摘要:压电驱动具有结构简单、构型多样、力密度高、精度高、响应快、断电自锁、无电磁干扰以及环境适应性好等突出优势，在超精加工、半导体制造、机器人、精密仪器、生命科学、航空航天和武器装备等领域均具有迫切的应用需求，已成为高端装备向高精尖发展的一项核心技术。压电驱动技术可为高端装备的突破和发展提供坚实的基础，具有重要的科学意义和实用价值。首先，从高端装备发展对精密驱动技术的实际需求出发，系统阐述了压电驱动技术的定义、分类及特点；其次，介绍了压电驱动技术的研究现状，并对压电驱动技术的典型应用进行了概述和分析；最后，对压电驱动技术进行了讨论与展望。

摘要:传统的机械故障诊断方法需要将采集的故障波信号进行信号处理，再结合神经网络进行特征提取与分类，不仅流程复杂、耗费时间，而且识别准确率不高。针对此问题，采用一维卷积神经网络（one dimensional convolutional neural network，简称1D?CNN）对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类，建立齿轮故障一维卷积神经网络模型，对航空发动机轴承进行故障诊断。试验与分析结果表明：采用该神经网络模型对齿轮进行分类，其准确率可达80%，相较于采用传统的前馈神经网络63.9%的识别准确率，提高了15.07%；与采用支持向量机（support vector machine ，简称SVM）对故障进行分类识别相比，该方法准确率提高了15.89%。本方法能够直接将波形振动信号作为输入，通过卷积、池化等一系列操作，输出最后的分类结果，简化了传统方法先进行信号处理再通过机器学习诊断的步骤，为航空发动机故障诊断提供一种可行方法。

摘要:针对凸轮式绝对重力仪微小故障幅值小、故障特征微弱及易被噪声掩盖而难于发现等特点，提出了一种融合改进集总平均经验模态分解（modified ensemble empirical mode decomposition，简称MEEMD）、能量熵以及多尺度排列熵（multi?scale permutation entropy，简称MPE）的凸轮式绝对重力仪微小故障诊断方法。通过MEEMD算法对凸轮式绝对重力仪不同工况下的振动信号进行自适应分解，筛选出有效的本征模态函数（intrinsic mode function，简称IMF），提取出振动数据中具有敏感特征的多尺度排列熵和能量熵，将提取的多维特征向量矩阵输入到以径向基函数（radial basis function，简称RBF）为核函数的支持向量机（support vector machine，简称SVM）中，基于数据实现了凸轮式绝对重力仪微小故障的精确诊断。试验结果表明，该方法可以有效区分凸轮式绝对重力仪的各类微小故障，识别准确度达到97.1%，解决了因微小故障导致凸轮式绝对重力仪测量精度低的问题，实现了重力仪微小故障的快速溯源和精准定位，具有较好的工程应用前景。

摘要:针对变转频情况下滚动轴承振动信号出现频谱混叠现象而无法直接提取故障特征频率的问题，提出一种基于快速Hoyer谱图及改进变分非线性调频模态分解（variational nonlinear chirp mode decomposition，简称VNCMD）的变转频轴承故障诊断方法。首先，采用快速Hoyer谱图确定轴承故障冲击所处的共振频带，对信号进行带通滤波提取轴承故障冲击成分并与低通滤波后的信号进行融合；其次，通过多分量协同转频估计方法对转频及轴承故障特征频率脊线进行估计；最后，将估计的脊线作为VNCMD的输入参数，提取转频及轴承故障冲击成分，并通过阶次分析确定轴承的故障类型。相较于集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，简称EEMD），所提方法可以获得更加精确的时频脊线，并通过信号分解得到正确的分量。仿真信号和实验信号均表明所提方法的有效性。

摘要:再生混凝土结构的合理地震动强度指标是预测和评价其抗震响应的映射判据。基于3种层数和5种再生骨料取代率的15个结构模型，选取120条地震动记录进行时程分析，综合考虑结构高度、再生骨料取代率、地震动震源机制和是否脉冲型地震动等因素的影响，评估了28个地震动强度指标与4个关键工程需求参数的相关性、有效性和充分性。研究表明：谱强度指标与工程需求参数之间具有较强的相关性；基于结构高度和再生骨料取代率的变化，不同地震动强度指标与工程需求参数相关性存在明显差异，谱速度是与4个工程需求参数综合相关性最强的地震动强度指标；再生骨料取代率、震源机制和是否脉冲型地震动都会影响相关性系数；谱强度指标表征工程需求参数具有良好的有效性和充分性。

