摘要:基于时域法（time domain method ，简称TDM）识别移动荷载理论，通过引入正则化矩阵，提出采用截断广义奇异值分解法(truncated generalized singular value decomposition，简称TGSVD)识别桥梁移动荷载。比较不同正则化矩阵对TGSVD识别结果影响，并与TDM识别结果进行比较，两轴移动荷载识别结果表明，正则化矩阵选取对TGSVD识别精度、鲁棒性等影响较大。当正则化矩阵选取适当，TGSVD采用弯矩和加速度响应均具有较高识别精度且识别结果受噪声干扰小。在测点类型单一或测点数量较小时优势更为突出，适宜于现场移动荷载识别，具有较强的工程应用价值

摘要:动电效应是1807年以来发现的发生在固液界面的一系列流动生电或电致流体运动的现象的总称。该效应广泛地应用于工业生产、物质的分离、提纯、检测和水净化等。动电效应的本质来源于界面双电层的作用。笔者回顾了动电效应的历史发展，介绍了双电层的物理模型，对几种重要的动电现象进行理论分析综述，并结合笔者研究团队在石墨烯中发现的新的动电效应做了分析展望。

摘要:为了探索和快速实现多自由度超声电机的设计及应用，提出一种锥型结构的多自由度超声电机。该电机定子采用单足驱动方式，利用四分区的叠层压电陶瓷作为激励元件，分析其产生两维直线运动的驱动机理。利用有限元软件ANSYS对电机建立参数化模型，并导入到多学科优化软件Optimus中进行全局优化求解。优化结果表明，电机多个设计目标都得以实现，最后制作实验样机并成功应用在x-y平台上。

摘要:根据线弹性系统的振动特性，采用动载荷识别频域法研究动载荷作用位置识别问题。提出了当量载荷误差判别法，用不同测点响应在相同位置反演出来的当量载荷的误差值建立目标函数，当量载荷误差最小的作用位置就是动载荷的真实作用位置。从单点激励和两点激励方面进行了平面板的载荷位置识别仿真，在加入噪声的情况下效果依然理想，为复杂结构和多个加载位置动载荷识别提供基础。简支梁实验结果表明，该方法能正确识别载荷作用位置，对噪声不敏感，有很好的工程应用前景。

摘要:地铁车辆在牵引和制动阶段车体地板出现异常振动，严重影响了车辆乘坐舒适性，通过理论分析和线路试验，确定引起异常振动的原因并提出解决方案。采用短时傅里叶变换法分析试验数据，得出电机2倍转频为地板振动激扰源。建立了由电机轴、弹性联轴节和小齿轮轴组成的传动系统数学模型，说明了联轴节不对中效应下的电机和小齿轮之间的振动关系，推导出小齿轮轴空间力矩输出表达式，表明不对中效应将激起电机偶数倍转频振动，并以2倍转频振动能量最大，理论上解释了试验结果，指出减小联轴节不对中量可降低振动。减小联轴节不对中量后再次进行试验的结果表明，电机2倍转频振动显著降低，车体振动均方根值和幅值分别降低了41%和53%，车体振动减小到正常车辆水平，理论分析和试验测试结果得到相互验证。

摘要:超声导波的多对参考波包传播距离的归一化阶次；然后，结合回波信号的传播路径分析，达到对各个波包定位辨识的目的。数值仿真和实验也验证了该方法的可行性和有效性。模式和频散特性使得其回波分析与定位异常复杂，在导波传播的模型解析的基础上，提出了一种基于频率相位追踪的回波辨识方法。首先，选取指定模式的直接散射信号的频域相位作为参考相位，将被分析信号各个波包的频域相位用参考相位进行归一化处理，得到各个波包相

摘要:针对经验模式分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)在工程应用中存在的端点效应和模式混叠问题，提出了一种改进的EMD方法。首先，利用遗传支持向量回归对短信号进行延拓；然后，采用改进的包络拟合方法并结合总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition, 简称EEMD)处理信号，数值仿真结果验证了该方法能够有效抑制端点效应和模式混叠；最后，利用该方法并结合包络解调对滚动轴承内圈故障信号进行实验与分析。结果表明，与EMD相比，该方法可以更有效地提取故障特征，满足机械设备故障诊断工程实际需求。

