声发射机械密封端面摩擦状态识别

针对现有监测技术对于机械密封端面摩擦状态的识别较难推广到工业现场进行实时监测,提出一种基于声发射的机械密封端面摩擦状态识别的方法。通过建立实验台对机械密封在工作过程中的信号进行采集;利用小波包分析法对信号进行降噪;对预处理后的数据进行特征提取;建立Elman神经网络对机械密封端面的摩擦状态进行识别。实验结果表明:通过建立的Elman神经网络对提取的声发射特征进行识别,能够很好地识别机械密封在工作过程中所处的摩擦状态。因此,提出的方法可以对机械密封端面的摩擦状态进行有效的实时监测。     

基于形态优化滤波和最小二乘支持向量机的轴承故障分析

为实现滚动轴承故障分析,提出基于形态优化滤波和最小二乘支持向量机的轴承故障分析方法。首先,通过判别指标最大化原则确定最佳形态滤波算子;然后,用最佳形态滤波算子对滚动轴承实例故障信号进行降噪分析;最后,利用粒子群对模型参数进行寻优,利用最小二乘支持向量机建立轴承故障分析模型,并对模型效果进行评价。实验结果表明:该方法从模型稳定性、预测准确度、模型复杂度3个方面考虑,故障分析结果较优,能够更好地提取轴承故障特征信息。     

新型盾构刀具检测技术

针对声发射信号研究中声发射的有效信号特征如何区分、如何利用声发射多特征信息进行状态评判问题,以盾构岩机作用试验平台为研究背景,采集不同磨损程度的盾构滚刀声发射信号,将自适应滤波降噪及声发射检测结合用于盾构刀具检测;利用信息熵多特征融合技术评估刀具状态建立信息熵刀具磨损状态评估曲线,据刀具多特征融合后的信息熵及刀具磨损状态数据库可清楚了解盾构刀具磨损状况。     

局部特征尺度与小波阈值协同下密封摩擦面AE信号降噪研究

针对机械密封低速阶段存在信号内源耦合与外部干扰因素的共性问题,提出了信号局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)与小波阈值协同降噪方法。基于局部特征尺度分解结合小波阈值方法与声发射信号降噪的信息映射关系,建立了互相关系数对含噪分量识别机制,将纯净分量和降噪后的含噪分量进行重构,实现信号降噪,并搭建了机械密封声发射测试台,试验结果表明,LCD-新阈值降噪方法降噪效果优于LCD强制降噪和小波阈值降噪,LCD-新阈值降噪的信噪比分别比LCD强制降噪和小波阈值降噪高出20%和23%。从而证明基于局部特征尺度下密封声发射信号协同小波阈值的降噪技术维持了信号的可用性,保障信号故障特征,为进行机械密封全生命周期管理奠定了理论基础。     

深度稀疏最小二乘支持向量机故障诊断方法研究

提出一种结合多层结构和稀疏最小二乘支持向量机(Sparse Least Squares Support Vector Machine,SLSSVM)的机械故障诊断方法。该方法构建了多层支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结构,首先在输入层利用支持向量机对信号进行训练,学习信号的浅层特征,利用"降维公式"生成样本新的表示,并作为隐藏层的输入,隐藏层支持向量机对新样本训练并提取信号的深层特征,逐层学习,最终在输出层输出诊断结果。针对因多层结构带来算法的复杂度以及运行时间增加的问题,采用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)技术,并将稀疏化理论与最小二乘支持向量机结合,通过构造特征空间近似最大线性无关向量组对样本进行稀疏表示并依此获得分类判别函数,有效解决了最小二乘支持向量机稀疏性缺乏的问题。最后,通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法的有效性。     

改进人工蜂群算法优化的LSSVM在混合气体定量分析中的应用

针对在易燃易爆混合气体定量分析中因交叉敏感易产生测量误差以及最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）参数难以确定的问题,提出一种改进人工蜂群（improved artificial bee colony,IABC）算法优化的最小二乘支持向量机。首先,在标准人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法中引入自适应递减因子以更新步长,并结合轮盘赌和反向轮盘赌改进待工蜂跟随概率公式,从而提高收敛精度;然后,利用改进后的人工蜂群算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数C和核参数σ²进行优化;最后,利用优化后的参数重建最小二乘支持向量机定量分析模型,并与利用常用的混合气体定量分析方法——粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法优化的最小二乘支持向量机定量分析模型进行对比。实验结果表明,在交叉敏感状态下,采用改进人工蜂群算法优化的最小二乘支持向量机时的建模总时间和各组分气体浓度测量的平均相对误差均低于采用粒子群算法优化的,有效提高了混合气体的浓度测量精度。研究表明,改进人工蜂群算法优化的最小二乘支持向量机可为混合气体定量分析提供理论支撑,具有一定的工程应用价值。     

