关键词： 尿素泵   无刷直流电机   模糊PID控制   传统PID控制   MATLAB  

摘要： 根据国家对柴油车污染物的排放要求,我们采用SCR后处理技术来降低NOx排放,SCR后处理系统中电动齿轮式尿素供给泵对于尿素水溶液的喷射压力以及喷射精度起着决定性作用,尿素供给泵中电机为尿素泵提供喷射压力。控制电机能够达到尿素泵目标压力以及在汽车停止工作时尿素泵实现反抽是本文研究的关键。本文选择无刷直流电机作为尿素泵驱动电机,无刷直流电机在工作过程中产生的损耗小、工作效率更高而且使用寿命更长,而且其本身具有体积小、密封性好以及耐腐蚀性强的优势。无刷直流电机基本满足本文针对柴油机后处理系统中SCR催化转换器用新型齿轮式尿素供给泵功能和驱动控制要求,因此选用无刷直流电机作为尿素泵的驱动电机,选用模糊PID控制算法作为电机驱动系统的控制策略,以实现对无刷直流电机的稳定驱动以及对电机转速的精确控制,达到尿素供给泵的目标压力,满足SCR后处理器的要求。论文主要工作如下:1.首先对无刷直流电机的基本结构及其驱动方式和无刷直流电机的工作原理进行了简要的分析,在对无刷直流电机充分了解和分析的情况下,利用其工作原理建立三相绕组相电压方程、电机输出电磁转矩方程以及电机运动方程的数学模型,从而完成无刷直流电机整体的数学模型。2.根据尿素供给泵的工作特性,研究无刷直流电机模糊控制算法。关于传统的PID控制算法的工作特点、控制原理以及参数调节方法等进行了简要的介绍和分析,接着简单介绍模糊PID控制算法的控制原理、控制结构、设计步骤以及控制参数整定原则,最后进行仿真实验,仿真实验中首先在MATLAB命令窗口设计模糊控制器,接着在MATLAB/Simulink平台上搭建无刷直流电机及其速度控制系统的仿真模型,然后在无负载与有负载这两种工作模式下对比无刷直流电机在模糊PID控制和传统PID控制下的电磁转矩波形图以及转速波形图,最后对比分析模糊PID控制与传统PID控制的控制性能效果,通过对比结果分析出模糊PID控制算法对于速度控制的优越性。完成电机驱动控制系统的控制算法设计部分。3.对电机驱动控制系统的硬件电路进行设计。选取S32K142作为控制系统硬件电路的主控芯片并简要的说明此控制芯片的优势,介绍控制芯片S32K142的主要功能以及处理运算能力,根据控制系统中电机输入电压以及控制芯片上所用器件的输入电压设计电源输入电路以及所用器件所需的降压电路,接着设计三相全桥逆变驱动电路以及负责实时检测电机转子位置的霍尔信号电路。4.在尿素泵试验台上完成无刷直流电机速度测试以及尿素泵压力测试实验,首先对尿素泵实验台及其实验器材进行简要的介绍,接着进行测试实验和结果分析,主要包括霍尔信号与PWM信号的检测分析以及电机转速与尿素泵压力的检测分析。通过检测分析结果验证电机驱动控制系统的可行性。5.最后对本文研究内容进行总结与思考,并对无刷直流电机及其驱动控制策略提出研究展望。