摘要:将基于变量预测模型的模式识别（variable predictive model based class discriminate ,简称VPMCD）,独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）和相关系数分析方法相结合,提出了基于ICA相关系数和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.首先,对不同工况下的滚动轴承振动信号分别进行独立分量分析,获得各工况信号的独立分量; 然后,提取样本与不同工况信号独立分量之间的相关系数,并以相关系数绝对值的和作为该样本的特征值; 最后,采用VPMCD分类器进行故障识别和分类。实验数据的分析结果表明，该方法能够有效应用于滚动轴承故障诊断。

摘要:针对核聚类中核参数选择依赖经验，最优聚类中心难以有效获取的问题，提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先，考虑不同特征对聚类结果的影响，对样本进行加权处理，利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型；然后，提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型，实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试，并与传统方法进行对比分析。试验结果表明，提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度，能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别，完成故障诊断。

摘要:为诊断某型柴油发电机组产生的异常噪声故障，将经验模态分解方法（empirical mode decomposition，简称EMD）和Hilbert变换用于发电机主轴承的非平稳振动信号处理，有效提取了主轴承振动信号的时频特征，对机组振动噪声信号、发电机主轴承振动和轴系扭振信号进行了分析。诊断结果表明，由于柴油机激励下机组轴系扭振幅值过大，引起柱销联轴器橡胶件表面的相对运动，产生干摩擦作用力，导致机组轴系产生间歇性的异常振动噪声。该方法对旋转轴系部件摩擦引起的振动噪声故障诊断具有参考价值。

摘要:提出了有限元模型更新刚度曲线的低分辨率表示方法。基于有限的实验模态信息，通过遗传算法得到了更新刚度曲线在低分辨率表示时的尺度函数系数和小波系数。利用多分辨率分析方法实现了复杂精细有限元模型的几何降维，获得了在有限模态参数范围内与精细模型相似的简单有限元模型，并在此简单模型基础上实现了最终的模型更新与损伤识别。证明了从多分辨率分析的角度出发，利用第2代小波变换的方法能够减少待更新的参数数量，降低模型更新过程的奇异性。以变截面箱梁为例，验证了提出方法对裂缝深度变化和局部裂缝数量变化的鲁棒性。本研究方法也适用于多组裂缝群的辨识。

摘要:通过建立发电机有限元分析模型，得到故障下发电机内部磁力线走势、发电机气隙磁通密度的变化以及短路位置、短路匝数和励磁电流对转子不平衡电磁力的影响。对工程实际中常用的等效磁通法和磁势叠加法进行了分析比较，同时改进了现有的等效磁通计算方法。将两种方法不平衡电磁力的计算结果与有限元方法结果进行比较，指出了结果存在差异的原因。

摘要:针对齿轮箱故障信号的多分量多频调制特点，提出了一种基于奇异值分解的最优小波解调技术。首先，采用小波变换的最小Shannon熵作为时间尺度分辨率的度量指标，将其应用到Morlet分析小波的参数优化选择中；其次，对常规小波参数选择方法进行了改进，利用奇异值分解技术对最优小波变化尺度进行了迭代搜索。该方法可以很好地降低噪声信号，有效提取信号中的周期成分，具有较好的瞬态信息提取能力。试验结果也表明了该方法在齿轮箱故障特征提取中的重要性以及降噪方法的有效性。

摘要:针对轴心轨迹图像的特征不易提取，传统基于图像处理的轴心轨迹识别方法普遍存在信息提取不全面、形状表征不准确、特征向量与形状映射关系不明确等问题，提出了一种模仿人眼的轴心轨迹识别方法。该方法首先模仿人的眼睛来提取轴心轨迹结构、区域和边界3方面最直观有效的信息；然后，通过有效信息的全面集成完成形状的综合准确表征，使特征向量与形状之间的对应关系足够明晰；最后，通过反向传播（back propagation, 简称BP）神经网络、径向基函数（radical basis function, 简称RBF）神经网络和概率神经网络（probabilistic neural network,简称PNN）实现汽轮机轴心轨迹的自动识别。实验表明，提出的轴心轨迹识别方法简单、高效、准确。