基于频域形态滤波的低速滚动轴承声发射信号降噪新方法

声发射检测技术以其灵敏度高、频响范围宽、信息量大等优点,为机械故障诊断提供了一条新的检测途径,但应用于旋转机械设备时,容易混入各种有色噪声。当噪声频率与声发射信号重叠时,传统的降噪方法难以满足要求。将形态滤波应用到信号频域,可以有效消除有色噪声的干扰。根据声发射频响特性,对频谱进行拟合平滑高斯白噪声的影响,最后重构到时域。仿真和实际低速轴承信号表明此方法具有较好的降噪效果,有利于信号后续的处理和分析。     

基于二次相关加权阈值的滚动轴承声发射信号小波包降噪算法研究

针对滚动轴承疲劳损伤初期声发射信号微弱而易湮没于噪声中难以有效检测的问题,提出一种基于二次相关加权阈值的声发射信号小波包降噪算法。通过计算原始信号各小波包分解成分自相关函数与噪声自相关函数的互相关系数(二次相关),对"3σ"阈值加权得到小波包分层阈值,实现对声发射信号的降噪。仿真分析与实测声发射信号分析表明,该方法能够有效去除干扰噪声,凸显声发射冲击信号。     

基于RQA与SVM的声发射信号检测识别方法

针对裂纹声发射信号检测问题,提出基于递归定量分析与支持向量机相结合的新型检测方法。利用小波阈值去噪原理,对采集的声发射信号进行去噪,将递归定量分析引入声发射信号检测,提取递归定量分析的量化特征参数,结合支持向量机对模拟裂纹声发射信号进行识别。并实验验证该方法的可行性。     

基于威布尔分布及最小二乘支持向量机的滚动轴承退化趋势预测

为有效描述滚动轴承的退化趋势,提出结合威布尔分布及最小二乘支持向量机的滚动轴承退化趋势预测新方法。用威布尔分布形状参数作为滚动轴承的性能退化指标,将该指标作为最小二乘支持向量机的输入构造退化趋势预测模型。鉴于最小二乘支持向量机模型参数对模型的推广预测能力影响较大,选粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机模型参数,并用实测滚动轴承全寿命实验数据进行检验。结果表明该方法能获得准确的预测结果。     

基于频率控制的自适应随机共振系统研究

研究双稳Duffing系统随机共振产生机理,针对不满足绝热近似条件的大参数信号,提出基于频率控制自适应随机共振微弱信号检测系统,实现对未知大频率微弱信号检测。仿真结果表明,该系统能实现大频率信号随机共振,较传统随机共振系统精度及系统输出信噪比均极大提高,并能扩展其在微弱信号检测领域的应用。     

基于变尺度随机共振的冲击信号自适应提取与识别方法

针对不同设备故障会产生不同冲击信号类型的问题,为了克服传统指标不能区分冲击信号类型的不足,本文分析了冲击信号峭度值和近似熵的特性,将两个指标相结合,构造冲击信号特征系数,在此基础上提出了一种基于变尺度随机共振的冲击信号自适应提取与识别方法,实现强噪声环境中弱冲击信号的提取与识别。最后,通过仿真验证该方法的有效性和可行性。     

微磨削与超声振动复合加工技术研究现状与展望

微细切削技术是传统加工工艺向微观尺度的延伸,在微加工领域具有重要的作用,尤其适用于三维零件及微结构的加工。与其他微细切削技术相比,微细磨削技术具有加工零件棱边精度高、适于硬脆性材料加工等优势,但其存在加工效率低、磨削热量大、微砂轮易磨损等缺陷。已有研究表明,于机械加工辅加超声振动的复合加工技术可有效降低切削力、切削温度,增大脆性材料脆-塑转变临界切削深度,改善加工表面质量等。因而超声振动辅助微磨削技术被认为是一种可有效解决微磨削加工现存缺陷的技术。主要从微磨削技术研究现状、尺寸效应机理研究、脆性材料塑性域去除机理研究、超声振动切削实验研究、超声振动切削断续切削机理研究及微磨削动态有效磨刃密度建模研究六个方面,对微磨削技术及超声振动辅助切削技术相关领域研究进行综述,并探讨超声振动辅助微细磨削技术加工机理研究及未来发展需注重解决的问题。     