摘要:裂缝等损伤在振动时常具有变刚度的时域非线性特征，且损伤前的数据难以获取。针对此问题，通过采集检测结构各位置的加速度时间序列，建立待检测层和基层响应数据的广义自回归条件异方差（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in the mean，简称GARCH?M）模型，分析两模型系数的切比雪夫距离，提出了基于GARCH?M模型和切比雪夫距离的归一化损伤识别组合指标。仿真和实验结果表明：基于上述组合指标，仅利用损伤后的加速度响应数据进行损伤识别，即能够有效识别出非线性损伤层位置；相较于GARCH模型，GARCH?M模型对结构的非线性损伤加速度响应时间序列具有更好的适应性；模型计算过程简单，精度较高，在输电塔等工程结构的非线性损伤识别领域具有较好的工程应用价值。

摘要:为了明确筛分过程中含团聚物潮湿细粒煤物料群与弛张筛板间的耦合振动规律，首先，通过理论计算推导了单团聚物或物料颗粒与振动筛板碰撞的抛射速度及最大冲击力表达式；其次，构建了含团聚物潮湿细粒煤物料群?非线性弛张筛板的筛分过程联合仿真模型，并通过试验对其有效性进行了验证；最后，采用联合仿真模拟分析了振动参数对物料群与筛板间耦合动力学特性的影响。结果表明：单团聚物或物料颗粒抛射速度及最大冲击力由弛张筛板恢复系数、安装倾角、振动幅值、振动频率及振动角等参数共同决定；稳定筛分过程中，含团聚物潮湿细粒煤物料群非线性时变激励使弛张筛板产生拍振，物料群平均法向速度随筛板振动幅值及振动频率的增大而增大；适当增大筛板振动频率可提高物料群的筛分效率和生产率。研究结果为弛张筛筛分性能的优化及最优工作g值的确定提供了参考。

摘要:针对滚动轴承工作工况复杂、载荷大及测得的振动信号信噪比（signal?to?noise ratio ，简称SNR）低的特点，提出了一种利用注意力循环机制（attention recurrent，简称AR）构建数字胶囊并与胶囊网络（capsule network，简称Caps）相融合的微弱故障诊断模型。首先，在构建初级胶囊时引入双向长短时记忆网络（bidirectional long short time memory neural network，简称Bi?LSTM），对时频图中的时序特征进行提取，并建立胶囊间的非线性关联；其次，引入注意力循环机制构建数字胶囊，提高时频图中不同时间和频带的能量强度变化的影响力；然后，通过3D卷积与动态路由机制构建的数字胶囊进行自适应融合，实现特征的多样提取；最后，利用softmax分类器将融合特征映射到输出层，实现高噪声环境下的滚动轴承故障诊断。结果表明，该方法对小样本、低信噪比的微弱故障信号较其他诊断模型有更高的诊断精度，并能够有效减小过拟合问题。使用不同负载下的数据做测试集验证了该模型有较强的泛化能力。

摘要:为研究可控惯容器的非线性，依据机电相似理论，进一步推广得到机电液相似理论，并基于该理论研制了流体式可控惯容器装置，建立其理想模型和非线性等效模型，利用台架试验对其部分参数进行辨识，仿真分析其力学输出特性。结果表明，非线性因素对所设计的可控惯容器力学输出性能影响较大，一般情况下不可忽略。在液体的压缩性不可忽略时，低频振动下主要由惯容器所产生的惯性特性对振动起到抑制作用；高频激励下主要是液体弹性特性对振动起到抑制作用。研究结果进一步验证了机电液相似理论的正确性。

摘要:某大型6自由度固面天线反射面在展开过程中存在自由摆动的问题，为减小主动控制的难度，需合理设计各关节处的动力，即扭簧的扭矩大小。针对该动力学问题，采用Lagrange第2类方程进行动力学模型推导，从1自由度递推至n自由度，利用Matlab对模型进行数值求解，研究6自由度情形下扭簧扭矩与展开过程的关系，并使用Adams进行辅助验证。通过动力学模型的计算，获得了一组合理的扭簧扭矩初值，在没有外力约束下，可以使得各个反射面能以相互协调的速度与规定的趋势进行展开。结果表明，该研究方法可获得特定条件下扭簧扭矩的控制方案，降低天线反射面展开过程中主动控制的难度。

