摘要:光学相干成像技术(optical coherence tomography,简称OCT)是一种新型的成像探测技术。为了驱动血管OCT环向扫描，进行血管疾病的早期诊断，研制了直径约1mm的超声电机。为此，先后研究了直径为1mm的压电圆柱型超声电机，切角为0.8mm的压电方柱型超声电机，外径为1mm、内径为0.6 mm的压电管型超声电机和空心金属方柱（边长为0.6mm）压电片复合超声电机。这些电机分别驱动OCT组成内窥探头，获得了不同分辨率的生物组织扫描图像，其最高纵向和横向分辨率达到7.5μm和6.5μm。简要介绍了超声电机的设计、模拟计算、实验方法和主要性能。

摘要:针对电机定子、转子、轴承偏心、气隙偏心等故障,提出了一种将小波分析和抗体克隆算法相结合的故障诊断新方法。使用小波技术对电机定子电流监控数据进行预处理,对采样信号进行小波分解,提取各频段的能量,归一化后将能量作为故障诊断的特征向量。将得到的故障特征向量作为抗原,由算法建立的聚类中心作为免疫系统的抗体,然后利用抗体记忆克隆算法对故障样本进行故障识别分类。试验和应用结果表明,用小波记忆克隆算法能很好地分类出电机的各种工作状态,使电机故障诊断具有较高的正确率和浓缩率。

摘要:针对汽车制动时制动副间摩擦产生的制动尖叫问题,笔者搭建了汽车盘式制动器制动噪声实验台架,对制动尖叫进行了实验研究。测试了制动尖叫产生时的制动盘转速、制动压力、制动扭矩参数及噪声信号,并研究了一定初始转速下,制动盘和制动衬块之间摩擦系数随制动压力、制动副表面温度、转速及时间的变化关系。使用时域和频域方法分别对制动尖叫的声压信号进行分析,获得了其信号特征和频谱成分。本研究工作有助于理解和揭示汽车盘式制动器制动尖叫的产生机理。

摘要:小波和小生境遗传算法（niche genetic algorithm,简称NGA)优化支持向量机（support vector machine,简称SVM)实现滚动轴承故障诊断的新方法。首先,采用自适应Morlet小波方法提取出最佳尺度附近的3个信号分量作为特征信号，分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集，作为SVM的输入向量，并用样本集训练1-v-r SVM；然后，再构造一种新的核函数，并用NGA在SVM训练过程中对核函数参数进行优化，提高SVM学习机器的分类性能；最后,将本研究方法用于对含有较强噪声的实际滚动轴承的内圈、外圈、滚珠故障样本进行了分类识别。结果表明，该方法具有较好的抗噪和分类能力，验证了其有效性和可行性。

摘要:为了有效地从非线性、非平稳性的滚动轴承振动信号中提取有用的信息成分，提出了一种优化的形态滤波算法-Elman神经网络相结合的方法。首先，采用局域均值分解(LMD)将轴承振动信号分解成若干PF(product runction,简称PF)分量之和;然后,利用峭度最大准则选取PF分量，再用自适应多尺寸多结构元素形态滤波器对其进行滤波解调，进而提取出能量特征向量，作为Elman神经网络的输入参数;最后,区分滚动轴承故障状态和故障类型。仿真分析和试验研究表明，该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征，与传统的高频共振解调方法相比效果更加明显，与小波包分析-BP神经网络故障诊断方法对比，显示出其具有更高的识别率，更加表明其可行性和有效性。

摘要:为了有效地对发动机运行状态进行监测，提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法。以某微型车用汽油发动机为研究对象，建立基于振动信号分析的测试试验系统，采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数。通过小波包对其进行分解和重构，提取出表征发动机工作状况的特征向量，作为训练样本数据和检验样本数据，输入BP神经网络并对其进行训练, 实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果。