基于扭转强迫振动风洞试验的矩形截面高层建筑三维风荷载研究

为了研究扭转振动对高层建筑三维气动力的影响,利用扭转强迫振动装置,通过多点测压风洞试验测试了三个矩形截面高层建筑模型在不同试验风速和不同扭转振幅情况的表面风压时程。进而讨论了结构顺风向、横风向和扭转向均方根风力系数及功率谱的变化规律,研究结果表明：结构顺风向、横风向和扭转向均方根风力系数均随着试验风速和扭转振幅的变化而变化;结构顺风向阻力系数随着扭转振动振幅的变化主要是由于结构顺风向气动力的变化引起,而其横风向和扭转向风力系数随着扭转振动的变化包含了气动力变化与结构气动弹性效应两部分。对于高层建筑来说,应考虑扭转振动引起的结构三维气动力的变化以及结构横风向和扭转向气弹效应。     

汽轮机非线性间隙气流激振力作用下含裂纹转子的振动特性研究

建立了在汽轮机非线性间隙气流激振力作用下裂纹转子-轴承系统的动力学分析模型,并采用数值积分方法研究此类裂纹转子系统的分岔与混沌特性。利用Poincare截面和分岔图的变化分析汽轮机非线性间隙气流激振力和裂纹深度对系统振动响应特性的影响。分析结果表明：汽轮机非线性间隙气流激振力会使得系统的周期性运动状态提前,且混沌区域发生明显的减小;在浅裂纹时,汽轮机非线性间隙气流激振力对系统的响应起主导作用,且在超临界转速区域出现周期8运动;随着裂纹深度的增加,系统运动的混沌区域逐渐减小几乎消失,在超临界转速区域的逆周期运动演变为较长的周期3运动。研究结果可以作为含裂纹转子在汽轮机非线性间隙气流激振力作用下耦合故障发生的典型特征,也可作为此类耦合故障诊断的依据。     

界面掀起和轴力对组合梁动力弯曲特性的影响

考虑组合梁界面的法向/切向部分相互作用以及各子梁轴力的二阶效应,利用Hamilton原理得到了位移描述的Euler-Bernoulli组合梁非线性动力弯曲及一阶近似的初边值问题,并应用微分求积法研究了考虑界面法向/切向部分相互作用组合梁的临界荷载和固有频率。在通过与已有解析解和有限元结果对比验证了本文微分求积法正确性和适用性的基础上,进行了参数分析,研究了组合梁界面刚度对组合梁动力特性和稳定性的影响以及轴力对组合梁固有频率的影响。数值结果表明：组合梁的固有频率与临界荷载随界面刚度的增加而增加,并逐步趋于完全作用组合梁的固有频率与临界荷载;当轴向压力逐渐增加并趋于临界载荷时,组合梁的一阶固有频率逐渐减小并趋于零,并且,临界载荷随法向和切向刚度的增加而增加。     

最优应力波形下的冲击机械冲锤部件的反演设计及参数优化

 受空间环境下月壤采样机构能源供给的限制,本文立足于一般的冲击机械模型,假定岩土动态加载刚度一定的情况下分析比较了不同形式入射波形对岩土介质作功过程中能量传递效率情况;以实现最优指数应力波形为目标,基于一维波动力学理论及δ(t)函数法对冲锤部件的波阻抗进行反演设计,并使用正解计算和有限元仿真的方法验证反演设计的正确性;运用假设脱离法分析了冲锤与击杆之间的受力及运动状态,分析了冲锤几何外形无量纲参数影响下能量传递效率和冲锤冲击效率的变化规律并计算相关的最优参数。     

虚拟车内噪声响度场分布的声源识别分析与优化

针对传统声压级对车内噪声主观性考虑不足的缺陷,提出符合人双耳特性的虚拟车内噪声特征响度预测及声源识别方法。根据某重型商用车驾驶室内低频轰鸣声严重的问题,基于Zwicker响度模型,在matlab中建立频域的混响场特征响度计算模型。结合路试实验激励数据和驾驶室有限元声-固耦合模型,对驾驶室内噪声响度分布和响度结构板块贡献量进行计算,识别不同板材振动产生的辐射噪声分量对驾驶室内噪声品质频谱特性的影响。实验结果表明：相对于声压级,采用响度作为分析参数提高了驾驶室内噪声源识别精度,指导结构优化设计,改善车内声学品质具有更好的效果。     

平面近场声全息信噪比估计方法研究

针对全息面复声压信噪比对声场重构结果影响较大、往往不能直接测量问题,采用二维小波分析方法进行全息面信噪比参数估计,分析小波函数、分解层级对信噪比估计准确性影响,明确二维小波分析的参数选取,并以受简谐激励作用的四周无限大障板简支钢板为对象进行辐射声场全息重构仿真分析。结果表明,信噪比参数对实现准确声场全息重构十分重要,用二维小波分析方法进行全息面信噪比参数估计有效且可行。     

滑动轴承油膜失稳振动的二阶定向循环平稳性分析

定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的油膜失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。