基于可靠性试验数据的某舱门锁系统振动影响分析

开展飞机舱门锁系统可靠性试验数据振动影响分析研究,对于飞机锁系统的安全性和可靠性具有十分重要的意义。本文基于某舱门锁系统可靠性试验实测数据,绘制了频率分布直方图,采用极大似然估计法进行了参数估计,通过Kolmogorov-Smirnov检验确定了数据分布类型和分布参数,然后对比分析了有无振动环境下的试验数据,并进行了舱门锁系统有无振动环境影响分析,为飞机舱门锁系统振动环境的可靠性评定奠定了基础。     

液压挖掘机振动掘削系统辨识模型及算法研究

介绍了液压挖掘机振动掘削的激振方式和实现机理.通过确立挖掘机铲斗与土壤的相互作用的动力学模型,再根据系统辨识理论,建立了振动掘削系统的输入输出数学模型;运用参数估计理论,主要探讨了不同辨识模型下最小二乘算法在参数辨识过程中运用.最后,通过MATLAB软件进行了仿真计算,并比较了不同算法的参数辨识效果.     

热连轧机磁栅尺结构的模型参数辨识

应用系统辨识技术,采用受控自回归(auto egressive exogeneous,简称ARX)模型结构和Matlab系统辨识工具箱,辨识了热连轧机辊缝位移传感器的动力学模型参数,建立了该传感器结构的动态数学模型。系统的输入和输出数据分别为同步记录的轧机相应位置的振动加速度信号,ARX模型的参数估计采用最小二乘估计法(LSCE),辨识模型的拟合度达到79.48%。辨识结果表明,传感器外壳圆盘结构的刚度和阻尼太小,对轧机垂直振动系统的影响严重,说明其结构设计不合理,需要进行结构动力学修改。     

低频振动钻削钛合金板的非线性分析与应用

钛合金具有比强度高、比刚度高且塑性强等优异特性,这些特点为高精度的制孔作业带来了很大挑战。针对此问题,搭建了振动钻孔试验台,通过对钛合金的振动钻孔动力学试验发现该系统具有明显的硬弹簧特性的非线性振动特征;通过动力学建模与实验参数估计获得了该系统的关键动力学参数和动力学模型;对该动力学模型进行了近共振情况下的非线性平均分析,求得平均方程并得到幅频特性与实测结果定性一致,证明了所建动力学模型的正确性;利用该系统的非线性特性,近共振运行,在较低激励下获得了较大幅度的稳态振动,实现了稳定高效的振动断屑和钻孔作业。结果表明,通过恰当的动力学设计,巧妙利用切削过程的非线性可以使振动钻孔过程更平稳、功耗更低而且孔质量更好。     

热连轧机磁栅尺结构的模型参数辩识

应用系统辨识技术,采用受控自回归(auto egressive exogeneous,简称ARX)模型结构和Matl ab系统 辨识工具箱,辨识了热连轧机辊缝位移传感器的动力学模型参数,建立了该传感器结构的动态 数学模型。系统的输入和输出数据分别为同步记录的轧机相应位置的振动加速度信号,ARX 模型的参数估计采用最小二乘估计法(LSCE),辨识模型的拟合度达到7948％。 辨识结果表明,传感器外壳圆盘结构的刚度和阻尼太小,对轧机垂直振动系统的 影响严重,说明其结构设计不合理,需要进行结构动力学修改。     

AR模型用于深孔加工状态监测的研究

提出一种用时间序列AR模型进行深孔加工状态监测的方法。对所采集的深孔加工过程中的振动信号先进行差分处理,再进行AR建模。模型参数估计使用了方法简单、参数估计无偏、精度高的最小二乘法。然后用模型参数训练一个模式识别神经网络,试验结果表明,这种方法有很好的实用性。     

AR模型功率谱估计在金刚石研磨振动信号分析中的应用

在金刚石弹性浮动研磨过程中,研磨装置源自内部和外部的振动将导致金刚石与研磨盘产生多余的相对运动从而影响研磨质量。从加工过程采集的信号中识别出相关振动因素能够为改进研磨过程提供依据。本文针对有限采集数据,为有效识别振动信号,首先对采集的数据进行小波降噪处理,其次采用AR模型进行数据处理,通过功率谱估计提高识别精度,对研磨振动信号进行模型参数估计并识别出主要振动频率。     

基于动态矩阵算法的弹性扭转系统控制

多质量弹性扭转系统具有速度波动大、振动时间长的特点。通过对多质量弹性扭转系统分析,建立该系统的状态空间参数模型,利用Simulink Parameter Estimation Toolbox进行模型参数估计;采用动态矩阵控制算法进行速度控制,利用Simulink Coder将控制器转化为PLC的可执行C代码,经Automation Studio编译后下载到X20PLC中对实际对象进行控制。通过仿真及实际系统测试表明,系统模型较准确,动态矩阵算法控制系统的动态性能优于串级PID算法的动态性能。     

改进VPMCD方法在滚动轴承故障诊断中的应用

针对模式识别新方法VPMCD(variable predictive model based class discriminate)在参数估计过程中存在的缺陷,对VPMCD方法进行了改进,用主成分估计法代替原方法中的最小二乘法进行参数估计,消除了预测变量间存在多重线性相关性的影响,可以获得更加稳定的模型参数,从而提高模式识别的精度。采用局部特征尺度分解(LCD)方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,提取各分量的近似熵组成故障特征向量作为改进VPMCD的输入,以改进VPMCD作为分类器对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。对正常状态、外圈故障、内圈故障和滚动体故障四种不同工作状态和故障类型下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明该方法有效。     

线性系统辨识与仿真方法探讨

线性系统辨识的目的是确定对象系统的状态与参数，仿真是根据确定的状态与参数构成一个等于对象系统的仿真模型。本文讨论的是模型的参数估计与仿真。参数估计有许多方法，本文针对最小二乘法在线性系统参数估计上的应用进行了探讨，并编制了线性系统辨识和仿真软件，该软件在系统辨识和仿真方面有实用意义。