摘要:在分析四足直线超声电机工作机理的基础之上,指出超声电机定子两工作模态频率不一致会影响超声电机的输出性能和效率。针对这一问题,根据初等结构摄动理论,结合四足直线超声电机定子动力学方程,借助有限元分析软件,找到了调节四足直线超声电机定子两相工作模态频率一致性调节的合理位置,以及对该位置进行修改时修改量与定子两工作模态频率差值的关系。对某一样机定子进行了频率一致性调节试验,该样机定子两相模态频率差值从调节前的400Hz减小到82Hz。试验结果表明，采用这一方法对四足直线超声电机定子模态频率进行一致性调节是方便且有效可行的。

摘要:提出了一种基于支持向量回归的齿轮箱故障诊断方法。通过提取能反映齿轮箱工作状态的特征参数,并将分类问题转化为回归问题,针对性地构造了多分类支持向量回归决策机构并将其用于齿轮箱故障诊断,避免了投票决策机构等票数无法分类问题。相比于人工神经网络,该方法具有收敛速度快、泛化能力强的优点。

摘要:Wilson-θ法是结构动力学正问题的一种数值计算方法，在一定的条件下可保证该算法的无条件稳定。基于Wilson-θ反分析方法的动载荷识别是一种时域识别方法，和其他时域识别方法一样，同样存在着累计误差和计算精度等问题。笔者较为系统地研究了基于Wilson-θ反分析的动载荷识别方法及影响计算精度的若干因素，包括θ的取值、时间间隔确定、阻尼比的变化、测量点数目、测量点位置、采样中的噪声干扰，通过仿真算例考察各个参数的取值对识别结果的影响，为Wilson-θ反分析方法动载荷识别的高精度提供参考。为了改善由于累计误差造成的识别精度问题，提出了基于黄金分割法的修正算法，通过仿真算例表明该修正算法的稳定性和良好的抗干扰能力。

摘要:为了研究流固耦合场对叶片强度与振动参数的影响,采用流体动力学和有限元方法,对压气机叶片进行了单向流固耦合分析。通过软件之间的接口,实现压力场数据的传递,并对加载气动力后的计算模型进行强度分析和模态分析,得到压气机大小叶片的应力应变云图以及固有频率和相应的模态振型,计算比较了离心力、气动力对应力和固有频率的影响。计算结果表明,流固耦合对叶片的结构强度和模态振型影响较小。通过频率分析,找出了叶片的共振频率,从而为叶片的优化提供依据。

摘要:为解决工程实际中常见的参数为任意分布的动态结构系统的可靠性稳健设计问题,在参数为正态分布的随机动态结构系统频率可靠性研究基础上,应用Edgeworth级数法，把服从任意分布的标准化了的随机变量的概率分布函数近似展开成标准正态分布函数的方式,提出了系统的频率可靠性及其灵敏度分析方法。在此基础上,综合运用稳健和优化设计方法,提出了任意分布的随机动态结构系统的频率可靠性稳健设计方法,确保系统在各种不确定因素的干扰下,仍保持较高的可靠稳定性,进而提高系统的工作性能和质量。以工程实际中常见的具有任意分布的随机连续杆纵向振动系统为例进行频率可靠性稳健设计,将理论方法与工程实践相结合,进一步证明了所提方法的有效性和实用性。

摘要:应用希尔伯特黄变换方法(Hilbert-Huang transform，简称HHT)对车辆-轨道系统中高低不平顺与车辆垂向振动加速度关系进行分析。首先，利用经验模态分解法(empirical mode decomposition，简称EMD）对实测的高低不平顺与车辆垂向振动加速度信号进行分解，得到两者的本征模函数；然后，通过比较分析两者本征模函数的时域波形与Hilbert能量谱，说明高低不平顺本征模函数与车辆垂向振动加速度本征模函数之间的确定性的对应关系，可以利用车辆垂向振动加速度来识别轨道高低不平顺的不良区段;最后，对京广提速干线铁路轨检车实测样本进行回归分析，得到在波长为1.5～50m范围内直线和曲线段高低不平顺与车辆垂向振动加速度的定量关系。

