混沌激励下振动系统的非线性参数识别

本文对基于时-频相结合的非线性振动系统的参数识别问题进行了研究。首先建立含非线性参数单自由度振动系统的力学模型,将已知非线性系统产生的混沌响应作为该系统的激励, 假定其响应有若干不稳定的周期轨道组成,从混沌响应的状态空间中提取出近似周期轨道, 采用谐波平衡法识别出系统的参数,然后对识别出的参数进行误差分析。最后通过数值模拟,验证了混沌信号作为激励源对非线性系统进行参数识别的可行性。     

基于遗传算法的非线性迟滞系统参数识别

研究了非线性迟滞系统的参数识别问题。在识别过程中,将非线性迟滞系统的记忆复力用双折线模型来描述,并由此模型写出非线性迟滞系统的参数识别方程。利用相干函数,把关于模型参数非线性的参数识别方程转化线性参数识别前提下的非线性函数优化问题。     

基于自由响应数据的时变系统物理参数识别

提出了一种基于自由响应信号识别时变系统物理参数的子空间方法.该方法以任意组合的位移、速度、加速度响应信号为测量信息,通过对仅利用一组响应信号组成的Hankel矩阵做奇异值分解,识别出等效状态的系统矩阵,然后运用推导出来的通用时变系统的转换矩阵,将等效状态系统矩阵转换成为实际物理状态下的系统矩阵,从而识别出实际系统的刚度、阻尼矩阵.以二自由度弹簧-质量-阻尼模型为算例,研究了突变、线性变化和周期变化三种变化形式下物理参数的识别,并讨论了不同信噪比下噪声对识别结果的影响,仿真算例验证了该方法的正确性和有效性.     

非线性阻尼非线性刚度隔振系统参数识别

针对同时含有非线性刚度、非线性阻尼的振动系统,提出了两类参数识别方法。第一类方法是基于非线性振动系统中的振幅跳跃现象,通过跳跃点的测量得出振幅跳跃点的激励频率和幅值,用谐波平衡法识别出非线性振动系统的非线性刚度、非线性阻尼参数。第二类方法是涉及时域响应,通过希尔伯特变换获得非线性系统自由振动的响应幅值和相角,结合双非线性振动系统在瞬态激励下的解析解,获得系统的非线性刚度和阻尼。以非线性刚度非线性阻尼隔振系统为例,通过数值模拟对给出的两类参数识别方法加以验证,并对结果进行较比,识别参数相吻合。可以为实验条件下,含非线性刚度、非线性阻尼隔振系统的参数识别提供理论指导。     

基于时域响应灵敏度分析的非线性系统参数识别

基于响应灵敏度分析的有限元模型修正法已广泛应用于线性结构系统的局部损伤和裂纹参数等的识别。尝试将该方法推广应用到非线性系统的参数识别中。从非线性系统运动方程出发,通过数值积分得到系统的强迫振动响应,对系统的物理参数求导得到时域响应对参数的灵敏度,从而构造相应的响应灵敏度矩阵用于参数识别反问题。以Holmes-Duffing非线性系统和物理工程中有着广泛应用的双重sine Gordon非线性系统的参数识别为例,说明方法的应用过程。算例研究了不同的初始参数和测量噪声对识别结果的影响,结果表明响应灵敏度法能准确快速识别非线性系统的参数,并且具有对测量噪声不敏感的优点。     

基于振动测试的非线性参数识别方法

研究了利用特殊的正弦扫频技术识别非线性参数的方法。该方法利用目前线性系统成熟的模态分析技术,并结合等效线性化理论,通过振动测试识别结构的非线性参数,可以建立一个更加准确的模型来反映非线性结构的动力学特性,从而提高模型的预测精度。该方法包括两部分：（1）常位移测试识别非线性刚度;（2）常速度测试识别非线性阻尼。常位移测试是在一次正弦扫频过程中,通过调整各频率下的激励力幅值使得位移响应的幅值为常数,获得一组频响函数,通过模态分析获得等效刚度;改变位移响应的幅值进行多次测试,获得多组等效刚度;对获得的一系列恒定位移响应下的等效刚度进行曲线拟合,即可获得所有线性和非线性刚度参数。常速度测试与其类似。以三自由度非线性系统为例,进行了常位移测试和     