关键词： 模糊综合评判   多尺度   趋势预测   健康度   健康预测  

摘要： 齿轮箱具有适用范围广的优势,被广泛应用于化工、石油、风电等领域,由于复杂的工作环境,且长期处于高负荷工作及受到剧烈的振动冲击,在维护不当的情况下,易发生故障,甚至造成恶性事故,以及重大经济损失。为了避免事故发生,保证齿轮箱健康稳定运行,采用油液监测技术监测油液理化与金属磨损问题,分析原因,及时采取措施预防或解决故障。但油液中存在冗杂信息,仅凭专家经验、模糊综合评价模型预测齿轮箱健康状态,存在准确率低的问题。由于BP(back propagation)神经网络具有自适应能力强、泛化能力好等优点,被广泛应用于机械健康预测领域,但易陷入局部最优解,因此结合具有全局寻优能力的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、多尺度信息提取能力的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法优化BP神经网络,构建基于多尺度PSO-BP预测的齿轮箱健康参数模型,并结合具有客观性与针对性优势的趋势预测函数,联合预测齿轮箱的健康状态。(1)采用灰色关联分析确定影响齿轮箱健康状态的主要油液参数。本文通过质谱仪采集油液磨损、添加剂元素数据,应用红外油品检测仪及粘度计获取水分、酸值、氧化值与粘度。由于油液中存在无关数据,影响齿轮箱的健康预测结果,为剔除多余信息,采用灰色关联分析中初值法对油液数据进行无量纲化处理,以消除数据间因差值过大导致分析准确率下降的问题,接着对数据进行差序列计算,进而获得油液样本的关联系数矩阵,再对每种油液成分的关联系数求平均值,从而确定每种油液成分的关联度,通过灰色关联度选取影响齿轮箱运行的主要磨损元素、添加剂、理化参数,将其作为齿轮箱健康参数。(2)针对采用BP神经网络进行故障诊断时易陷入局部最优解,结合EMD与粒子群算法优化BP模型,建立基于多尺度PSO-BP预测的健康参数模型,提高分类准确率,获取样本残差。将已选健康参数信息置于BP神经网络输入端,将齿轮正常运行工况设定数字“1”置于神经网络输出端,应用粒子群算法中种群位置、适应度、速度、加速度优化BP神经网络,再采用EMD算法在BP输入端口建立多尺度信息提取通道,并以此构建基于多尺度PSO-BP预测的齿轮箱健康状态参数模型。结果表明,与BP预测模型、PSO-BP预测模型相比,健康状态参数模型的残差更小、预测准确率更高。将实验检测值与模型预测值进行比较获取样本残差,为预测齿轮箱健康状态做准备。(3)针对采用模糊综合评价模型进行齿轮箱健康状态预测存在准确率低的问题,因此提出健康度指标。将样本残差结合趋势预测函数构建基于趋势预测的齿轮箱健康状态预测模型,通过趋势预测函数对样本残差进行分析,结合健康度对齿轮箱健康状态进行等级评价,分为优、良、一般、较差与差五种健康状态;最后结合污染度分析、铁谱图像验证该模型的可靠性。结果表明,基于趋势预测的健康状态预测模型比模糊综合评价模型具有更高的准确率,分类准确度提高了40%,该模型为类似机械设备的健康预测提供参考。

关键词： 风电机组齿轮箱   信息融合   故障诊断   特征选择   D-S证据理论  

摘要： 风能已经成为了世界范围内最重要的能源之一,它储量富足、可再生且低碳无污染,是解决世界能源短缺问题、推动我国能源转型的重要角色。风电也随之成为当今最有发展前景的可再生能源发电技术,我国已连续多年占据世界风机累计装机容量和新增装机容量首位。随着风电装机量的不断提升,风电机组故障诊断也逐步成为人们关注的重点。齿轮箱作为风电机组中最为关键的部件之一,其工作状态直接影响机组的性能和寿命。因此,对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测和故障诊断,对确保机组运行的安全性和稳定性、降低机组运维成本、提升机组发电效率具有重要意义。本文将信息融合理论应用于风电机组齿轮箱故障诊断中,开展了相应的故障诊断方法研究,主要研究内容如下:(1)针对风电机组齿轮箱单域特征包含特征信息不足问题,结合统计分析、傅里叶变换以及经验模态分解方法,提取了齿轮箱的多域特征,构建了齿轮箱的多域特征集。首先从齿轮箱时域、频域、时频域角度出发,分析齿轮箱原始振动信号的波形图、频谱图以及经验模态分解得到的本征模函数分量;然后分别提取齿轮箱的14个时域特征、5个频域特征和5个时频域特征,其中时频特征为齿轮箱原始信号的本征模函数分量奇异值熵;最后通过实验验证多域特征较单域特征包含了更全面的故障信息。(2)针对风电机组齿轮箱中的轴承单一故障,构建了基于随机森林特征优选和优化极限学习机特征识别的故障诊断模型。首先依据随机森林特征重要度指标,剔除轴承多域特征集中的冗余甚至无效信息特征,构建低维有效的特征集;然后通过鲸鱼优化算法对极限学习机模型进行优化,建立轴承故障诊断模型;最后通过实验验证所提故障诊断模型的有效性。(3)针对风电机组齿轮箱中的齿轮复合故障,构建了基于D-S证据理论的多传感器和多模型融合的故障诊断模型。为了确保各模型的差异性和互补性,采用了极限学习机、支持向量机以及K-近邻三种故障诊断模型进行模型融合。首先分别将齿轮各传感器信号特征输入到各模型中进行分类诊断;然后融合各模型的分类概率,得到每一个传感器的初步诊断结果;最后融合所有传感器的初步诊断结果,得到一个可靠度高的决策结果,实现齿轮故障类型的有效诊断。