摘要:提出了一种基于粗糙集理论的主轴轴承组件故障识别方法,针对具有连续属性的实验数据,将等间距聚类法引入连续属性离散化,通过应用区分矩阵算法进行决策表条件属性约简,提取了清晰、简明的故障模式规则。结果表明,该方法可以实现数控机床主轴轴承组件故障模式识别,在实际模式识别中具有很好的应用价值,可为数控机床机械部件故障诊断提供方法和依据。

摘要:针对齿轮故障振动信号的非平稳特征,提出了基于局部均值分解(Local mean decompos ition,简称LMD)和主分量分析的齿轮损伤识别方法。该方法首先对齿轮振动信号进行局部均 值分解,将其分解成为若干个PF分量(Product function,简称PF),然后选取包含主要损伤信息的PF分量。从PF分量中提取能量和时域统计量等特征参数,组合成初始特征参数向量矩阵, 并进一步对初始特征参数向量矩阵进行主分量分析,得到齿轮振动信号的主特征分量,建立距 离判别函数,从而对齿轮工作状态进行识别。实验数据分析结果表明,本方法能有效地识别齿 轮损伤类型。

摘要:为实现低频／高强度振动能量回收以及基于能量回收的主动振动控制,提出一种压电-气动隔振器,介绍了其系统构成原理,并进行了其能量回收特性的理论与试验研究。理论分析结果表明,压电-气动隔振器的发电能力是由环境振动强度、气缸／压电振子的结构性能参数、气体容积／背压等多种要素共同决定的。其他条件确定时,发电量／电压随背压增加呈指数规律递增,且存在最佳的压电振子的厚度及厚度比(基板厚度／总厚度)使发电能力最大。采用Φ60×0.9mm3双晶压电振子及Φ16×100mm3气缸制作了试验样机,测试了频率／背压／振动强度对输出电压的影响规律。结果表明,在给定试验条件下,压电 气动隔振器输出电压随背压及气缸活塞振幅的增加线性递增,0.4MPa背压时输出电压约为无背压时的5倍。此外,还存在最佳工作频率(5 Hz)使其输出电压最大。

摘要:针对由于轴承不对中而引起不对中-碰摩耦合故障的转子-轴承系统,建立了考虑电机联轴器影响的双盘不对中-碰摩耦合故障转子系统力学模型和有限元模型。基于非线性有限元方法,使用等效不对中力矩及接触理论研究了碰摩刚度和不对中角度两个重要参数对系统动力学特性的影响。通过对在不同碰摩刚度及不对中角度时系统动力学特性的研究分析,发现不对中-碰摩耦合故障常常以碰摩故障特征为主,并且二倍频出现较早及其峰值会急速增大,这一特性可以作为诊断不对中-碰摩耦合故障的一个依据。

摘要:在模态加速度法和荷载-响应相关法的基础上，推导出超大型冷却塔等效静力风荷载（简称ESWLs）的精细化计算方法，提出用于补偿背景和共振交叉项的一致耦合方法（consistent coupled method,简称CCM）来求解结构ESWLs。该方法采用统一理论进行背景、共振和交叉项3个分量的求解，能完全考虑各共振模态之间、共振和背景模态之间的耦合效应，并赋予背景与共振交叉项ESWLs分量以明确的物理意义。以内陆某核电超大型冷却塔（塔高215m）为例，采用CCM方法进行ESWLs计算，探讨了ESWLs平均、背景、共振和交叉项分量的分布特征，并结合规范条款对比分析了超大型冷却塔风振系数的数值和分布特征，为超大型冷却塔结构设计和抗风安全性提供参考。

摘要:根据时变频率的定义由时变动力系统的响应计算瞬时频率,由自由衰减响应或希尔伯特阻尼谱识别瞬时阻尼特性。采用2层框架结构数值模型验证了识别方法的可行性,进而应用于12层短肢剪力墙结构振动台实验及识别模型结构在试验过程中动力性能的时变特性。将识别所得瞬时阻尼比代入有限元模型中计算结构响应,并与常值阻尼比及实测结果进行了对比。结果表明，采用时变阻尼比的计算结果更接近实测响应,文中方法可以反映结构的时变动力特性。

