摘要:针对汽车覆盖件拼接模具铣削过程中刀具易磨损破损、已加工表面精度低的问题，对铣削拼接缝过程进行了切削力微元建模。根据加工材料硬度的不同，把每一切削周期的切屑厚度建成切削角度的函数关系，得到不同切削角度下剪切力和犁耕力模型。通过引入单自由度斜体碰撞模型，运用霍普金森压杆试验得到不同主轴转速下刀-工碰撞的弹性变形量δ，进而得到过缝处刀具受到的冲击力。结合剪切力、犁耕力模型与冲击力模型得到过缝区域铣削力预测模型。切削试验与仿真结果具有很好的一致性，证明所建立模型的正确性。研究了不同进给方向下的表面质量，对已加工表面质量、表面粗糙度及工件间高度差进行分析，结果表明,由高硬度切向低硬度工件时可以获得较好的表面质量。所得结果为汽车覆盖件拼接模具铣削加工的工艺优化提供了理论支持。

摘要:航空结构服役于时变环境极易导致结构损伤监测信号产生不确定的变化，从而降低损伤监测的可靠性，已成为阻碍航空结构健康监测技术应用的关键问题之一。针对此问题，提出了一种基于导波强化裂变聚合概率模型的损伤监测方法。首先，提出了一种强化裂变聚合建模算法建立稳定的高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM），从而建立导波监测特征参数在时变因素影响下的概率模型；其次，采用概率分量最小匹配Kullback-Leibler距离来定量表征高斯混合模型在损伤作用下的累积迁移趋势，从而实现损伤判别。在真实飞机大梁结构上对方法进行验证，结果表明，该方法能够在时变边界条件影响下实现损伤的可靠和稳定监测，且与基于导波损伤因子的监测方法相比，损伤监测的可靠性得到明显提高。

摘要:针对一端支承松动的转子滚动轴承系统，利用遗传算法对松动端的故障非线性参数进行识别。针对传统遗传算法的早熟收敛问题，提出了一种改进的遗传算法。通过适应度函数的构建，将参数识别问题转化为参数优化问题，改进了遗传算法中新一代种群的生成机制。父代种群进行交叉与变异操作后，并不直接产生新一代种群，而是取父代种群与生成的种群中适应度排序靠前的个体组成新一代种群。改进的遗传算法能以较大的变异率进行遗传进化，克制了遗传算法的早熟收敛问题，加快进化速度。用改进遗传算法识别了转子支承松动参数，并研究了变异率和噪声对识别结果的影响。研究表明，改进的方法能有效提高松动参数的识别效率，变异率最高可达0.3，噪声不超过10%时能具有理想的识别精度。基于支承松动转子实验台的实测信号，利用改进遗传算法进行了参数识别，验证了改进算法的有效性。

摘要:基于改进的浸入边界-晶格Boltzmann方法研究蠕动流问题，采用晶格Boltzmann法描述流场，用改进的浸入边界法实现管壁运动流体流动之间的相互作用，将变形管壁的运动速度作为速度源引入晶格Boltzmann方程，代替了传统浸入边界-晶格Boltzmann法中固态变形力与流体速度之间的转换。分析了管道内蠕动流场的分布情况，研究了各相关参数如振幅比、频率、液体黏度以及波数对流量的影响，数值结果与已有的结果进行了对比，证实了本研究方法的合理性与有效性。

摘要:伸展运动悬臂梁属于典型的时变参数结构。由于质量和刚度随时间的变化，使经典的动力学理论在求解梁的振动方程时不再适用。为了研究伸展悬臂梁的振动特性以及能量的变化情况，首先，利用伸展运动悬臂梁的振动方程得出梁横向振动能量的表达式，进而得出能量的变化图，并直观的对比梁失稳前后能量的变化情况。利用数值方法分析伸展梁的振动特性，讨论失稳后能量在各模态之间分配的情况。结果表明，梁在失稳以后，能量在各模态之间分配的规律与失稳前能量分配规律有较大的变化。

摘要:针对铝薄板的Lamb波缺陷检测，提出了一种基络幅值的导波缺陷成像及其优化方法。将稀疏压电陶瓷传感器（piezoelectric ceramic transducer，简称PZT）阵列作为收发装置产生激励信号和采集导波信号，利用健康信号与缺陷信号的差信号，提取出含有缺陷位置信息的包络曲线。引入了包含有位置权重矢量的因子以突出缺陷像素点的特征，借助适当的罚函数，从而将提高导波成像质量问题转换为求解一系列无约束优化求解问题。应用鲍威尔赫斯廷斯（Powell-Hestenes，简称PH）乘子算法确定了增广目标函数，实现了权重矢量优化，提高了成像质量。实验结果对比表明，该成像算法对铝板中缺陷的定位误差小，成像直观清晰并且缺陷识别明确，实现了导波成像的优化处理。