关键词： 静电监测   齿轮磨损   多尺度卷积神经网络   状态识别  

摘要： 齿轮是机械传动设备中关键的零部件之一,被广泛用于汽车、航空、电力设备等多个领域,其稳定运行决定了整个机械传动设备的正常运转。然而,齿轮磨损是齿传动系统运行过程中的固有现象,齿轮传动系统常因齿轮磨损发生故障而造成经济损失。但是,通过传感技术监测并识别齿轮的磨损状态,可为齿轮传动系统的运行维护提供决策支持,同时能避免机械设备因齿轮磨损发生事故或过早维修造成的资源浪费。因此,齿轮磨损状态的准确监测和识别对机械传动设备的健康管理具有重要意义。针对传统的齿轮故障监测方法难以监测到早期齿轮磨损故障的问题,结合静电监测技术拥有能直接监测机械设备磨损的特点,本文设计了齿轮磨损静电传感器,开发了一套齿轮磨损监测系统,并基于MSCNN网络模型实现了齿轮磨损状态的高准确率识别。本文主要研究内容如下:(1)详细介绍了齿轮运行过程中的电荷产生机理,包括摩擦荷电、表面荷电、摩擦发射和磨粒荷电等四种荷电机制;随后基于静电感应介绍了静电传感器的感应原理,并确定了探极表面感应电荷量的影响因素;最后介绍了静电传感器的种类,并基于静电感应原理设计了感知齿轮静电水平的齿轮磨损静电传感器。(2)针对数学和实验方法难以分析传感器空间灵敏度影响因素的问题,本文在COMSOL Multiphysics有限元仿真软件中建立了静电传感器的有限元仿真模型,并结合第二章中静电传感器探极感应电荷量的影响因素,分析了探极位置与探极面积对静电传感器空间灵敏度的影响,同时通过齿面磨损带电区域模拟实验验证了有限元仿真结果的准确性。(3)设计了齿轮磨损监测系统。针对静电传感器输出电容随传输线缆变化以及输出信号微弱的特点,设计了齿轮磨损静电传感器调理电路,分析了调理电路的传递函数,结合需求对各元器件进行了选型,并在电路仿真软件中对设计的电路进行了验证。基于Lab VIEW开发了齿轮磨损监测系统的上位机软件,详细介绍了监测界面以及部分关键模块的设计。(4)介绍了本文设计的多尺度卷积神经网络模型的结构和主要参数,基于搭建的齿轮实验台设计了齿轮磨损加速实验,利用齿轮磨损监测系统监测齿轮的磨损过程,通过对齿轮齿形轮廓的分析表明磨损齿面的齿厚减小了104.8um,通过对比探极1和探极2感应出的静电脉冲信号排除噪声脉冲的干扰,利用两探极脉冲信号间的滞后时间计算得到了齿轮箱输入轴的瞬时转速信息,依据齿轮磨损开箱检查结果和静电监测结果划分了齿轮磨损阶段,对各磨损阶段的信号分析表明静电信号相比振动信号能更早监测到齿轮磨损,通过设计的MSCNN网络模型的齿轮磨损状态识别结果表明基于静电信号的齿轮磨损状态识别更具有优越性。