摘要:针对车内道路噪声主动控制系统中传感器直流偏量引起的系统失稳问题，建立了一种新的修正多通道自适应滤波的道路噪声主动控制算法。首先，以多重相干为综合评价指标，以实车道路试验下测得的24个加速度信号为基础，选取了4个加速度信号作为参考信号；其次，以2个车载扬声器为次级声源，驾驶员头枕位置为控制目标，在Simulink环境下搭建4个参考信号、2个扬声器和1个麦克风的多通道车内道路噪声主动控制系统，并用不同路面（比利时路面、粗沥青路面）不同车速下采得的数据进行了仿真验证；最后，搭建了基于dSPACE的主动控制系统硬件在环试验平台，以验证不同工况下系统的有效性。结果表明：仿真结果与试验结果相一致，在不同工况下都可以取得稳定有效的降噪效果，验证了修正算法的有效性。

摘要:切削颤振孕育期介于稳定切削与颤振爆发之间，该阶段切削力信号中颤振特征具有典型微弱信息特性。采用基于总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition， 简称EEMD）与奇异值分解（singular value decomposition， 简称SVD）相结合的方法对颤振孕育期信号进行降噪时，大多存在噪声剔除不充分或微弱目标特征信息失真等问题。首先，通过引入功率谱密度（power spectral density， 简称PSD）与常相干函数（common coherency function， 简称CCF）对EEMD降噪机制进行改进，使微弱目标特征所在本征模态函数（intrinsic mode function， 简称IMF）分量得到有效提取；其次，借助池化原理（pooling principle， 简称PP）降低IMF分量复杂度，并联合SVD对其实施分块降噪，以实现对微弱目标特征中所含噪声进行有效消减；最后，耦合上述改进并重构信号，可面向微弱目标特征信号形成基于改进EEMD?SVD（improved EEMD?SVD，简称IES）的降噪方法。分别利用IES与EEMD?SVD对Rossler混沌信号进行降噪处理，并通过比较信噪比、均方误差及平滑度等降噪评价指标，对所提方法在降噪有效性及信息保真度方面的优势进行量化验证。在此基础上，再次借助所提IES方法对变轴向切深铣削实验中颤振孕育期铣削力信号进行降噪分析。结果表明，该方法能显著抑制颤振孕育期信号噪声，并能有效避免微弱颤振特征信号失真问题。

摘要:行星齿轮箱结构复杂，当发生故障时其振动信号呈非线性非平稳特点且故障信号微弱，为了能够准确提取行星齿轮磨损故障信息的特征，提出局部均值分解（local mean decomposition，简称LMD）结合S变换（LMD?S）的信号处理方法，且转化为时频分布图像，应用时频图像纹理特征进行行星齿轮故障诊断。首先，把振动信号经由LMD?S变换处理后利用相关分析方法滤除干扰且转化为时频分布图像；其次，利用非均匀局部二值模式（local binary patterns，简称LBP）提取不同工况下采集数据的图像纹理特征；最后，采用极限学习机识别出3种故障类型，故障识别准确率达到90%，证明了此方法的有效性。

摘要:为研究板式橡胶支座（简称板座）和球型支座（简称球座）在重载铁路桥梁中的适用性和差异性，以某重载铁路3座桥梁作为研究对象，采用现场试验方法，对比研究板座和球座对重载铁路桥梁结构振动、冲击和变形的影响规律。研究结果表明：板座具有较大的弹性和抗剪切变形能力，而球座则具有更大的刚度、转动性能、耐久性和显著降低的横竖向位移变形等特点；相对于板座，球座应用引起列车对支座和桥梁结构更大的冲击作用，进而引起支座响应频率、桥跨动挠度和阻尼比增大，但球座的应用也引起桥跨结构横向动力响应显著降低，有利于行车安全，并且对桥墩振动、桥跨竖向振动和桥跨自振性能的影响较小。因此，球座给桥梁结构提供了更好的稳定性和可靠性。

摘要:为了对多维高g值加速度计灵敏度系数进行校准，提出一种斜端面Hopkinson杆实现多维加速度计量脉冲方法。首先，通过ANSYS/LS?DYNA有限元软件分析了斜面角度和激励脉宽对斜面上质点波形的影响，定义杆端斜面部分沿杆轴向投影L与激励脉冲波长λ的比值为δ；其次，利用改进的斜端面Hopkinson杆对三轴加速度计中2个轴的灵敏度及交叉灵敏度系数进行同步校准，得到不同气压下灵敏度系数矩阵。研究结果表明：δ并不是决定斜面质点加速度波形的唯一参数，但对相同L的校准杆，δ值越小，斜面各质点加速度波形越趋于一致；因轴间耦合作用，双轴同步校准得到的各主轴灵敏度系数要小于单轴依次校准，且z轴方向激励（安装面法线方向）对y向（安装面切向）输出影响较大。