摘要:针对滚动轴承特征频率提取问题，提出自适应部分集成局部特征尺度分解（adaptive partly-ensemble local charact-eristic-scale decomposition，简称APLCD）与小波包变换（wavelet package transform，简称WPT）结合的APLCD-WPT方法。首先，利用APLCD对滚动轴承振动信号进行处理，通过添加幅值随频率变化的噪声改善信号极值点分布，再提取内禀尺度分量（intrinsic mode component，简称ISC）；其次，对ISC分量中模态混淆部分使用WPT进行修正，提取滚动轴承特征频率信号。应用提出方法对实测的卧式螺旋离心机振动信号进行研究，结果表明，基于APLCD-WPT的算法能够有效地解决模态混淆问题，实现特征频率信号的精确提取。

摘要:针对带T型分支的输电线路的故障判支死区问题，为了实现故障精准定位，提出一种基于小波能量谱的T型输电线路测距新算法。利用三次B样条小波变换模极大值算法提取故障特征，在非死区范围内，由三端测距法即可准确完成故障测距；在死区范围内，通过小波能量谱算法判断故障分支，再利用三端测距法完成故障测距。该算法解决了T型线路故障分支判别的死区问题，消除了噪声和波速不稳定带来的影响。仿真软件仿真结果表明，所提方法能够满足T型线路故障测距的要求，不受故障类型和过渡阻抗的影响，并且解决了O区测量盲区的难题。

摘要:针对不利环境作用、损伤等易造成结构局部损伤且刚度退化程度不均匀的问题，以受弯梁为研究对象，从构件动力特性入手，综合考虑损伤前后的模态挠度曲率和固有频率变化，提出了基于频率变化率的刚度非均匀退化识别方法。首先，在柔度矩阵的基础上推导模态挠度曲率，通过损伤前后模态挠度曲率的改变量识别损伤位置参数，判定损伤区域；其次，对损伤区域进行节段划分，从欧拉-伯努利梁的动力方程出发建立损伤程度、损伤区域位置参数与固有频率之间的矩阵函数，实现直接利用频率值变化评估构件不同区域损伤程度。研究结果表明，该方法能很好地识别结构局部损伤位置和损伤程度，尤其是对于结构局部刚度不均匀退化的评估具有明显的优势。

摘要:由于压电驱动器的迟滞现象会使微操作平台出现非线性问题，严重影响了其运动精度和重复定位精度。为了解决该问题，提出一种前馈补偿同反馈调节相结合的复合控制算法。联合离散Preisach模型与支持向量机建立反映平台迟滞现象的理论模型，基于该模型采用迭代搜索方法得到离散Preisach逆模型，根据该逆模型对平台进行前馈补偿。反馈调节采用比例-积分-微分(propotion-integral-derivative，简称PID)控制，以校正前馈补偿无法消除的偏差及由模型不确定性所引起的误差。为了说明所提出的控制方法的可行性，对复合控制、前馈控制和PID进行实验验证比较分析，实验结果表明，所提出的控制方法具有更好的控制精度和响应快速性。

摘要:基于非下采样轮廓波变换的多尺度分解和多方向分解的特性，提出一种用于时频图像特征提取的方法。首先，将振动信号变换到时频域得到时频图像，并利用Matlab将得到的时频图像转换为灰度图像；其次，对该图像进行非下采样轮廓波变换，得到其高频和低频子带，根据高频子带和低频子带所包含信息不同，研究不同的特征提取方法，笔者提取高频子带的能量和低频子带的均值、标准差作为特征值；最后，利用支持向量机（support vector machine, 简称SVM）对齿轮箱的不同程度故障以及滚动轴承故障进行分类测试。实验结果验证了该方法提取时频图像特征量的有效性，为设备的状态识别提供了一种有效的方法。

摘要:为实现采煤机截割过程中截齿合金头失效形式的监测和识别，提出一种基于BP神经网络的多特征信号识别截齿合金头失效形式的方法。测试提取截割过程中合金头龟裂、合金头脱落、合金头崩刃和合金头严重磨损4种截齿x，y，z三个方向上的振动特征信号和截割电机电流特征信号，选取特征值信号的最大值、均值和方差作为特征样本对BP神经网络进行学习和训练，建立截齿合金头失效形式的识别模型，实现截割过程中截齿合金头失效形式在线监测与准确识别。实验结果表明，BP神经网络的判别结果和测试样本的实际失效类型相符，能够对截齿合金头失效形式进行准确识别，为实现采煤机截齿在线监测和失效形式识别提供新的方法和手段。