摘要:为了解决具有外部干扰以及建模误差的多关节机械臂的轨迹跟踪问题，提出了一种机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制方法。采用非奇异终端的滑模面，基于反演方法以及滑模控制的原理，设计了反演滑模控制器。针对由于外部干扰以及建模误差引起的反演滑模控制系统中不确定的因素上界，设计了径向基（radial basis function,简称RBF）神经网络的自适应律，对不确定因素上界进行了在线估计，并对控制系统的稳定性使用了Lyapunov定理进行证明。仿真分析结果表明，所提出的方法不仅可以减少系统中存在的抖振现象，而且具有较好的轨迹跟踪性能和较强的鲁棒性。

摘要:振动试验过程中削波会引起信号的功率谱密度下降，局部频率点对应的功率谱密度误差过大将导致试验结果的可信度降低,尤其对于模态试验，输入信号削波可能导致信号谱型局部“下凹”，甚至产生错误的试验结果。从偏斜度、峭度、概率分布和功率谱密度等方面分析了高斯信号及非高斯信号的特性，介绍了功率谱密度补偿的频谱均衡及比例-积分-微分(ｐroportion-integration-differentiation,简称PID)两种算法，并对比了这两种算法的补偿效果。结果表明：对于高斯信号，两种算法从迭代次数及最小误差对比区别不大，且均能满足均衡要求；对于非高斯信号，PID算法实现较小误差的同时，迭代次数少，具有一定优势。

摘要:合理有效地利用验前信息是小子样评估中的关键问题。针对复杂装备小子样测试性评估问题，考虑了不同验前信息的可信度和重要度，提出了一种混合Beta分布的复杂装备小子样测试性评估方法。算例表明，在小子样前提下，传统统计方法得到的测试性置信下限过于保守；现有的可信度度量方法大都直接基于数据层，没有考虑验前信息的来源。混合Beta分布的复杂装备小子样测试性评估方法不仅考虑了验前信息的可信度，还对验前信息的重要度进行了分析，评估结论更加合理，具有较好的工程应用价值。

摘要:针对三次样条插值(cubic spline interpolation，简称CSI)局部均值分解(local mean decomposition，简称LMD)方法在处理故障振动信号时准确性较低的缺陷，提出了一种集成自适应波形匹配、三次B样条插值(cubic B-spline interpolation，简称CBI)以及正交性判据(orthogonality criterion，简称OC)LMD改进方法。首先，利用自适应波形匹配技术对原始信号进行数据延拓;然后,采用CBI代替CSI求解信号的上、下包络线，进而求得局部均值函数和包络估计函数;最后,以OC作为乘积函数(product function，简称PF)内部迭代过程结束的判断条件，形成一种改进的CBI-LMD方法。仿真分析与实验验证的结果表明，该改进方法具有更好的信号分解性能，能够准确有效地提取出复杂非平稳信号的重要特征。

摘要:针对混凝土结构被动监测中的压电陶瓷（也称锆钛酸铅，Pb-based lead zirconium titanate, 简称PZT）传感器信号的多功能特性，提出了PZT传感器不同用途信号的提取方法。根据不同功能信号的频率范围差异，通过小波Mallat分解，得到用于反映结构整体动态信息的振动信号以及局部断裂破坏引起的声发射信号，通过与加速度传感器和声发射传感器信号比较，验证了提取方法的正确性，并将该方法应用到钢筋混凝土框剪结构模型地震破坏试验的实时监测中。试验结果表明，应用该方法提取到的振动信号能准确测得结构主频率等结构的动态信息，声发射信号部分能清楚捕捉局部损伤引起的能量释放情况。应用该方法可准确提取出结构的振动信号和声发射信号，利用同一PZT传感器能够实时评估和监测结构的整体动态特性和局部损伤状况。