未知地震激励下结构恢复力及质量非参数化识别

地震作用过程中结构恢复力是描述结构损伤发生发展过程定量描述的基础,更有助于描述结构在地震中破坏模式的演化。该文研究地震激励下结构部分质量及动力响应信息未知时,结构非线性恢复力、质量以及未知加速度时程的非参数化识别方法。首先,根据部分已知动力响应测量和质量信息,识别地震加速度时程。随后,利用记忆衰退全局加权迭代扩展卡尔曼滤波算法,引入幂级数多项式表征结构恢复力,实现了结构质量与非线性恢复力的非参数化识别。将具有非线性恢复力的磁流变阻尼器中引入到一个剪切型多自由度结构构成非线性系统,考虑测量噪声的影响,通过数值模拟验证了在噪声及较大质量初始误差情况下该方法识别结构质量、非线性恢复力及地震动加速度时程的识别效果。     

未知激励下的无迹卡尔曼滤波新方法

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种识别非线性系统的有效方法,然而传统的UKF方法需要观测外部激励,这限制了UKF的应用范围。迄今为止,国内外对未知激励情况下的UKF方法的研究还非常少。该文在传统UKF的基础上,推导出在未知激励情况下的无迹卡尔曼滤波（UKF-UI）方法的递推公式,通过对观测误差的最小化,利用非线性方程求解,识别未知外部激励,进而识别非线性结构系统状态与结构未知参数。进一步采用融合部分观测的加速度响应及位移响应,消除识别结果的漂移问题。分别通过白噪声和未知地震作用下识别非线性迟滞模型的两个数值算例,考虑观测噪声对非线性系统进行识别,从而验证提出新方法的有效性。结果表明,该文所提出的UKF-UI方法,能够在部分观测结构系统响应的情况下,有效地识别非线性结构参数和未知激励。     

橡胶轴承-转轴系统碰摩响应动力学特性研究

将橡胶轴承支撑的转轴/轴承系统简化为非线性弹性支撑的转轴/轴承系统。基于非线性动力学及分叉理论进行分析、研究,确定周期无碰摩响应边界、碰摩运动边界、稳定性边界。结果表明,同频全周碰摩、跳跃现象及碰摩响应在周期、非周期运动间过渡;通过对阻尼比、偏心率等系统参数对系统动态响应特性影响分析获得参数平面内不同碰摩响应区域边界。因而可较好理解系统参数与不同系统响应特性间关系。     

非线性系统参数识别的一种频域方法

在非线性振动系统的控制微分方程已知的前提下,一般能够用近似方法求出弱非线性系统的频率响应函数。本文提出了一种新的频域方法,即利用测量得到的一组频率、振幅值拟合频响曲线来识别非线性系统的参数。该问题实际是一个优化设计问题,本文用优化原理中的直接寻优方法和解非线性方程组的迭代法,对杜芬方程控制的系统进行参数识别,两者的结果是非常接近的。     

结构振动的自适应反馈预测控制研究

研究一种周期扰力作用下的自适应反馈预测实时控制方法，并将其应用到结构振动控制中。采用RLS算法处理在线辨识问题，根据辨识结果直接进行反馈预测控制的设计。实时控制中，辨识和控制的计算都由高速数字信号处理器完成。此种方法，对于周期扰力及拟周期扰力激起的结构振动响应都有很好的控制效果。     

工作模态分析中周期激励的识别及消除

 针对运行机械中通常存在周期激励这一情况,应用数值仿真的方法,研究周期激励对模态分析结果的影响。通过提取结构响应相关函数的模态幅值曲线图,能直观的识别出周期谐波响应模态成分,然后应用数字滤波技术滤除周期激励的干扰。仿真及试验结果表明该方法能够准确的识别出周期激励,对线性定常系统的工作模态分析具有一定的参考价值。     