摘要:为了检验隔震设计并保证结构的安全性，在某中学教学楼上设计并安装了一套隔震结构长期健康监测系统，记录该结构的主要环境因素参数以及结构在不同荷载工况作用下的响应数据。基于采集到的结构加速度响应数据，采用改进的Morlet小波模态参数识别方法对其进行实时分析处理，识别结构在不同工况下的结构模态参数，分析环境因素以及人为活动对其影响规律。分析结果表明，人员活动以及环境温度的变化对隔震结构的动力特性有较大影响，应在设计时予以考虑。最后，对结构健康监测系统采集到的两次地震响应数据进行分析，给出隔震结构在地震作用下的结构特性变化规律。

摘要:针对应用在航空结构中的碳纤维增强树脂基复合材料（carbon fiber reinforced plastics ,简称CFRP）的冲击与振动检测的需求，提出了利用电阻式应变片实现冲击定位的方法。通过应变片获取动态应变信号，运用小波变换提取信号的波达时间，采用Mindlin板理论计算波速，最后使用笔者提出的定位算法计算冲击源的位置。在一个尺寸为400mm×400mm×2mm的CFRP层合板样板上进行实验，结果显示误差小于10mm，证明所提出的方法可用于碳纤维增强树脂基复合材料层合板的冲击定位，为航空结构的结构健康监控提供了一定的依据。

摘要:颤振是金属切削加工过程中由于刀具和工件之间相互作用所产生的一种强烈的自激振动现象，会导致切削力幅值增加且发生剧烈波动，进而降低工件表面质量和刀具使用寿命。针对此问题，基于铣削过程稳定性预测分析方法建立多硬度拼接工件的动态铣削系统，对多硬度拼接模具铣削过程稳定性进行深入研究，实现了对拼接模具铣削加工过程颤振稳定域的仿真，进而研究了模态参数对稳定性叶瓣图形状的影响。最后通过时域分析、表面形貌和刀具磨损的研究，综合验证了稳定性预测曲线的精度。研究结果为多硬度拼接模具铣削加工提供理论基础，并设置合理的加工参数来实现金属最大切除率，为大型汽车覆盖件模具铣削加工提供理论依据及技术指导。

摘要:针对旋转机械中滚动轴承早期信噪比较低的故障特征提取困难问题，提出了一种基于能量的变分模式分解(variational mode decomposition, 简称VMD)模态数〖WTBX〗k〖WTBZ〗优化选取方法，用以提取滚动轴承早期故障特征，同时避免了信号分解过分或不足。首先，对振动信号进行VMD预分解，分别在不同〖WTBX〗k〖WTBZ〗值条件下计算分量信号能量与原始信号总能量；其次，根据基于能量的模态数〖WTBX〗k〖WTBZ〗选取准则，确定最佳模态数值对信号进行VMD分解；最后，通过峭度准则选择分量进行信号重构，对其进行包络分析，提取故障特征频率。将该方法运用到实际故障信号中，有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征，实现了早期故障特征判别，具有一定的应用价值和实际意义。

摘要:智能航空发动机及其他机械系统的智能化需要抗高振动和大冲力的原位集成传感器，要满足高温、高振动、高冲击的苛刻工作环境。为此制作了发动机涡轮叶片原位集成高温温度传感器，并且进行了一系列的高温试验和振动冲击试验。该原位集成传感器利用微机电系统（micro-electro-mechanical-system, 简称MEMS）制造技术制作在涡轮叶片表面，不仅可以原位测量高达800℃的环境温度，并且具有很高的机械强度，可以承受高达40g的振动和100g的冲力。

摘要:针对复杂的转子振动信号中同时存在随机噪声干扰和工频噪声干扰的问题，提出了基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法。首先，对振动信号进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD），根据奇异值谱确定振动信号有效奇异值阶次；其次，对有效阶次范围内的奇异向量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform，简称FFT)，依据幅值谱筛选出对应于工频噪声的奇异向量；最后，利用其余的奇异值和奇异向量进行重构得到降噪的时域信号。通过仿真信号和工程试验信号对该方法进行了验证，结果表明，基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法，不但能有效降低振动信号中的随机噪声干扰，还能有效降低工频噪声干扰，同常用的陷波器方法相比所提出方法具有明显优势。

