用于旋转机械故障诊断的一种张量增强型前向神经网络模型

在多层前向神经网络模型的研究基础上，提出了基于张量的增强型前向神经网络诊断模型，以实现在已知输入模式不变的情况下，增强原始模式的表达，从而提高了诊断的精度。试验结果表明，本模型对工程应用具有较高的实用价值。     

基于频响函数识别直升机尾传动轴系非线性的方法

提出了基于测试频响函数识别尾传动轴系非线性模态参数的方法。利用线性的模态分析技术,并结合响应幅值线性化理论,通过步进正弦扫频测试激励尾传动轴系,得到直升机尾传动轴系不同激励水平下的频响函数信息,最终识别出尾传动轴系的非线性模态参数。分析结果表明:随着激励力幅值的增大,尾传动轴系的一阶固有频率减小约2%,而阻尼比增大约1.5倍,且在同一状态下多组试验分析结果一致。提出的识别尾传动轴系非线性模态参数的方法,为进一步精确研究直升机尾传动轴系的动力学特性奠定了基础。     

弱非线性和不确定性对结构动力学分析的影响

局部连接引起的弱非线性和加工制造公差引起的参数变化不确定性是许多工程结构的常见现象。针对弱非线性和参数变化不确定性对结构动力学分析的影响进行了讨论,提出了一种通过恒位移和恒速度响应的振动试验进行非线性建模,并用统计分析来处理不确定性,建立尽可能精确的数学模型进行结构动力学分析的处理方法。仿真实例是在对美国Sandia国家实验室2006年提出的"结构动力学问题的模型确认挑战"研究的基础上,建立的具有非线性刚度和非线性阻尼以及参数变化不确定性的三自由度集中质量模型,仿真结果验证了方法的有效性。     

混合单频激励下连续扫描激光多普勒振动测试

提出了一种混合单频激励下激光连续扫描振动测试方法,提高了连续扫描激光多普勒振动测试效率。首先,基于单频激励下连续扫描激光多普勒振动测试的原理,研究了混合单频激励下连续扫描激光多普勒振动测试技术,提出了适合混合单频激励的结构工作变形提取方法;其次,通过仿真测试,从理论上验证了方法的有效性;最后,以悬臂梁结构为例,进行了连续扫描和离散点扫描测试的试验验证。结果表明,混合单频激励下的连续扫描激光振动测试及分析方法可准确获得结构工作变形,具有效率高、空间分辨率高等优点,对进一步的工程应用具有实用价值。     

含圆形缺孔平板结构振型的连续扫描激光测试

为了实现含任意圆形缺孔的平板结构的振动变形测量，提出了一种子区域划分测试与振型重构的激光连续扫描多普勒测试方法。首先，将任意圆形缺孔的平板结构表面通过子区域划分，得到完全覆盖的多个矩形和圆环形扫描的子区域，并分别使用恒速直线连续扫描和螺旋线扫描的方法，得到各子区域的振动变形；其次，考虑子区域分别扫描中存在的振幅比例、基准平面和旋转角度不同以及节径两侧反向振动等问题，拼接和重构所有子区域的振动变形，得到整体结构的振动变形；最后，将振型结果与仿真结果进行对比，模态置信因子（modal assurance criterion，简称MAC）均大于0.95，验证了方法的有效性。该方法可实现含有任意圆形缺孔的平板结构的连续扫描激光振动测试，具有效率高、测点密集等优点，对进一步提高其工程应用的适用范围具有重要作用。     

电气设备在线振动监测中传感器布置位置的优化研究

为了用有限的传感器有效地采集振动信号,需要对传感器的布置位置进行优化。首先基于有效独立-驱动点残差法建立了传感器测点优化程序;随后将其应用于隔离开关、分接开关,选出隔离开关、分接开关的最佳传感器布置位置;最后,通过隔离开关的模态测试验证程序的有效性。     

结构动力鲁棒优化设计方法综述

如何提高结构动力学性能的鲁棒性,以减小各种不确定性因素对设计结果的影响是当前学术界和工程界研究和关注的热点问题之一。该文阐述了结构动力鲁棒优化设计的基本概念,从基于Taguchi的方法、基于多目标优化的方法和基于响应面建模的方法三个方面对结构动力鲁棒优化设计的研究进行了综述。以双转子为例,从结构的动力响应要求出发,采用响应面建模、多目标优化的方法进行了设计并与采用Taguchi方法得到的结果进行比较。结果表明,基于响应面建模、多目标优化的方法能够获得多个具有鲁棒性的设计方案,在处理具有不确定性的结构动力学问题时有着很大的应用潜力。最后,对当前方法和后续研究内容作了简要总结和展望。     

大型旋转机械振动故障诊断新方法

介绍大型旋转机械振动故障诊断的新方法——灰色关联诊断方法及基于人工神经网络的故障诊断方法。并以实测的故障数据为例,证明了其应用的可行性。     

转子接触摩擦故障的模糊诊断（一）：模糊诊断方法与模拟试验

本文从转子发生碰摩时产生的振动信息特征出发,分析了碰摩产生振动量的机量;确认由于这类故障的振动征兆的不确定性,从而采用模糊数学方法来识别故障的可行性.文章介绍了一种新的碰摩故障模拟试验系统及试验结果,对是否出现碰摩故障、碰摩的程度和碰摩的位置进行了模拟试验与诊断.     

RAT矩函数在模态振形数据去噪中的应用

提出将RAT矩函数应用于三维结构模态振型数据去噪的方法,使用RAT矩函数对结构的振型数据进行矩变换,从振型数据中提取出包含所有振型信息的特征矩集,将幅值较小的矩值作为噪声从特征矩集中剔除,再利用特征矩集重构振型图像,即能实现对振型数据去噪。采用一个仿真的机匣结构,以正态分布的随机噪声模拟真实情况下的噪声,在不同噪声强度下利用RAT矩对振型数据去噪,来验证RAT矩函数的去噪能力。结果表明:RAT矩函数具有良好的抗噪性,能大幅度减小噪声对模态振型的影响。