关键词： 传动齿轮   动力学建模   特征提取   故障诊断  

摘要： 齿轮传动装置系统是船舶动力的核心部件,是能量分配和传递的关键环节。齿轮传动系统由于其长期处于重载、变载工况下,极易发生故障,因此,开展齿轮传动系统动力学机理研究和探究高精度故障诊断方法是十分必要的。 本文在研究单级传动齿轮啮合副扭转模型的基础上,考虑了多种动态激励对啮合副的影响,将啮合刚度作为主要激励,应用能量法建立了健康、裂纹和断齿齿轮副综合啮合刚度求解模型,并推导了相关表达式。考虑了由于齿轮重合度造成的齿轮副单双齿交替啮合现象,以健康齿轮副作为算例,计算了啮合刚度。 针对裂纹齿轮啮合副,随着裂纹扩展程度变化分类讨论,分析影响啮合刚度改变因素,建立裂纹模型,推导裂纹啮合刚度计算表达式。针对裂纹扩展,进行了合理假设,计算结果验证了模型的正确性。在裂纹扩展至极限时,可以认为继续恶化将演变为断齿故障,由此在裂纹模型基础上,建立了断齿故障模型,并推导出其啮合刚度计算表达式。将啮合刚度作为主要激励输入参数,考虑了传动齿轮啮合副扭转与横振影响,建立了八自由度齿轮副弯扭耦合动力学模型,应用Newmark-β逐步积分法计算强迫振动响应,与相应文献对比验证了相关理论。 设计搭建了齿轮传动试验台,布置相应测点,根据诊断数据维数,合理设置不同负载、转速工况,测试了齿轮啮合副振动响应。预制了健康、裂纹和断齿三种试验齿轮啮合副,提取典型故障信号进行了幅值域与频域特征分析。考虑了背景噪声对响应信号的影响,应用基于奇异Hankel矩阵差分谱信号背景降噪方法,然后进行CEEMD-Pearson相关性检验,剔除信号噪声,提高信噪比。运用仿真手段验证了该方法的有效性。出于针对某一频段特征信号分析需要,应用变分模态分解（VMD）方法,将信号分解为多个频段的独立信号,利用遗传算法,寻优最小包络熵,得到最佳变分模态分解参数,满足信号提取需要。提取了传动装置加速度响应信号与扭振信号,引入Kahraman[103]计算扭振方法,弥补了测量扭振信号高频不足的缺陷,使用扭振信号与加速度信号相结合的方式,提取故障特征信号。 在人工神经网络基础上,探究了BP神经网络与支持向量机（SVM）两种故障诊断方式对试验故障诊断的差异化。对比了不同维数故障特征向量,分别考量了不包含扭振特征与包含扭振特征的状态,在两种诊断方式下的故障诊断识别率,找到了针对试验台故障齿轮的最佳诊断方法,体现了扭振信号在故障诊断领域的优异性。

关键词： 变转速行星齿轮箱   故障诊断   计算阶比跟踪   分布式压缩感知   海鸥优化算法  

摘要： 研究齿轮箱的故障诊断技术,对于机械设备的平稳运行具有十分重要的意义。行星齿轮箱在变转速工况下的信号具有非平稳性和非线性,随着技术的发展,变转速行星齿轮箱多源信号的降噪和分类问题是当今机械故障诊断领域的难点。本文以行星齿轮箱为研究对象,研究线调频小波路径追踪、计算阶比跟踪、分布式压缩感知等降噪算法、随机森林识别方法和海鸥优化算法及其在变转速行星齿轮箱多源信号处理中的应用。本文主要内容如下:针对非平稳信号难以使用传统信号分析方法处理的问题,采用线调频小波路径追踪与计算阶比跟踪相结合的方法进行处理。该方法利用线调频小波路径追踪从原始信号中提取转速,将其作为参考轴脉冲用于计算阶比跟踪的拟合。通过仿真和实验信号将其与三种常用的转速提取方法进行对比,结果表明该算法具有更高的精度和抗噪声能力。仿真信号的分析结果验证了计算阶比跟踪对非平稳信号的适用性,可以准确保留有效的阶次分量。实验结果表明基于线调频小波路径追踪的计算阶比跟踪方法获得了稳定的信号,保留了信号的有效信息,避免了阶次混叠。为了对多信号进行降噪,将分布式压缩感知用于行星齿轮箱多源信号的降噪处理。针对分布式压缩感知难以对非平稳多源信号进行有效降噪的问题,提出了计算阶比跟踪和分布式压缩感知相结合的COT-DCS方法。采用基于线调频小波路径追踪的计算阶比跟踪去除信号非平稳性,再利用分布式压缩感知对多源信号进行降噪。通过实验信号将该方法与SVD-GLCT、EMD-MPE方法的结果进行对比,COT-DCS方法结合了算法的优势,在抑制非平稳性、降噪效果和保留信息成分等方面均优于两种对比方法。针对随机森林算法分类精度较低的问题,利用海鸥优化算法对其进行参数优化。为了克服海鸥算法本身易陷入局部最优、求解精度较低的缺陷,提出了一种四种策略融合改进的海鸥优化算法。通过基本测试函数对改进效果进行验证,结果表明改进算法的性能在收敛性分析、最优值搜索等方面优于基本算法。将改进的海鸥优化算法用于随机森林的参数优化,经过算法优化后的随机森林能更有效地进行特征分类。

