汽车座椅水平驱动器(HDM)是驱动座椅前后移动的重要部件,其主体部分是一个小型蜗轮蜗杆减速齿轮箱,由座椅水平电机驱动。传统是采用人工听音的方式来检测HDM质量,劳动强度大并且检测的准确性完全取决于人的主观经验,因此具有很大的局限性。此外,座椅电机也朝着小型化的电机发展,相继出现了四级和六级座椅电机,但是相比两级电机来说,在保证扭转力的情况下产生的振动和噪音也会更大,HDM的噪音会被淹没。基于HDM振动信号进行故障诊断的方法被探讨和研究,主要的研究内容和成果如下:1.根据HDM的结构特点,设计HDM的振动测试实验台,利用B&K公司的振动传感器和NI公司的数据采集卡进行振动信号的采集,并基于LabVIEW平台构建了HDM振动信号的采集、储存和分析的系统平台。2.通过对目前运用比较广泛的趋势提取方法进行研究,将时域范围内的趋势概念引入频域范围内,提出了频谱趋势的概念,并利用经验模态分解(EMD)算法来提取信号频谱的趋势,与传统移动平均的方式求取的趋势相比更具自适应性。3.EWT和VMD是两种新型的自适应多分量信号分析算法,但是这两种算法中均存在需要对模态分量个数进行预设的问题,因此本文提出利用频谱趋势对EWT和VMD两种算法进行了改进,并利用仿真信号和实验振动数据验证了该改进算法能够对HDM振动信号进行有效的分析并对故障源进行较为准确的判断。