摘要:利用非统一截面梁在正交方向上的2个同形弯曲振动模态作为工作模态,设计了一种新 型直线超声电机。基于有限元理论叙述了该定子的动态设计过程,对定子驱动足位置、压电 陶瓷安装位置和定子的不同夹持方式进行了仿真计算,分析了不同阶次弯曲振动模态作为定 子工作模态的优缺点以及不同支撑方式对定子振动模态的影响。制造了一台原理性样机,样 机定子直径为10 mm,长为55 mm,重为30 g。在驱动电压峰峰值为200 V,驱动频率为4952 k Hz,摩擦副为陶瓷摩擦材料对不锈钢的情况下,电机空载速度为374 mm／s,最大推力为13 N, 推重比达到了43∶1。

摘要:由于在短样本条件下HilbertHuang变换(HilbertHuang transform,简称HHT)识别模态参 数 的精度主要受经验模态分解(empirical modal decomposition,简称EMD)模式混合和随机减 量法(random decrement technology,简称RDT)提取自由衰减响应时平均次数不足的影响， 针对这两个影响因素,引入带宽限制信号抑制EMD的模式混合,提高EMD的精度;并引入分层抽 样 技术,提出基于拟合偏差和样本量的层权确定方法来进行多次识别,然后加权平均,提高RDT的 总平均次数。仿真试验和应用实例表明,结合分层抽样的限制带宽EMD识别模态参数的方法能 提高短样本条件下HHT识别模态参数的精度。

摘要:针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主 ,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm, 简 称G A)的支持向量机参数自动寻优方法。利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻 优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GASVM)。 以 某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这 些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明，经遗传算法优化的支持向量机模型具有较 高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型。

摘要:将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, 简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform, 简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度, 具有自适应的特点。

摘要:由于实测信号中的一些噪声干扰会影响全息谱对信号分析的准确性,采用经验模式分解( empirical mode decomposition,简称EMD)方法进行信号滤波以提高识别的可靠性。应用EMD对 信号分解,并结合互相关系数对内蕴模式分量(intrinsic mode function,简称IMF)进行滤波 ,在此基础上对信号进行重构,以降低噪声干扰,并对实际测试信号进行有 效提纯。最后,对滤波后的转子信号进行全息谱分析,并通过分析实际转子碰摩信号 来验证该方法的有效性。

摘要:提出了采用DS(DempsterShafer)证据理论对感应电机转子断条故障进行识别的故障诊断 方法。基于小波包变换的频率划分特性,对定子三相电流信号进行小波包分解,利用节点系数 的均方根值构建电机转子故障的特征矢量(证据体);利用明氏距离测度构造基本可信度分配 函数,求取证据体对转子故障所赋予的基本概率分配函数值,然后根据DS证据融合规则进行 融合处理,实现了对电机转子故障的准确识别。试验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断。

摘要:在对基于短时傅里叶变换(STFT)和基于小波变换的谱峭度法分析的基础上,提出了基于W ignerVil le分布的谱峭度法。将其作为检测工具,利用谱峭度构造最优滤波器提取轴承故障 信息。将这三种谱峭度法应用于滚动轴承故障诊断中进行对比分析。分析结果表明，时频分析方法对信号能量的集中程度和时窗与滤波器的选取是影响谱峭度法应用效果的主要因素。该结果对基于时频分析的谱峭度法理论体系的形成及其在故障诊断中的应用具有实际意义。

摘要:具有非线性时频关系的多分量信号频谱占有较宽的频带且相互交叠,针对此类信号分量 提取难的问题,提出了一种基于瞬时参数估计的信号分量提取算法。首先,采用FMmlet变换 将被分析信号在时频空间内展开;然后,根据时频面内能量峰脊与瞬时频率的对应关系,应用 谱峰检测法估计出所需提取分量的瞬时频率;按照最小二乘法滤波原理估计该分量的瞬 时幅值,继而按照信号瞬时模型恢复重构出对应的信号分量。理论分析和仿真试验表明,该方 法能从时频相交或不相交的多分量复杂时变信号中提取出所需信号分量,且失真度小。

摘要:为有效提取表征轴承故障的脉冲特征,提出采用形态提升小波变换对轴承故障信号分析 的方法。仿真信号和实际滚动轴承故障信号的分析结果证明了形态提升小波变换提取信号脉 冲特征的有效性。与传统的线性小波变换方法相比,形态提升小波的脉冲信号保持和抗噪声 能力较强,可以识别出传统小波不能识别的轴承故障状态，同时形态提升小波变换只涉及加 、减和比较运算,计算更加简单、快速,可应用于轴承故障的在线监测与诊断。