摘要:为达到桥梁结构损伤识别的目的，基于小波包分析方法提出了小波包能量变化率平方和(the sum square of wavelet packet energy change rate，简称WPERSS)损伤指标。分别将健康与损伤结构的加速度响应信号进行小波包分解得到小波包能量，通过计算小波包能量变化率平方和损伤指标进行损伤识别。对简支梁模型进行数值模拟，分析单一损伤与两处损伤时不同损伤程度的损伤识别情况，分析不同噪声水平对识别效果的影响。结果表明，该指标可有效识别损伤位置且对噪声具有鲁棒性。对装配式双塔斜拉桥模型进行试验，联合多个测点响应的损伤指标可以判别结构的不同损伤状态，验证了小波包能量变化率平方和指标的有效性。

摘要:为了提高压缩机叶轮的加工效率，研究了解析法构建铣削稳定性叶瓣图的方法，并利用该方法实现对FV520B材料加工的参数优化。通过该方法可以选取合适的加工转数和切削深度，避免颤振，使加工后的工件达到要求的精度及表面质量，并能够保护刀具和机床的安全、可靠度。通过实验数据分析获取构建叶瓣图的所需参数，构建稳定性叶瓣图，并在所构建的叶瓣图中选取不同测试点，对叶瓣图进行正确性验证。研究表明，该方法在实际叶轮加工制造中具有重要意义。

摘要:提出了一种利用切削声实现刀具磨损状态多特征监测的方法。根据经验模态分解与Hilbert变换理论，提取切削声信号的内禀模态能量与不同频段的Hilbert谱能量作为监测信号的备选特征。采用支持向量机作为分类器，针对备选特征的有效筛选问题，利用多种群遗传算法对分类器的输入特征进行了优化，剔除备选特征中的干扰特征，利用多种群遗传算法对分类器的模型参数进行了优化。利用优化后的分类器对测试样本进行分类，并与优化前的分类结果进行了对比。结果表明，优化后分类器的分类性能得到了明显提升，该方法可以对刀具磨损状态进行有效识别。

摘要:基于Laplace变换推导出含集中质量与集中刚度弹性梁的振型函数和典型边界条件对应的频率方程，针对有一个集中质量与一个集中刚度的悬臂梁，求解出其固有特性，并利用基于自然激励技术（natural excitation technique，简称NExT)的特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm，简称ERA)，即NExT-ERA法对相应结构系统进行了模态识别。通过对比解析结果和实验结果，分别讨论了集中质量与集中刚度大小变化和位置变化时对梁振动特性的影响，得出了集中质量和集中刚度在悬臂梁上位置和大小变化时，悬臂梁固有频率的相应变化规律，为工程中具有集中质量和集中刚度等直弹性梁的振动分析方法和集中参数布置设计提供了参考。

摘要:基于弹性动力学和实验对高速轻型平面并联机器人的动态响应进行研究。首先，根据机构的几何和惯性非线性建立机构运动微分方程组，对机构的两个典型位形的动态响应进行分析；其次建立了由3-RRR轻型并联机构和控制系统组成的实验装置,对理论分析进行了验证.结果表明,在位形2理论分析和实验一致,即机构的残余振动很快衰减; 在位形1,理论分析与实验两者不同,实验测量的动态响应为自激振动,而数值仿真得到衰减的残余振动。同时，结果也表明机构在不同位形有不同的动态响应。

摘要:为了快速、有效抑制由于质量不平衡引起的转子振动并在线监测转子的实时平衡状态，基于模块化设计思想设计了一种针对电磁式主动平衡装置的嵌入式在线自动平衡控制系统。使用数字信号处理器(digital signal processor,简称DSP)和现场可编程门阵列(field programmable gate array,简称FPGA)构建了一种快速平衡控制器，基于影响系数法建立了自适应平衡控制模型，采用C和C#语言分别开发了多线程的平衡控制软件和人机交互界面，针对某国产电主轴完成了整个系统功能的试验验证。结果表明：当主轴在3 kr/min平稳运行时，通过该自平衡系统可将其振动大约降低43%。