摘要:水电机组故障诊断实质上是一种典型的小样本机器学习问题,支持向量机作为一种先进的机器学习方法,在解决小样本问题上有着突出的表现,但其参数设置问题一直未能很好的解决。针对此问题，提出了一种基于人工蜜蜂群优化支持向量机的水电机组故障诊断方法,为改进人工蜜蜂群全局搜索能力,引入Levy飞行策略,对原始人工蜜蜂群算法进行改进。实验表明,Levy飞行蜜蜂群优化和支持向量机相结合的水电机组故障诊断算法,对多类故障能够有效地分类,提 高了水电机组故障诊断的准确率,具有一定的工程应用价值。

摘要:振动式片针组合触觉显示器是在切向和法向上分别对片阵和针阵施加非耦合的压电和电磁激振驱动,使振子振动的方位、振幅、频率都可以组合和控制,从而实现多种表面纹理触摸感的再现。笔者利用该触觉显示器开展了表面粗糙度的再现研究,引入不同阶灰度色彩的原理,横向振动采用片阵激发光滑触感,纵向振动采用针阵激发粗糙触感,并交织在一起同时刺激指尖皮肤,产生某种特定粗糙度触感。机械量测试和人心理实验结果都证实了这种片阵针阵组合振动激发对于不同粗糙度纹理再现是有效的。

摘要:数值模拟了旋涡风机壳体在内流场作用下的动力响应。通过对燃料电池车上旋涡风机声振测试试验，数值模拟风机内部三维非定常流场，并对旋涡风机壳体进行动力响应计算。分析结果表明，旋涡风机在内流场作用下振动的激振频率与固有频率发生共振，造成风机结构振动向外辐射噪声，同时此方法能够较为准确地模拟壳体在内部流场激励下的动力响应。

摘要:提出了一种分布式超声电机驱动的小型变弯度翼。分别对机翼的变形驱动方案和流场分布规律进行了仿真分析,研究了变弯度翼的变形驱动机构、高弹性伸缩蒙皮、分布式超声电机的协调控制等关键技术,并实现了小型变弯度翼的系统集成。风洞实验数据表明,分布式超声电机驱动的变弯度翼能够实现机翼在低速飞行状态下外形的智能变形驱动与控制,从而可以有效改善机翼的升阻气动特性。笔者研究的成功展开为压电精密驱动技术应用于流动控制探索了一条可行的技术途径。

摘要:以多支承转子 轴承 弹性基础系统为研究对象,对多支承转子系统某支承处轴承载荷变化引起不同支承点处轴及轴承的耦合振动响应进行了研究。首先,建立了多支承转子系统支承间的耦合振动模型,并进行了仿真和试验,耦合振动模型考虑了每个支承处的油膜耦合效应,通过轴承载荷敏感度矩阵得到各支承耦合力;然后,利用龙格库塔法对油膜刚度为定刚度和动刚度两种情况下的转子系统进行了数值分析及仿真;最后,在8支承转子试验台上进行试验,采取改变某一支承处的位移来得到轴承载荷的变化,并提取各支承处的振动信号。结果表明,轴承位置在稳态和瞬态两种情况下改变时振动响应明显不同,油膜刚度为动刚度的分析结果更为合理。

摘要:为了使滚动轴承故障的诊断效果更好,提出基于振动信号的滚动轴承多源多方法融合诊断技术。在融合方法中考虑小波分析、时延相关解调法和希尔伯特-黄变换(HHT)3种方法,采用3个传感器测试轴承座加速度,得到多源振动数据。利用3种方法得到的滚动轴承故障特征值,研究了9种融合方案,并利用支持向量机(SVM)进行了特征融合,讨论了不同方法和数据融合的诊断效果。经过实验验证和融合方案比较,表明了融合诊断方法的可行性和有效性