摘要:基于刚性模型表面测压风洞试验,得到大型煤气柜表面的风荷载时程,经数据处理 得到结构的平均风荷载与频域动力风荷载数值模型。采用有限元方法计算了煤气柜结构的 动力特性,研究了煤气柜柜体内外气体的压力差对结构动力特性的影响。采用随机振动理论, 计算得到大型煤气柜结构的风致位移响应,分析了柜体内外气体压力差对结构风致响应的影 响以及煤气柜结构在风荷载作用下的变形,为结构设计师进行结构抗风设计提供了参考。

摘要:对单榀张弦梁的索力损失和腹杆损伤进行了试验研究。对拉索加载不同程度的预应力来模拟索的预应力损失,利用环境脉动和冲击激励,通过采用Fourier变换或小波变换求得 索的频率来计算施加在索上的预应力值。试验结果表明，该方法可以有效地监测 索 预应力。对张弦梁的上部腹杆进行了环境脉动下的损伤试验,对不同的杆件沿径向进行相应 程度的截面切割用以模拟不同程度的损伤状态。对加速度样本进行小波包分解得到特征向 量,利用支持向量机对特征向量进行损伤分类,验证了支持向量机方法用于损失识别的有效性 。当支持向量机和主成分分析结合后,试验的损伤识别效果有明显的提高。

摘要:针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了基于小波包变换与能量算子相结合 的 包络解调技术对其振动信号进行包络分析,解决了对信号包络解调前需要人为确定载波带对 信号进行带通滤波的问题。并将其用于往复压缩机气阀的故 障诊断,实例数据的分析表明，把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标较好地区分了气 阀的不同故障，并且表现出抑噪特性。

摘要:提出了采用支持向量机的车内噪声 声品质预测方法,对采集的车内噪声样本采用基于小样本理论的支持向量机回归 方法,建立车内噪声声品质客观评价参量与主观评价结果的关系模型对车内噪声声品质 进行预测。实例分析表明,选取适当的车内噪声声品质客观评价参量,利用支持向量机回归方法建立的车内噪声声品质预测模型的预测精度较高。

摘要:考虑多楔带的阻尼特性和带在带轮上的蠕变对带张力的影响,建立了阻尼多楔带传动系 统旋转运动模型,给出了带张力和各带轮的旋转角位移的数值计算方法,并引入了滑移因子预 测滑移现象的发生。分析研究多楔带阻尼对系统运动特性的影响,及当多楔带传动系统结 构 参数确定时,张紧器预载荷、安装角对带滑移的影响。建立的阻尼多楔带传动系统旋转 运动模型和数值求解方法为带传动系统的研究提供了理论依据，对带滑移控制的分析为 带传动系统的设计提供了参考。

摘要:针对内燃机振动信号信噪比低且呈非线性、非平稳的特性,提出将经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)相空间重构理论与支持向量机(support vector machine, 简称SVM)相结合,实现内燃机 振动监测数据的建模及预测。首先,将含噪声的振动信号经验模式分解,去掉主要干扰因素所对应 的固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量,再将剩余IMF分量进行重构,得 到去噪声后振动信号时间序列;然后应用混沌理论, 选择合适的嵌入维数和时间延迟对去噪后的振动信号时间序列进行相空间重构;最后采用SVM对其进行建模预测,并与径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络的预测结果进行比较。试验数据表明,该方 法能够预测内燃机振动信号的变化趋势,性能优于传统的分析方法,具有一定的工程实用性。

摘要:针对传统的非参数频响函数估计方法不适用于短记录数据的情况,提出了一种基于公分母模 型的参数化频响函数估计方法。该方法使用输入输出信号的快速傅里叶变换(输入输出谱)作 为主要数据 ,通过最小二乘法求解参数,利用奇异熵技术对系统进行定阶。最后采用一个二层框架的仿真 算例对所提出的算法进行了验证。仿真算例结果表明,通过响应信号的奇异熵能够较准确的 对系统定阶,频响函数估计结果与理论值之间吻合较好。

摘要:为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈 值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法。该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后，利用类别方差作为 判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值,并根据每层分解后 的小波系数进行自适应的阈值确定;最后，对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构 等过程实现小波消噪。仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率。

摘要:主要针对受轴向压力的智能梁,研究压电片的尺寸、位置变化以及轴向力变化对智能梁固有特性及其 稳定性的影响。 利用复合材料力学的等效 弹性模量理论,将表面均匀对称分布压电材料的智能梁等效为非均质变截面梁。用传递矩阵 法分析轴向受力智能梁的振动和稳定性。基于Bernoul liEuler梁振动分析的传递矩阵法,导出轴向受压的智能梁的频率方程、模态函数及临界载 荷方程。以受轴向压力的智能简支梁为例,分别用传递矩阵法和基于ANSYS的有限元法计算其 动态特性和稳定性。计算结果表明,压电片尺寸、位置以及轴向力对智能梁的固有特性和稳 定性都有显著影响,所得结论对高速飞行器结构设计和主动振动控制中压电元件的优化布置 有一定的实用价值。