摘要:针对现有轴承健康评估方法在空间机构轴系上应用难度大的问题，提出了一种基于模糊C-均值聚类的空间机构轴系健康评估方法。首先，定义了新特征参数——特征谱线明显度；其次，提取了优良、故障两类典型轴系及待评估轴系振动实测信号峭度和包络频谱特征谱线明显度；然后，以峭度和特征谱线明显度两种特征参数为输入，通过模糊C-均值聚类模型获得了各待评估轴系对优良轴系类的隶属度；最后，根据隶属度计算轴系健康指数。应用实例表明,该方法既可对轴系健康状态正确排序，又可在高转速下给出可靠的健康指数，验证了该方法的可行性和有效性。

摘要:针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取， 以及故障识别率偏低这一问题，提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型（variable predictive model-based class discriminate，简称VPMCD）的自动机故障诊断方法。首先，对采集到的信号进行小波阈值降噪处理；其次，利用小波包分解的方法对振动信号进行分解，得到多个尺度下的信号分量；然后，计算不同尺度下信号的样本熵值，并提取对故障特征较为敏感的尺度因子，组成故障特征向量；最后，利用多变量预测模型对故障特征向量进行训练和识别，进而实现自动机的故障诊断。自动机故障诊断试验分析结果表明，利用多尺度样本熵和多变量预测模型的方法可以准确识别多种典型的自动机故障类型。

摘要:针对分布式驱动电动汽车直驱轮毂电机系统电流、转速传感器故障问题，研究传感器鲁棒故障检测与定位方法。考虑电机模型中含有未知输入和噪声，通过系统降阶的方式对未知输入进行解耦，采用卡尔曼滤波器(Kalman filter, 简称KF)滤除解耦后子系统的白噪声，并设计最优未知输入观测器(unknown input observer, 简称UIO)实现系统状态估计，得到了一种较强鲁棒性的残差产生器。采用极大似然比(generalized likelihood ratio, 简称GLR)的方法评估残差信号并确定阈值，提出了一种传感器故障定位方法。台架实验结果表明，提出的基于最优UIO的传感器故障诊断方法能够实现电动汽车直驱电机系统传感器故障辨识与定位。

摘要:为了探究反倾岩质边坡在地震作用下的动力响应特性，对一个包含两组正交节理的二维反倾边坡进行振动台试验研究。试验考虑了不同动力参数如波型、幅值和频率对边坡动力响应的影响规律。研究结果表明，坡面水平加速度放大系数随相对高程的增加而增大，基本呈现非线性放大特征，越接近坡顶放大趋势越明显；随着波幅值的增加，加速度放大系数总体呈现増大趋势，但会受岩体结构和波型的影响；随着波频率的增大，加速度放大系数有增大趋势；波型对边坡动力响应有一定影响。该模型边坡在动力作用下主要表现为近坡表处剪切裂纹与张拉裂纹相互扩展并贯通，形成台阶式裂缝的破坏现象，坡体整体沿着节理面发生弯曲拉裂破坏。该研究具有一定的理论和实践意义。

摘要:针对青藏铁路冻土带路基下沉问题，为了实现高原机车转向架低动力作用，基于车辆多体系统动力学理论，建立了两种不同悬挂方案的高原机车动力学模型，研究了不同一、二系悬挂刚度比μ对车体、构架以及轮轨垂向振动的影响。发现一、二系悬挂刚度比在0.5～3范围内变化时，轮轨垂向力和构架垂向振动加速度增大了11.24%和12.2%，车体平稳性指标和垂向加速度分别减小了11.3%和15%，并分析了高原线路上两种悬挂方案机车动力学特性。计算结果表明， 选择刚度较大的二系悬挂，虽然一定程度上恶化车体平稳性指标，但较小的一系刚度在中低速范围内，能够降低由轨道不平顺引起轮轨垂向冲击，显著抑制了对轨下部分损伤较大的低频振动，减小运行过程中机车对轨下部分的损害。

摘要:在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中，因混合信号中转频分量相对较小，使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障特征，但这种算法不能确定故障位置，而且可能会出现误判。针对这一问题，提出了基于角域自回归（auto regressive，简称AR）模型滤波的处理方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法从降采样处理的混合信号中提取齿轮瞬时啮合频率趋势线并估计转速，根据估计转速信息对原混合信号进行等角度重采样，获得了角域信号。利用角域信号中齿轮啮合振动成分具有周期性的特点，使用AR模型对其滤波，并且对滤波后信号进行包络阶比分析，完成故障判断。通过处理仿真信号和实验信号，验证了该方法不仅能有效地去除齿轮噪声，并且可以判断轴承故障位置。