摘要:针对现有机械振动信号去噪算法需要一定先验知识的问题，提出了一种基于字典学习和稀疏编码的自适应去噪滤波方法。根据信号的本质特性，应用在线字典学习方法对原始数据进行学习和训练，寻求数据驱动的最优字典空间。引入正交匹配追踪算法，确定原始信号在最优字典空间上的稀疏表示。基于稀疏编码和优化字典，重构原始信号，实现信号去噪。仿真和试验结果表明，相对于现有去噪方法，基于字典学习和稀疏编码的方法自适应能力强，去噪效果好

摘要:以提取变压器绕组振动信号有效特征为目的，对多尺度熵（multiscale entropy, 简称MSE）适用于非平稳非线性振动信号分析的特点和机理进行分析,在此基础上将其引入变压器绕组振动信号的特征提取中。利用不同尺度内信号样本熵的变化来反映变压器绕组运行状态的改变，将其作为一个能定量描述绕组故障信号特征的有效特征参数。实验数据分析表明，与样本熵相比，多尺度熵能更好地实现故障信号特征的定量提取，是表征变压器绕组不同故障信息的一种有效参数。

摘要:为了分析刀具正常磨损后铣削颤振稳定域和表面位置误差，对刀具不同磨损状态下的切削力系数进行辨识，基于全离散法研究刀具正常磨损后铣削颤振稳定域和表面位置误差特性。发现当刀具正常磨损后，铣削系统的稳态临界切深呈现上升的趋势；随着工件表面洛氏硬度的提高，铣削系统稳态临界切深逐步下降，刀具正常磨损后临界切深与后刀面无磨损临界切深的差别逐步变小；在稳定域的局部会出现表面位置误差增加的情况。试验表明，该理论模型可以有效优化刀具正常磨损后的加工参数。

摘要:为解决硬目标侵彻过载信号的降噪问题，提出侵彻加速度信号的奇异值分解技术。首先，通过主体奇异值分量稳定原则确定信号的重构子矩阵；然后，利用前K次奇异值能量占优法则提取奇异值的有效阶次，在此基础上对实测信号进行奇异值分解；最后，利用分解出的有效奇异值完成信号的重构。实验证明，经此方法处理的侵彻过载信号可以有效剔除隐含在弹体加速度信号中的振动和噪声，重构后的加速度曲线具有比小波降噪效果更好的信噪比，积分得到的位移曲线能较好反映实际侵彻深度，是侵彻过载信号处理的一种新的可行方法。

摘要:基于高坝的工作特点，提出一种适用于泄流结构的工作模态参数时域辨识方法。对于低信噪比泄流结构振动信号，首先，利用小波阈值 经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）联合滤波方法滤除低频水流脉动噪声和高频白噪声，得到结构振动有效信息；然后，通过希尔伯特 黄变换（Hilbert-Huang transform,简称HHT）原理辨识结构系统的固有频率及阻尼比；最后,结合奇异熵增量理论对系统模态进行定阶和模态验证。仿真研究表明，该方法能够有效避免模态分解中的频率混杂，具有较强的鲁棒性以及较高的辨识精度。将该方法应用于三峡重力坝5号溢流坝段，可准确辨识出结构系统的工作模态参数，为研究高坝泄流结构安全运行与在线无损动态检测提供基础。

摘要:以SKF6205-2RS深沟球轴承为研究对象，运用Hertzian接触理论、弹性力学及滚动轴承几何学，建立了可预测滚动轴承不同损伤位置和程度的状态模型，并通过Runge-Kutta数值方法获取了系统响应。计算结果表明：径向负荷作用下，模型对内圈、外圈、钢球局部损伤所激励的频率及其谐波成分可进行良好预测；阐述不同状态下轴承振动规律，论证连续Haar小波变换周期性；利用连续Haar小波变换在时间 尺度域上所特有的周期性结合自相关消噪，提出了一种滚动轴承早期损伤特征提取的自相关连续Haar小波方法。诊断实例证明，这种方法能够有效消除信号的噪声，提取信号的弱冲击成分。