摘要:桩?土界面循环弱化机制对于桩体的承载性能具有控制作用，基于自主研发的大尺度恒刚度界面剪切仪，进行不同剪切位移幅值和初始法向应力下恒刚度桩?土界面循环弱化机制研究，并推导出可用于预测不同试验条件下剪切应力的弱化公式。结果表明：界面剪切应力?剪切位移关系曲线呈“闭回环”状发展；随着循环次数的增加剪切应力不断弱化，弱化主要发生在剪切的初始阶段，其主要原因为桩?土界面土颗粒的重新排列和剪碎细化，界面出现减压软化现象；初始法向应力越大，剪切位移幅值越大，随着循环次数的增加剪应力弱化速率越快。采用非线性对数型曲线进行拟合与真实数据曲线相似度达90%左右，对研究桩?土界面弱化机制具有一定的意义。

摘要:针对超声电机驱动的控制力矩陀螺框架伺服系统具有强非线性、参数摄动和多源扰动力矩等问题，在系统建模和分析的基础上，采用了一种混合积分滑模变结构控制器，在保证框架速度控制快速响应的同时，提高了系统在多源强耦合扰动力矩下的鲁棒性。针对滑模抖振问题，引入了一种滑模观测器补偿框架系统的多源扰动力矩，减小系统不确定项的影响，进而减小滑模切换增益，达到抑制抖振的目的。仿真和实验结果表明，提出的控制力矩陀螺框架速度控制策略可有效抑制滑模控制系统的抖振现象，在多源扰动力矩的影响下，框架系统具有较强的鲁棒性。

摘要:针对电气开关器件在合闸过程中动静触头碰撞接触产生的振动弹跳问题，在综合考虑非线性电磁力和碰撞接触力的基础上，建立了接触器触头系统的2自由度振动方程并进行求解，通过高速摄影实验揭示了触头弹跳偏转规律。结果表明：理论与实验结果高度一致；触头在碰撞后尚未分离，铁芯就发生了碰撞，进一步加剧了触头弹跳；铁芯发生第2次弹跳时，不影响触头的弹跳；动触头移动轨迹在发生第1次碰撞后，产生第1次偏转，发生第2次碰撞后，偏转位移和角度相反且均小于第1次偏转。研究结果为进一步控制和减小触头弹跳提供了理论依据。

摘要:针对国内多个核电厂反应堆主泵存在泵轴不稳定涡动导致振动报警的问题，对涡动特性进行了深入研究。首先，对主泵轴进行了转子动力学分析；其次，对主泵振动包括涡动频率、涡动幅值等进行了测试，研究了泵轴涡动的原因及涡动源位置。结果表明：立式主泵轴系半频涡动频率略低于0.5倍频，在0.43~0.49倍频范围内变化；涡动幅值时高时低，但并不呈发散趋势，总体处于动态平衡；主泵轴振动波动的幅度主要由半频涡动的波动幅度决定；主泵轴系的半频涡动为泵轴下部轴承水膜涡动引起，非电机轴油膜涡动引起。为降低轴系涡动的影响，提出了泵轴下部轴承的优化建议。

摘要:考虑艏摇运动，基于短轴承油膜力理论建立了船用转子?轴承系统的动力学模型，理论分析显示系统运动微分方程具有较强的几何非线性。受到艏摇运动影响，转子会相对轴瓦产生偏转，受到非线性油膜力矩等多种作用力。采用数值方法，分析了艏摇运动影响下转子的非线性动力学特性及其相对轴瓦产生的偏转运动，研究了艏摇幅值及频率比对转子运动的影响。结果表明：当转速较低时，转子相对轴瓦产生的偏转较大；当转速较高时，艏摇使得转子能够进入混沌运动状态。转子振幅及其相对轴瓦的偏转随着艏摇幅值的增大而增大。随着频率比的减小，艏摇运动对转子影响逐渐减弱。

摘要:针对浮空器气囊蒙皮变形的实时监测需求，提出了基于光纤光栅（fiber Bragg grating， 简称FBG）的柔性复合蒙皮变形传感方法。根据蒙皮材料的多层结构特点及光纤光栅传感原理，设计了“光纤光栅?粘贴层?基体”的柔性蒙皮传感结构。通过对传感结构进行理论分析，得知平均应变传递效率随粘贴层剪切模量增加而增大。实验采用GD414和DP420两种不同剪切模量的粘接剂将光纤传感器粘接在柔性蒙皮表面，建立了传感解调实验系统。分析了浮空器柔性复合蒙皮变形光纤光栅传感器灵敏度及重复性，研究了两种不同胶接剂封装下光纤光栅中心波长随曲率变化的关系，结果显示剪切模量较大的DP420胶接剂封装的FBG具有良好的线性度和重复性，其灵敏度可达145.4 pm/m-1。对浮空器柔性复合蒙皮变形进行重构分析，验证了传感方法的可行性。研究结果表明，光纤光栅传感器可用于柔性复合蒙皮变形监测，在浮空器气囊蒙皮形态监测中具有广阔的应用前景。