关键词： 小模数齿轮   成形磨削   残余应力   渗氮处理  

摘要： 微小型空间机械臂传动关节内的小模数齿轮对保证机械臂运动精度有重要作用,同时也是保证装置使用寿命的主要零件。本课题研究高强度、高精度小模数齿轮的加工方法,磨削加工是高精度小模数齿轮成形的主要过程,但磨削导致的残余应力会影响齿轮寿命,渗氮处理是提高小模数齿轮强度的关键工艺,控制齿轮渗氮处理的变形量,是保证齿轮精度的重要环节。现阶段针对CF170高强度不锈钢齿轮成形磨削残余应力的形成过程以及影响因素有待更加深入的研究,缺少对齿轮不同位置的渗氮变形情况分析,因此有必要开展小模数齿轮磨削残余应力以及渗氮处理研究。 首先,本文基于有限元分析对CF170高强度不锈钢磨削加工进行研究,建立单个磨粒磨削仿真模型,获得了磨削参数对单个磨粒磨削力的影响规律,基于仿真结果构建磨削力表达式。根据磨削力计算结果,获得齿面热流密度分布情况,研究磨削温度在不同磨削参数下的变化规律。建立小模数齿轮热力耦合仿真模型,分析磨削应力变化过程,并获得磨削因素与残余应力之间的关系,结合实际加工过程,模拟小模数齿轮的多次磨削,研究残余应力变化规律。 其次,开展小模数齿轮磨削实验,研究齿轮成形磨削过程,对成形砂轮进行选型,防止齿轮齿形出现缺陷。采用不同磨削参数加工齿轮实验件,基于齿形形状误差和齿面粗糙度检测结果,揭示磨削参数对齿轮精度的影响规律。基于X射线衍射法,获得了齿面残余应力结果,根据实验结果修正热力耦合仿真模型。设计正交分析研究磨削参数对残余拉应力的影响效果,拟合残余拉应力模型,基于减小残余拉应力对磨削参数进行优化,获得最优参数。 最后,开展小模数齿轮渗氮处理的研究工作。建立齿轮渗氮处理仿真模型,获得小模数齿轮不同位置的变形情况和应力分布规律,进行渗氮处理正交分析,揭示了渗氮处理参数对齿轮变形量的影响规律,构建最大变形量数学模型。开展小模数齿轮渗氮实验,获得齿轮变形量检测结果,验证仿真模型的准确性,研究渗氮处理后齿轮齿形形状误差及表面粗糙度的变化规律,利用维氏硬度计测量齿轮硬度,分析小模数齿轮硬度变化,确认齿轮实现性能强化的目标。