Auto-identifying Diagnostic Symptom of Nonlinear Vibration

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙｔｏｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｓｉｎａｎｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｔａｇｅ[1 ] .Ｔｈｅｄｉａｇ ｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒ ｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙｍａｙａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｉｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙｌｉｎｅａｒ.Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓａｒｅａｌｌｎｏｎｌｉｎｅａ…     

悬臂梁结构裂纹参数识别的实验研究

实验研究了悬臂梁结构裂纹位置和深度参数的辨识,裂纹试件采用线切割加工而成,在靠近悬臂梁的自由端利用脉冲力锤激振,通过PXI测试系统获取测试信号;采用细化快速傅立叶变换提高瞬态响应信号分析的频率分辨率,从而获得比较准确的系统固有频率.测试分析获得系统前三阶固有频率,利用基于小波有限元的裂纹故障诊断算法,绘制裂纹等效刚度与位置曲线,三条曲线的交点预测出裂纹的位置和深度.实验结果验证了通过振动测试诊断裂纹参数的有效性和实用性.     

简化的结构振动自适应前馈控制方法研究

发展一种基于ARX模型描述的实时自适应前馈控制系统,并将其应用到具有拟周期扰力的结构振动控 制中。采用RLS算法处理在线辨识问题,而采用LMS算法进行控制律的更新。实时控制中,辨识和控制的计算都由高 速数字信号处理器完成。此种方法,对于周期扰力以及拟周期扰力激起的结构振动响应都有很好的控制效果。     

Gradient-based microstructure reconstructions from distributions using fast Fourier transforms

Reconstructions are an important step in analyzing the statistics of local state distributions in the internal structure of heterogeneous material systems and in estimating their effective properties using deterministic models. In this paper, we demonstrate the use of fast Fourier transforms (FFTs) and gradient-based algorithms for the reconstruction of microstructure realizations from 2-point statistics. The FFT method greatly improves the computational efficiency of the algorithm, facilitating use of the full set of 2-point statistics in the reconstruction. This approach introduces periodic boundary conditions naturally into the model. The reconstruction of several two-phase 2D structures is demonstrated, resulting in exact replicas of the original microstructures. The limitations of the technique, especially for more complex structures, are also discussed.     

基于改进MP的稀疏表示快速算法及其滚动轴承故障特征提取应用

在恒定转速情况下,旋转机械中滚动轴承的局部故障往往导致周期性冲击,从而产生周期性瞬态振动信号。对局部故障的瞬态特征提取一直是故障检测的关键问题。基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法的稀疏分解是一种信号自适应分解算法,是强噪声背景下微弱特征提取的有效方法之一。针对滚动轴承故障振动信号稀疏表示过完备字典的选择与构造问题,基于相关滤波法优选与冲击波形匹配的Laplace小波原子构造稀疏表示中的过完备字典;针对基本匹配追踪算法计算量大、效率低的问题,结合FFT快速运算特性,通过互相关运算替换基本匹配追踪算法中的内积运算,研究基于改进MP的稀疏表示快速算法,进而提高计算效率。仿真与滚动轴承故障实验分析结果表明该算法能准确的提取滚动轴承故障特征且计算效率高。     

基于神经网络反馈控制的混沌运动的仿真研究

摘要：本文应用神经网络反馈控制策略,对混沌系统进行控制研究。首先利用神经网络能够高精度逼近非线性系统的特点,通过系统辨识建立要研究的混沌系统的神经网络模型,然后控制器应用此系统模型对混沌运动进行反馈线性化控制,将混沌吸引子中的不稳定周期轨道镇定到不动点,或诱导到各个周期轨道。对Lorenz混沌系统的仿真结果表明,神经网络反馈控制混沌的方法具有有效性。     

基于小波变换的轧辊磨床振动信号分析研究

针对实际测试项目,介绍了用于轧辊磨床振动测量的信号采集系统的硬件组成及信号采集方法。简述了振动信号分析的理论与方法,采用基于小波变换的信号分析方法对磨床振动信号进行分析,能同时兼顾高频与低频段的频谱特性,提高特征频率的提取精确度,进而提高系统故障诊断的可靠性。