试,用模态参数频域法识别液压行走系统的固有频率、阻尼比和振型,确定噪声产生原因为:动力输出激励与系统模态重合,导致系统共振产生噪声;发动机输出端转速波动大,导致系统内部产生敲击噪声。针对振动噪声,加强行走系统和车架的刚度,使液压行走系统模态由23.5 Hz提升到51.2 Hz,避开发动机低转速下旋转频率的激励;针对内部敲击噪声,增加发动机输出后端转动惯量,怠速工况(750 r/min)时,整车转速波动由70 r/min减小至50 r/min。经测试,采取上述优化措施后,收获机液压行走系统噪声降低了5.3 dB,降噪效果明显。

针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于EMD-SVD与概率神经网络相结合的故障诊断方法。首先,利用经验模态分解方法将去噪后的振动信号自适应地分解为多个本征模函数。其次,利用相关系数和方差贡献率选取一定量的本征模函数,并将其构成的矩阵进行奇异值分解得到特征向量。最后,将特征向量输入概率神经网络进行故障诊断。在行星齿轮箱故障诊断实验台上进行了实验,并与基于能量熵构成的特征向量进行了对比,结果验证了该方法的有效性。