摘要:针对复杂系统多故障并存且实际测试中存在误警和漏检等特点，提出非可靠性测试条件下多故障定位问题的解决方法。以寻找后验概率最大的故障假设为目标，引入贝叶斯理论并结合系统的检测、误警相关矩阵，将原问题转化为一个组合最优化问题。采用改进的偏转次梯度优化算法（modified reflection subgradient optimization algorithm，简称MRSOA）求解优化问题的拉格朗日对偶，获得故障定位结果。对某型雷达发射机在非可靠性测试情况下的多故障定位结果表明，该方法具有较高的定位效率和定位准确度。

摘要:为了评估航天器上存在的反作用轮产生微振动力学环境对其有效荷载的指向精度和稳定度的影响，提出一种数值模拟航天器振动控制中激励源的新思路。以Ithaco B-wheel测试实验为背景模拟功率谱数据，对航天器飞轮干扰力经典线性稳态模型进行参数识别。在此基础上，推导了飞轮干扰力功率谱函数，并采用修正傅里叶谱法得到飞轮干扰力的时程曲线，作为研究航天器隔减振系统的激励源。结果表明，模拟的时程曲线符合反作用轮干扰力作为微振动力学环境的特征。

摘要:针对航空装备诊断知识获取困难的问题，研究了不完备信息条件下基于概念格的诊断规则提取方法。首先，用不完备诊断形式背景将残缺的故障数据表示成三值表格，借助近似概念格分析故障数据，设计了基于对象的增量式近似概念格构造算法，利用Hasse图直观揭示诊断结果与测试参数之间的依赖关系；然后，引入广义可辨识矩阵对不完备诊断形式背景进行属性约简，通过布尔运算将广义决策辨识函数变换为极小析取范式，得到约简的测试参数集，进而构造约简的近似概念格并生成最优近似诊断规则集，用于对新的测试样本进行故障诊断；最后，将该方法用于某型航空雷达的故障诊断，诊断准确率达到77.7%，验证了该方法从不完备故障数据中提取诊断知识的有效性。

摘要:在实验室模拟孤立档单导线的脱冰振动现象,针对导线的整档脱冰和部分脱冰情形,通过改变导线的覆冰厚度、悬跨比、脱冰量和脱冰位置等,研究不同工况下脱冰导线内张力的变化规律。研究表明:随着覆冰厚度的增加、悬跨比的减小和脱冰量的增加都会增大导线的脱冰响应;与脱冰前导线静态张力相比,部分脱冰产生的动态张力可能超过此静态张力,而且脱冰位置越靠近导线端部,这种现象表现的越为明显。

摘要:为了改善在线贯序极限学习机的分类效果,进一步提高算法在小样本数据下的稳定性和泛化性,设计自适应网络集成机制,提出极限学习机改进算法。该算法借鉴learn++集成思想,通过计算增量学习时的分类准确率和隐层网络输出权值范数,在线调整集成输出中子网络的投票权值以及网络输入权值和节点偏置。UCI数据集及轴承故障的实验分析表明,与改进前相比,该算法分类准确率提高约1个百分点的同时,6个数据集100次实验的标准差分别降低了0.1～1.2个百分点。最后将该算法与小波包相结合应用于发动机的故障诊断中,取得了91.16％的分类准确率。

摘要:为对弯管结构进行无损检测，结合有限元模拟和实验模态分析方法，对具有不同位置和程度的损伤弯管结构进行研究，计算和分析其模态柔度曲率差，探讨模态分析方法在弯管结构损伤检测中的适用性。研究结果表明：弯管结构的模态柔度具有方向性，弯管所在平面x，y方向柔度求解的模态柔度曲率差不能对弯管进行损伤识别；垂直弯管所在平面z方向柔度不仅可以对弯管进行单处、多处的损伤定位，而且可以对同一位置的损伤程度进行定量分析。