摘要:针对滚动轴承早期故障诊断困难的问题，从经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）以及包络谱出发，为解决EMD抗噪效果较差、具有端点效应等局限性，提出了盲变分模态分解(variational modal decomposition，简称VMD)主成分分析（principal component analysis，简称PCA）包络谱熵结合倒谱包络的轴承故障诊断方法。首先，对滚动轴承的振动信号进行了变分模态分解；其次，对分解得到的分量进行PCA去相关处理；然后，对分量计算包络谱熵，选择熵值小于其平均值的分量进行信号重构；最后，对重构的信号进行倒谱包络分析。实验结果表明，该方法能有效地提取出滚动轴承的故障频率，从而判断出滚动轴承的损伤位置，并且具有良好的抗噪能力。

摘要:以吉林大学工程仿生实验室的土槽实验台作为参照，设计并搭建了柔性履带土槽实验系统，合理配备传感器实现了车体下陷量、倾角、电机转速、前进速度、电机驱动力矩及履带-土壤作用应力等数值的实时在线测量，并实际安装激光测距仪所用的圆盘等构件实现了履带形态的分段捕捉。以车体沉陷量为实验指标，车体载荷、履带宽度为实验因素设计正交实验方案，在履带3种不同预紧程度下进行土槽实验，并采集车体的沉陷量和倾角。通过回归分析，拟合得到履带不同预紧程度下车体沉陷关于车体载荷、履带宽度及滑转率的三元回归方程，方程拟合效果较好，置信度均为0.99，相关系数均不小于0.9。车轮沉陷量实验值与回归方程计算值之间的平均相对误差小于10%。本研究结果可为预测柔性履带应力分布计算以及在软土地面的通过性提供数据支持和重要参考。

摘要:采用激光电子散斑干涉测量技术(electronic speckle pattern interferometry, 简称ESPI)对悬臂矩形损伤蜂窝夹心复合板稳态振动下的振型进行了实验研究。通过完整试样的振型测量结果与有限元模拟均匀悬臂金属板结构振型的类比，验证了有关蜂窝夹心复合材料具有横观各向同性假设的观点，获得了悬臂矩形蜂窝夹心复合层板前14阶离面振动模态的振型图。实验结果表明，结构的损伤导致其局部刚度改变，使得共振频率减少，损伤对其高阶振型的形状改变较为明显，有时甚至是模态跃迁。

摘要:针对现有真空电弧焊接技术引弧过程的各关键因素没有明确标准，大部分依据经验来调节各因素的数值等问题，对真空电弧焊接设备的引弧过程影响因素进行了研究。以快速建立电弧、得到稳定引弧电流为目的，从电弧建立的基本机理入手，对氩气流量、击穿电压、击穿距离以及钽管直径等引弧过程中各影响因素进行了逐一分析。使用自适应神经模糊推理系统(adaptive neural network based fuzzy interference system，简称ANFIS)模型建立引弧最优参数预测模型，使用氩气流量、真空度、击穿距离及钽管直径作为模型输入，预测击穿电压最优值。通过现场实验，验证和完善了理论研究以及本研究参数预测模型的预测性能。结果表明，使用本研究的预测模型得到的系统参数进行引弧实验，引弧电流稳定，符合工艺要求。

摘要:为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率，提出了一种基于混沌的生物地理学优化算法（biogeography based optimization with chaos, 简称CS-BBO）和支持向量机（support vector machine, 简称SVM）相结合的故障诊断方法。首先，将混沌理论引入到生物地理学优化算法（biogeographybased optimization, 简称BBO）中，得到CS-BBO算法；其次，通过CS-BBO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数，增强SVM的学习能力和泛化能力；最后，通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障，利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性。结果表明：CS-BBO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断；与BBO算法优化SVM模型相比，该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。

摘要:尝试使用向量拟合法对变压器表面振动数据进行拟合分析。首先，通过与频域复指数最小二乘法的对比，验证向量拟合法的适用性；其次，用向量拟合法分析变压器表面振动数据，发现变压器由100Hz工作频率及其倍频引起的强迫振动响应占据主导地位，变压器底部靠近铁芯处振动量级更大。将底部振动数据单独进行向量拟合法分析得到局部模态，为振动测点位置优化和故障识别提供参考依据。