关键词： 齿轮点蚀   图像采集   深度学习   图像分割   在线测量  

摘要： 齿轮变速箱是旋转机械设备中传递运动和扭矩的关键组件,对其进行故障诊断和健康管理尤为重要。齿面点蚀是齿轮最常见的故障类型之一,而目前基于齿轮箱振动信号的诊断方法难以定量评估齿轮的点蚀程度,因此有必要进行高性能齿轮点蚀检测技术研究。齿轮点蚀面积率是用来判断点蚀程度的关键指标,需要计算点蚀面积与有效齿面面积之比。为了高效精确地计算齿轮点蚀面积率,迫切需要研发出基于深度学习的齿轮点蚀在线视觉测量方法。基于齿轮接触疲劳试验台设计了图像采集装置,并根据相关尺寸要求对相机和镜头进行了选型。通过多组齿轮接触疲劳试验获得了带有点蚀特征的齿轮,并使用相机拍摄齿轮点蚀图像。然后进行了图像预处理操作,通过对比度增强和图像平滑方法加强了图像中齿面及点蚀区域的特征显示并减少噪声,通过一系列图像扩增方法增加了图像样本数量。最后基于Labelme工具构建了齿轮点蚀图像分割数据集。针对现有基于U-Net的图像分割方法往往存在语义信息损失严重、计算复杂度高的缺点,提出了基于改进U-Net的齿轮点蚀图像分割方法。首先构建了将池化与深度可分离卷积相结合的采样单元,增强网络模型的特征学习能力以及降低计算成本。然后设计了具有不同膨胀率的空洞卷积层,增大图像特征提取的感受野并融合多尺度信息。最后分别在公开图像数据集和齿轮点蚀图像数据集上验证了改进U-Net算法优越的分割性能。针对现有基于视觉Transformer的图像分割方法往往存在编码器特征信息损失、解码器网络结构复杂的缺点,提出了基于改进视觉Transformer的齿轮点蚀图像分割方法。首先构建了渐进下采样的层级编码器,减少特征信息损失并输出多尺度特征。然后设计了轻量解码器,不仅可以利用编码器输出的多尺度特征,还降低了计算复杂度。最后分别在公开图像数据集和齿轮点蚀图像数据集上验证了改进视觉Transformer算法优越的分割性能。在上述齿轮点蚀图像分割算法研究的基础上,使用Py Qt5研发了一套齿轮点蚀在线测量系统,设计了图像检测功能模块和视频检测功能模块,实现了对图像和视频中齿轮点蚀面积率的精确计算,最后通过真实状况下的实验数据验证了该系统的有效性。

关键词： 小模数齿轮   齿廓修形   弯曲强度   接触强度   有限元分析  

摘要： 小模数齿轮是微小型机械传动系统的关键基础件,广泛应用于精密仪器、航空航天、医用仪器、机器人等领域。小模数齿轮冲击振动噪声大、疲劳寿命低等问题尤为突出。齿轮修形可以降低冲击,但小模数齿轮修形齿廓无法像常模数修形那样磨削成形。因此,针对小模数齿轮传动系统,计算齿轮弯曲和接触应力,探究小模数齿轮修形对齿轮强度和啮合冲击的影响。上述研究对小模数齿轮减振降噪、提高疲劳寿命具有重要意义。 主要研究内容: (1)建立精确的小模数齿轮参数化三维模型。基于齿轮齿廓和刀具齿廓构成,根据其对应关系,分段建立刀具齿廓方程。结合展成法原理和共轭运动学知识,通过坐标变换得到齿轮齿廓曲线方程,并构建精确小模数齿轮模型。结果表明:模型无干涉现象,齿轮齿廓啮合正确。 (2)小模数齿轮弯曲强度解析计算和有限元静动态计算。基于齿轮弯曲应力公式求出弯曲强度解析值。基于加密网格法构建小模数齿轮静态接触有限元仿真模型,计算静态分析场输出解和历程输出解。采用局部网格加密方法构建小模数齿轮动态接触有限元仿真模型,得到小模数齿轮齿根弯曲应力动态计算解。结果表明:仿真结果比解析解偏大,静态仿真解与解析解误差不到2.5%,动态仿真解误差接近15%。 (3)小模数齿轮接触强度解析计算和有限元静动态计算。采用齿轮接触应力公式得到接触应力理论值。弯曲应力和接触应力静态或动态接触仿真通常同时进行。通过小模数齿轮静态接触仿真,求出接触应力场输出解和历程输出解。基于动态接触仿真,得到接触应力动态仿真解。仿真结果表明:静态场输出、历程输出和动态输出误差分别为4.056%、19.083%和3.338%。小模数齿轮啮合过程中存在明显的啮入冲击和啮出冲击,且啮入冲击明显更大。探究啮合冲击的原因,提出降低冲击的方法。 (4)提出以滚代磨的小模数齿轮修形方法。修形曲线为刀具齿顶圆角和齿根圆角,修形量取0.3和0.4倍模数。构建修形小模数齿轮弯曲与接触应力静态和动态仿真模型。结果表明:修形效果好,但修形量不宜过大。修形量为0.3倍模数可以消除啮入冲击、降低啮出冲击,弯曲应力降低6.4%左右,接触应力几乎不变。但修形量为0.4倍模数不能消除啮入冲击,啮出冲击增大不到10%。