摘要:针对滚动轴承复合故障模式下的微弱特征难以提取的问题，提出了基于自适应迭代滤波（adaptive iterative filtering，简称AIF）和改进的时时变换（time?time transform，简称TT）的滚动轴承复合故障诊断方法。首先，采用AIF将信号分解，得到一系列本征模态分量，并以最大相关峭度作为评价准则，筛选出其中的特征分量，实现滚动轴承复合故障振动信号的特征分离；其次，利用改进的时时变换方法对特征分量进行降噪，增强特征分量的冲击特征；最后，对降噪的特征分量进行包络谱分析，提取故障特征频率，实现滚动轴承故障模式的精确判别。仿真实验和故障诊断实例表明，该方法可以有效提取滚动轴承复合故障模式下的微弱特性信息。

摘要:为了提高中空型超声电机的输出效率，对电机定子的有效机电耦合系数进行了研究分析。首先，利用等效电路法分析了电机定子的压电阻抗特性，确定了有效机电耦合系数的计算方法；其次，通过ANSYS软件对电机定子的压电阻抗特性进行了有限元仿真，分析了定子的振动模态、金属弹性体和压电陶瓷的结构尺寸对有效机电耦合系数的影响；然后，根据仿真结果设计制作了4个不同的定子，并利用阻抗分析仪对4个定子进行了测试，实测值与仿真值进行对比，相对误差均小于10%，获得的阻抗特性曲线和仿真结果相吻合；最后，将4个定子装配成样机，并搭建了电机性能测试平台进行实验测试，4个样机均获得了较好的输出性能。实验结果表明，提高定子的有效机电耦合系数能获得较低的功耗，进而提高电机的输出效率，具有较高的工程应用价值。

摘要:针对基于结构振型参数的损伤定位方法抗噪性差、对微小损伤不敏感以及对多损伤识别性能低等问题，基于振型低秩性与损伤分布稀疏性提出了一种复合材料层合板多损伤识别方法。首先，使用高斯?拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian，简称LoG）求解曲率模态；其次，利用鲁棒主成分分析提取曲率模态中损伤诱导产生的奇异值进行损伤定位；然后，提出了一个鲁棒损伤定位指标用于融合多个曲率模态的损伤信息；最后，使用带损伤复合材料层合板数值模拟与实验数据验证了方法的有效性。结果表明，该方法无需无损结构参考信息，便可准确地定位复合材料层合板中多个小面积损伤。

摘要:针对工程中采用模态测试对火箭柱壳结构的蒙皮进行损伤识别时，存在高阶模态较难获取和实际结构测点自由度与模型自由度不匹配的问题，提出基于Guyan缩聚与均布载荷面曲率的损伤识别方法。通过对柱壳蒙皮有限元模型的2次Guyan缩聚，将其平动和转动自由度缩聚到法向上，并以法向的模态振型作为输入参数，构建基于均布载荷面曲率的损伤指标，数值分析了该指标对火箭柱壳蒙皮的损伤识别效果。结果表明：缩聚后的模型能够完全满足工程需求；所提方法只需低阶模态参数，不但可以识别出柱壳结构单损伤和多损伤位置，而且能够给出损伤程度的相对大小。该方法对工程实际中火箭蒙皮的损伤识别具有重要的参考价值。

摘要:深度学习算法具有强大的时间序列预测能力以及可实时处理大数据海量样本的优势。针对水轮机系统振动故障诊断存在精度低、漏诊及难预测等问题，提出了一种基于深度学习长短时记忆（long short time memory， 简称LSTM）网络结合深度置信网络（deep belief networks，简称DBN）的水轮机系统故障预测方法。将小波包能量带与时频域指标信息相结合，提取高维故障统计特征，利用DBN深层网络的自适应特征提取能力对原始故障数据进行高维特征表示，准确地判断故障种类，并凭借LSTM对时序信号强大的预测能力，预测出未来系统可能发生的振动故障。工程实验验证了该算法的有效性。

摘要: