摘要:针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题，提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition，简称VMD)多尺度散布熵（multiscale dispersion entropy, 简称MDE）和极限学习机(extreme learning machine，简称ELM)的柱塞泵微弱故障诊断方法。首先，采集各状态的振动信号进行VMD分解，得到若干模态分量，根据各模态分量Hilbert包络谱中特征频率能量贡献率大小，提出以归一化特征能量占比(feature energy ratio，简称FER)为重构准则的变分模态分解特征能量重构法(variational mode decomposition feature-energy-reconsitution，简称VMDF)，对各模态分量进行信号重构；其次，计算重构信号的MDE，对各尺度散布熵进行分析，选择有效尺度散布熵作为特征向量；最后，将提取的特征向量输入ELM完成故障模式识别。柱塞泵不同程度滑靴端面磨损故障的实验结果表明，该方法不仅提高了模式识别效率，还可以更好地反映故障程度变化规律，具有较好的应用性。

摘要:为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估，提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks, 简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先，以轮毂电机运行安全为目标，着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度，在时域和频域中提炼出多个敏感度高的特征参数来表征轮毂电机的运行状态，并将其作为DBNs的观测节点；其次，基于速度片构建轮毂电机机械故障诊断模型，解决其运行状态在相邻时间片之间无法构建转移概率分布的问题，根据不同速度片之间的转移概率分布，建立以二速度片展开的DBNs，实现对轮毂电机机械故障的在线诊断；最后，通过轮毂电机综合台架试验，验证了该方法对轮毂电机机械故障在线诊断的有效性。

摘要:为了进一步提高强震区隧道软岩洞口段的震时安全性，依托白云顶隧道进口段工程，对采用钢纤维混凝土二衬、玄武岩纤维混凝土二衬和钢筋混凝土二衬的隧道软岩洞口段进行了大型振动台动力模型试验。试验结果表明：采用纤维混凝土二衬提高了支护结构的强度及韧性，可有效提高隧道结构的震时安全性；硬岩段隧道结构安全性由运动相互作用控制，采用纤维混凝土二衬，隧道结构所承受的地震惯性力变化很小，安全系数最小值提高较大，最高增长了71.07%；软岩段隧道结构安全性由运动相互作用和地震惯性相互作用共同控制，采用纤维混凝土二衬对于抵抗隧道结构所承受的地震惯性力作用明显，安全系数最小值最高增长了30.40%。该研究成果可为强震区软岩洞口段的抗震设防设计提供参考。

摘要:利用压电纤维对Lamb波传感的良好方向性，将3根压电纤维按0°，45°和90°布置并固化在聚合物基体中，制成压电纤维传感器用于检测Lamb波传播方向。理论推导了窄带激励下压电纤维对Lamb波的方向传感响应特性，通过压电耦合仿真分析和实验测试研究了不同频率下压电纤维的方向传感特性，提出了一种基于误差函数的主应变方向估计方法，分析对比了直角三角形（0°，45°，90°）、Y形（0°，120°，240°）和等边三角形（0°，60°，120°）3种压电纤维布置方案下主应变方向识别结果。研究结果表明，压电纤维传感器具有良好的Lamb波传播方向检测性能，可为无需Lamb波波速的缺陷识别方法提供传感技术支持。

摘要:在功率超声的应用中，精确的振幅控制是决定加工质量的重要因素。传统的检测控制结构需要复杂的外部仪器或检测电路，可能存在灵活性差及非线性等问题。针对此问题，提出了一种轻量级振幅检测与控制方案。该方案采用高速AD转换器采样换能器的工作电流和电压，实时计算可以反映振幅的动态支路电流。采用现场可编程逻辑门阵列（field-programmable gate array，简称FPGA）作为超声电源控制器，同时对换能器工作频率和动态支路电流进行闭环控制。在本设计中，超声电源工作在反谐振点以获取较高的能量传输效率。实验结果表明，该方案能够准确地控制振幅，并能在负载变化较大时稳定振幅。

摘要:为了探究三稳态压电振动能量采集器的动力学特性，以磁机压电耦合型三稳态压电振动能量采集器(tri-stable piezoelectric vibration energy harvester，简称TPVEH)为研究对象，利用磁荷法、力平衡和基尔霍夫定律分别建立了采集器末端磁铁与外部磁铁之间的非线性磁力模型和系统集总参数动力学模型。仿真分析了磁铁间距、激励加速度幅值和频率等参数对采集器动力学特性和采集电压的影响。研制了三稳态压电振动能量采集器原理样机，搭建了实验测试平台，实验验证了仿真结果的正确性。研究结果表明，随着激励加速度幅值增大，能量采集器依次经历单稳态、双稳态和三稳态3种运动状态，且三稳态运动时的工作频带和输出性能(位移、速度和采集电压)比双稳态和单稳态时要高。

摘要:为了明确重载列车对朔黄铁路的适应性，利用“斜楔弹簧”简化方法建立了摩擦式缓冲器模型。模型仿真与实测数据的对比结果具有较高的一致性，表明该缓冲器模型可有效模拟缓冲器动态行为。基于实验数据拟合得到的经验公式，建立了列车空气制动模型并验证了模型的正确性。通过动力学仿真的方法，分析了重载列车在朔黄铁路上运行的全程车钩力，并研究了列车在坡道上的纵向动力学特性。结果表明：几次较大车钩力发生时，列车均位于下凹型变坡道上；列车在变坡道紧急制动的最大车钩力大于平直道。理论计算表明，变坡道也会引起车钩压力，是造成纵向冲动变大的原因，坡度差越大产生的车钩力越大，且和列车制动的位置有关。对不同坡度组合的变坡道进行列车制动仿真，验证了纵向冲动是列车制动不同步及坡道共同作用的结果，两部分产生的车钩压力叠加可得到列车在变坡道上制动产生的车钩力。

摘要:为了解决传统压电陶瓷驱动器固有的高精度与大行程的矛盾，提出了利用非共振式压电电机的两种不同运动模式来实现精密定位平台的定位高精度与工作大行程的方案。设计了一种新型菱形压电电机，分析其工作原理，给出了定子结构及夹持预紧结构的设计方案。菱形压电电机的实验结果表明，其步进作动模式下定位分辨率为1.0μm，连续运动模式下最大空载速度为0.932 mm/s。在此基础上，利用3台菱形压电电机同步驱动并联精密定位平台，实验结果表明，并联平台平动定位分辨率为1.0μm，转动定位分辨率分别为8.6，11和10μrad。实验重复进行10次，动平台定位分辨率的波动率均低于5%，表明了该并联平台具有良好的同步性与重复性。另一方面，利用菱形压电电机的连续运动模式可实现大行程空间定位，其平动工作行程为3.54 mm，转动工作行程分别为3.92°，4.16°和4.05°。借助于菱形压电电机的不同工作模式实现了并联平台的精密定位和大行程工作空间两个关键指标，为进一步研究精密定位平台的动态性能、控制规律提供了理论价值和实践基础。

摘要:（1.重庆大学汽车工程学院 重庆，400044）（2.中国汽车工程研究院股份有限公司 重庆，401122）

摘要:针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题，提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯（improved Laplacian of Gaussian，简称ILoG）算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力，将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测，同时利用水循环算法（water cycle algorithm，简称WCA）的寻优特性，并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数，通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析，提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明，该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率，故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。

摘要:车载诊断系统在诊断失火故障时，采用基于曲轴段角加速度和阈值规则相结合的方法，该方法在内燃机高速轻载运行时诊断单缸完全失火工况存在一定的局限性。通过对比分析失火和正常工况下曲轴瞬时转速的幅频和相频特征，提取不同谐次的幅值和相位信息，结合人工神经网络作为故障模式识别工具，得到了一种改善方法。通过台架实验，对此改善方法进行了单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火的故障诊断测试。结果表明，在实验条件下该方法可以有效识别不同的失火模式，并可在单缸失火模式下实现失火程度判别。同时，该方法通过少量工况数据训练神经网络，即可实现一定转速范围内的失火诊断，可行性强，可用于发动机失火故障在线诊断。

摘要:首先，综合运用小波包分解（wavelet packet decomposition，简称WPD）、样本熵、单位根检验法和变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD），提出利用混合深度分解（hybrid deep decomposition，简称HDD）对非平稳非高斯过程进行处理，降低实测风速风压复杂性，提升其可预测性；其次，根据Mercer定理构造了Morlet+Hermite（MH）线性组合核函数，使其具有局部多分辨性和全局泛化性的优点，采用粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）对MH核进行参数优化，结合最小二乘支持向量机（least square support vector machine，简称LSSVM）建立HDD-MH-LSSVM多步预测模型；然后，将该模型与常用核函数构成的HDD-Poly-LSSVM，HDD-径向基函数(radial basis function,简称RBF)-LSSVM多步预测模型以及极限学习机（extreme learning machine,简称ELM)多步预测模型形成对比；最后，采用下击暴流风速和台风天大跨膜结构表面实测风压进行大步数多步预测验证。结果表明，HDD-MH-LSSVM预测算法预测精度高、稳定性好、通用性强。

摘要:针对传感器优化布置(optimal sensor placement，简称OSP)问题，提出了一种新的使用深度神经网络的解决方案，并以简化的桥梁形状的桁架结构中的振动测试传感器优化为例进行了验证。首先，选择一种传统的传感器优化布置方法，对自动化生成的大量不同的桁架结构分别进行传感器优化布置计算，将所得优化布置结果在进行数据预处理后构建出深度学习方法所需要的训练集与验证集；其次，使用Python语言和深度学习框架TensorFlow设计实现与本研究问题适配的深度神经网络模型并训练；然后，随机生成了新的桁架结构参数；最后，将深度神经网络输出的传感器布置结果和传统方法的计算结果进行了比较，验证了本研究方法的有效性以及在速度上、可移植性与可扩展性方面的性能优势。

摘要:为有效抑制城轨车辆行驶时悬挂系统出现的横向振动，提升车辆平稳性与舒适度，引入调控效果优于传统模糊控制的显遗传自适应模糊控制方法，扩展其收敛条件并证明其适用于城轨列车悬挂系统，扩大了该方法的使用范围。在Matlab/Simulation中根据时速为80 km/h的某型城轨列车参数搭建车辆悬挂系统模型，并设计了显遗传自适应模糊控制器。仿真实验结果表明，显遗传自适应模糊控制对城轨列车悬挂系统横向振动抑制效果良好，在其控制下列车横向合成加速度、横移振动加速度、侧滚振动加速度以及摇头振动加速度的最大值、均方根值以及功率谱密度值均有所降低。与普通模糊控制相比，显遗传自适应模糊控制能够有效抑制城轨列车横向振动，大幅度提高乘客舒适度。

摘要:针对传统的隔振器在解决负荷随转速变化的静压泵支撑基础的过度倾斜问题，采用理论分析和数值计算的方法，根据实际工程应用对象和避免共振的技术要求，设计了一种新型带限位元件的非线性变刚度隔振器，对其隔振效率进行了仿真分析和理论推导。通过试制新型隔振器并进行了安装测试实验，结果表明，新设计的隔振器隔振效率略高于原隔振器，静压泵的支撑基础基本处于水平位置，提高了系统的稳定性，且静压泵支撑基础的水平误差可通过调节隔振器的限位间隙来保证，具有实际工程应用价值。

摘要:为了分析地铁列车振动源强离散特征以及不同频段的控制因素，对某地铁线路的同一区间内2个断面进行现场原位测试。从时域、频域多角度出发，统计分析全天测试样本。结果表明：测试断面振动源强离散超过15 dB，且呈现与列车编组相关的周期性；早、晚高峰时段振动源强并没有显著增大；同一列车多次通过固定测试断面引起的振动响应差异主要受6.3 Hz以下频段的离散性影响，该频段主要源于列车的准静态激励，与列车的载重直接相关；不同列车间8~250 Hz频段内的振动响应由车轮不圆顺状态的差异性控制，该频段内分频振动加速度级差异最大接近20 dB，直接导致全天内实测振动源强样本的显著离散。

摘要:为了有效评估在役钢绞线中预应力的损失程度，提出一种识别钢绞线张拉力的导波无损检测方法。在不同张拉力钢绞线上进行了超声导波传播数值模拟及实验，构建以导波多尺度能量熵为特征向量的识别指标进行钢绞线张拉力识别，并考虑了导波传播距离及采集方式的影响。结果表明：不同拉力作用下，导波多尺度能量熵差异显著，识别指标与钢绞线张拉力存在明显的线性关系；识别指标敏感性随导波传播距离的增加而增强，但其提升幅度随传播距离的增加而减小。与有限元模拟结果相比，实测识别指标传播距离增加957.69%，敏感性系数提高了20.3%。采用中心钢丝激励、中心钢丝接收导波的采集方式进行张拉力识别，敏感性更优；识别指标与张拉力之间的线性变化规律受导波采集方式的影响较小。

摘要:高速列车的转向架区域上方为车内噪声最显著位置，采用试验分析和仿真预测相结合的方法，根据“声源路径响应”的车内噪声机理，研究了转向架区域上方的车内声振特性、转向架区域地板的结构优化以及转向架区域车内噪声预测。研究发现，转向架区域上方车内噪声在500~800 Hz频率区段存在显著峰值。其中，500 Hz以上主要来自于空气传声路径，200 Hz以下主要来自于结构传声路径。车内噪声与地板的隔声量呈负相关，与地板的振动加速度级呈正相关。随着地板的隔声量不断增大或者加速度级不断降低，其对车内噪声的影响呈逐渐变小的趋势。该研究成果可为高速列车车内噪声控制提供参考和依据。

摘要:针对车辆在实际行驶过程中外界噪声的统计特性无法已知的问题，以车辆纵向动力学模型为基础，提出了自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter，简称AEKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。以动态估计车辆系统中的质量与坡度为研究对象，引入了旋转质量换算系数，建立车辆纵向动力学系统的状态空间模型，考虑了不同时刻的档位匹配与行驶特殊工况的处理。对系统状态方程进行离散化处理，得到系统状态方程与系统测量方程，在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，简称EKF)的基础上引入带遗忘因子的噪声统计估计器，通过AEKF对状态方程与测量方程实时更新，进行在线估计和校正噪声统计值，从而解决系统的噪声时变问题。本研究算法与EKF算法估计及实测结果的对比分析表明，本研究算法能够很好地对车辆质量和坡度信号进行有效滤波和估计，在短时间内逐渐收敛并逼近实测值，从而能够合理有效地检测车辆在行驶过程中的状态信息。

摘要:以一台单级直齿齿轮箱为研究对象，设计了适配的整体式挤压油膜阻尼器(integral squeeze film damper, 简称ISFD)结构，对ISFD在齿轮箱中的应用进行了研究。分别测量了在不同载荷和转速工况下，齿轮箱安装传统刚性支承和ISFD弹性阻尼支承后的箱体振动。研究结果表明，ISFD弹性阻尼支承可以有效降低不同转速下齿轮箱的冲击振动，改善齿轮箱的动力学性能，保证齿轮系统稳定运行。不同载荷工况下的实验数据表明：ISFD支承对不同负荷的齿轮箱有较好的减振性能；对齿轮箱的啮合频率及其倍频等高频振动成分，ISFD也有较好的抑制效果。该研究结果可为ISFD在齿轮箱中的实际工程应用提供参考。

摘要:为研制一种大行程、高精度的压电致动器，以夹心式换能为机理，提出一种基于d15动静耦合激励的新型压电致动器。对比优化设计的Cymbal压电叠堆与普通压电叠堆，分析了3种致动模式：d31模式、d33模式和d15模式。利用有限元仿真方法和相关测量试验分析了机构的位移输出量，得到在有限元仿真软件平台中，Cymbal压电叠堆能有效地将d15径向变形转化为轴向变形，其d15模式形变量是d31模式形变量的6.35倍，是d33模式形变量的1.66倍；压电致动器在d15动静耦合激励下的最大位移输出量（8.78×10-4m）是d15静态直流激励（6.45×10-5 m的13.61倍，是d15谐振交流激励（7.80×10-4m）的1.13倍。测量试验发现，压电致动器产生的最大输出位移随着电压的增大呈近似线性增加，当电压为100 V时，压电致动器产生的最大输出位移为8.11×10-4m，证明了d15致动模式下动静耦合激励的可行性。