摘要:基于小波包分析方法可以捕捉到结构状态改变导致的频带能量分布变化的特征, 提出了小波包能量累积变异指标来识别结构损伤,并将该指标应用到室内两跨连续梁模型桥的损伤识别中。车辆激励、锤击激励和环境激励3种不同激励源的测点实测加速度时程响 应分析研究结果表明，激励信号能量大小的不同会导致小波包能量累积变异值的差异，联合多个测点响应的小波包能量累积变异指标值可以判别结构的不同损伤状态。

摘要:为提高6自由度液压振动台的控制精度,提出了一种基于运动学分析的振动台控制策略。依据机构学原理描述振动台的结构并进行运动学分析和计算,利用位姿正解算法及雅克比矩 阵分别代替传统控制策略中的位置自由度合成及分解矩阵,并给出了基于运动学分析的6自由度液压振动台控制器结构。正弦振动试验结果表明,基于运动学分析的控制策略能够显著削弱平台在低频大位移振动时的牵连运动,提高系统的加速度均匀度和横向分量指标,可明显改善振动台系统低频段的控制精度。

摘要:在建立轮齿疲劳裂纹的非线性动力学模型的基础上,通过齿轮副的检验标准与公差值来确定模型中静态传递误差和齿侧间隙等函数的相关数值,在理论上保证了参量选择的准确性 ,提高了模型的精度。对故障模型进行的仿真分析表明,由于偏心的存在不能单独检测故 障频率,必须同时检测倍频,证明了齿轮箱的负载越大,故障特征越明显。

摘要:针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了基于第2 代小波和极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition,简称EMMD)的故 障诊 断方法,进行了复合故障的耦合特征分离和故障特征频率的提取。该方法首先应用第2代小 波对原始信号进行分解与重构;然后针对分解与重构出的低频信号进行频谱分析提取低频非 调制故障特征;最后针对高频共振调制信号进行基于EMMD的解调分析,以准确提取调制故障特 征。通过工程实例信号的分析结果表明,该方法能够提取转子系统的复合故障特征。

摘要:为加快无线传感器网络路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优最差蚂蚁 系统(bestworst out system,简称BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法。该算法是基于无线传感器网络动态分簇能量管理模式 ,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将 数据发送至汇聚节点。BWAS算法在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强 搜寻过程的指导性。结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗。通过与基于蚂群算法(ACS)的路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性。

摘要:为对木结构构件局部缺陷进行 有效检测,结合试验模态分析和有限元模拟方法,对含不同位置、大小和数量孔洞缺陷的木梁 进行研究,计算其第1阶位移模态振型和曲率模态,分析木梁损伤前后的曲率模态变化,探讨 模态分析方法在木材缺陷检测中的适用性。研究结果表明:曲率模态是一个对木梁损伤比较 敏感的参数,可用于对孔洞位置、大小及数量进行定量的估计；通过降低有限元模型局部单 元的弹性模量能够较好地模拟木梁损伤,有限元模态分析和试验模态分析得到的位移模态振 型及曲率模态吻合均较好,验证了模态分析对木梁无损检测是一种有效的方法。

摘要:针对支持向量机超参数选择问题,将进化蒙特卡洛算法引入支持向量机的参数优化。以交叉验证误差作为目标函数,并行运行多条马尔可夫链,设计了一种改进的变异操作,使得算 法在进化的初期具有较强的全局搜索能力,在进化的后期具有精细的局部搜索能力,从而加 速马尔可夫链的混合,提高算法的寻优效率,最后将优化的支持向量机应用于滚动轴承故障诊 断。试验结果表明,该方法具有较高的寻优效率和参数优化能力,可提高故障识别的精度。

摘要:以飞行器垂直尾翼模型为研究对象,将H∞鲁棒控制理论的混和灵敏度方法用于解决尾翼 模型的多模态振动主动控制问题。通过对垂尾振动控制系统不确定性分析,选择了权函数,设 计了H∞控制器并对控制器进行了适当的降阶处理，并对垂尾模型的多模态振动控制进 行了主动控制试验。结果表明,结构前三阶模态振动(模态频率分别为3 Hz，57 Hz和27 Hz )的振幅分别降低了11 dB，11 dB和2 dB,取得了较好的控制效果，验证了H∞控制理论应用于垂尾结构多模态振动主动控制的可行性和有效性。