摘要:为在线诊断运行列车的轴承状态，提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices，简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先，从校正后的轨边信号中提取原始特征，将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间；其次，对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解，获得新融合特征，并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识；最后，对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明，该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取，提高了故障的识别率。

摘要:为了避免和减轻由过大隔震层位移引起的损害，对基础隔震框架结构装设调频液柱阻尼器(tuned liquid column damper, 简称TLCD)后混合系统的减振效果进行研究。建立了单层和多层混合控制系统在地震作用下的运动方程，采用TLCD-结构体系转化为调频质量阻尼器(tuned mass damper, 简称TMD)-结构体系的等效方法，利用TMD参数优化公式，得到单个TLCD初始设计参数，并采用状态空间方程得到多个TLCD最优设计参数。通过对某8层基础隔震结构进行模拟，证明了该理论设计方法的合理性。该混合结构不仅可以减小隔震层位移和加速度，而且对上部结构位移和加速度反应都能更有效的控制。

摘要:为了有效提取高速列车转向架振动信号的故障特征以及针对单通道采集的信息难以完善地反映出列车运行状态的问题，提出了一种基于全矢样本熵(full vector sample entropy，简称FVSE)算法的故障特征提取方法。首先，使用噪声辅助多元经验模态分解(noise assisted multivariate empirical mode decomposition, 简称NAMEMD)方法对振动信号进行分解，得到一系列多元本征模态函数；其次，根据相关系数法选择与原始信号最相关的本征模态函数分别进行样本熵和全矢样本熵特征提取；最后，将得到的特征向量分别作为支持向量机的输入对列车状态进行识别。实验结果表明，采用全矢样本熵算法的故障识别率普遍比采用样本熵算法提高了6个百分点，最高达到了98%以上，验证了噪声辅助多元经验模态分解方法结合全矢样本熵算法对高速列车故障诊断的有效性。

摘要:针对飞行器机翼结构应变场重构问题，提出了一种基于分布式光纤传感器与模态叠加原理相结合的大展弦比机翼缩比模型应变场监测与重构方法。借助ANSYS有限元分析软件，数值模拟得到大展弦比机翼缩比模型在不同载荷下应变分布与应变模态振型。在此基础上，通过在大展弦比铝合金机翼缩比模型展向设置光纤Bragg光栅传感器，实时采集应变分布与变化信息，结合数值仿真得到机翼模型应变模态振型，重构机翼缩比模型应变场分布，应变反演平均误差约为7%。研究结果表明，本研究方法具有非视觉测量、实时性好以及反演精度较高等优点，能够为及时准确获取飞行器翼面应变场分布信息，进而实现机翼气动载荷计算与疲劳寿命预测提供技术支撑。

摘要:由于超声电机的预压力易受外界干扰而发生变化，为其在受过载时预压力保持基本恒定，基于PMR40型超声电机，设计了一款开槽碟形弹簧（碟簧），作为缓冲件来改进电机结构，并建立了整机冲击动力学模型。在最高冲击加速度为1 000g~5 000g轴向过载下，碟簧对电机预压力的影响进行分析。结果表明：电机在受到最高加速度在1 000g以下时，碟簧对预压力维持作用非常明显，无碟簧和含碟簧结构电机预压力变化率分别为28.1%和10.0%；受冲击加速度在2 000g以上时，碟簧对电机预压力的维持能力有所下降，但其缓冲作用可降低预压力变化，从而使电机工作相对稳定。该研究对适用于过载下超声电机的设计具有指导意义。

摘要:为了实现多输入多输出(multi-input-multi-output, 简称MIMO)非高斯振动试验控制，提出了一种MIMO非高斯振动逆多步预测法。首先，该方法基于广义高斯分布构造零记忆非线性变换，并使用该变换生成非高斯参考信号；其次，推导系统的逆多步预测模型，将参考信号作为该模型的输入，生成试验所需的驱动信号；然后，在控制过程中分别根据控制点的功率谱密度和峭度与相应控制目标之间的误差，对参考非高斯信号进行调整，并利用逆多步预测模型对驱动信号进行更新，以实现非高斯振动控制；最后，进行三轴振动台试验。试验结果表明，该方法对功率谱与峭度都取得了良好的控制效果，验证了其可行性。