冬瓜山矿爆破振动测试数据回归与时频分析

为了保证矿山安全生产、提高生产效益,采用EXP3850爆破振动信号记录仪对爆破振动进行测试,测点布置在出矿穿脉上。爆破振动测试表明,井下爆破产生的振动信号成分非常复杂。基于爆破振动监测数据,在考虑高程差影响的条件下对巷道顶板和边帮质点振动速度进行回归,确立振动衰减规律。对等药药量不同距离的振动信号进行时频分析,得出距离对频率和PPV的影响,为类似矿山提供参考。     

柴油机实车监测振动信号处理方法

柴油机运行过程中振动信号的采集与处理对于柴油机技术状况的监测具有重要的意义.本文利用振动加速度传感器对柴油机机体振动信号进行测试,并采用整周期截断和多段相加平均处理、包络变换的方法对振动信号进行处理,最后利用FFT和PSD方法对信号进行分析,有效地提取了振动信号的频率特征,为提高状态监测和故障诊断的准确度奠定了基础.     

物流非高斯振动下的产品损伤分析

公路运输过程中的冲击信号造成了物流随机振动的非高斯特性。为研究冲击成分对产品损伤的影响,对8条中型卡车和重型卡车实测道路信号进行了统计分析。将振动信号分为20%的高强度非高斯信号、60%的中等强度高斯信号和20%的低强度高斯信号。使用有限元软件进行时域振动分析,计算各信号段的损伤占比。结果表明：振动过程中,非高斯信号蕴含了高强度的冲击信号,造成了绝大部分的损伤。中型卡车振动数据冲击幅值大、占比少,相对而言,重型卡车冲击幅值低、占比多。中型卡车高5%的冲击信号造成了90%以上的损伤;重型卡车20%的非高斯信号中除10%的冲击成分外还包含10%的较高幅值振动,其20%的非高斯信号造成的损伤约为80%或更高。在整个运输振动过程中,含量较少的冲击信号主导了损伤的累积。     

高层框架结构建筑物爆破拆除振动研究

为研究建筑物爆破拆除过程中产生的振动效应,对一高层框架结构建筑物爆破拆除过程进行振动监测,并对爆破振动与塌落振动数据进行对比分析。研究发现,爆破振动峰值速度的衰减速率大于塌落振动峰值速度;塌落振动信号优势频带能量大于爆破振动信号;塌落振动信号的频率接近建筑物的自振频率,危害性更大。     

改进型FULMS算法实现压电机敏框架结构振动抑制

航空航天器结构振动主动控制研究一直非常活跃,其中自适应滤波FULMS算法构成主要控制方法之一,但该算法存在一个如何提取有效参考信号的问题。提出一种改进型FULMS振动控制算法,算法过程是通过从振动结构中直接提取振动响应残差信号,进而基于控制器结构和算法过程数据构造出参考信号,满足于激扰信号的相关性并进入算法控制过程;在此基础上,构建了一种压电机敏框架结构和实验平台进行实验验证,阐述了实验模型结构模态分析、分布式压电传感器和驱动器优化配置,以及实验平台构建和实验过程分析。研究结果表明,改进型FULMS算法较为有效地解决了参考信号实际获取问题,并具有良好的收敛性和结构振动抑制效果,对自适应滤波振动控制算法进一步实用化具有良好意义。     

高层框架结构建筑物爆破拆除振动研究

为研究建筑物爆破拆除过程中产生的振动效应,对一高层框架结构建筑物爆破拆除过程进行振动监测,并对爆破振动与塌落振动数据进行对比分析。研究发现,爆破振动峰值速度的衰减速率大于塌落振动峰值速度;塌落振动信号优势频带能量大于爆破振动信号;塌落振动信号的频率接近建筑物的自振频率,危害性更大。     

基于CEEMD与TQWT组合方法的爆破振动信号精细化特征提取

针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分解过程,实现了爆破振动信号特征的精细化提取。分析结果表明:组合方法对爆破振动信号的分析不依赖于先验小波基的选择,分解过程实现了信号的二次滤波。通过连续小波多尺度三维谱和时频小波脊线对比,说明组合算法分解得到的最佳分析信号可真实反映振动信号的细节信息,时频分辨率更高。该组合方法抑制了杂波分量对信号特征的干扰,可精确地提取复杂环境下的爆破振动信号特征信息。     

二板式注塑机合模机构的振动测试

为提高大型二板注塑机合模机构的工作可靠性,对注塑成型完整周期过程中的注塑机动、定模板进行振动与冲击加速度测试,确定了振动信号中的低、高频成分的来源。低频振动是影响合模过程的主要振动信号,通过数字滤波和数值积分技术,评定了动、定模板的轴向振动加速度和最大摆动角度,为合模机构的减振优化和质量控制提供技术基础。     

基于卷积神经网络优化的水轮机振动信号识别

提出了一种基于蝙蝠算法优化卷积神经网络的水轮机振动信号识别方法。首先对水轮机时域加速度振动信号进行测量、提取和归一化处理,采用蝙蝠算法对卷积神经网络训练过程中的超参数权值和偏置值进行优化,然后对10 种不同测点的水轮机振动信号进行实验,针对每个测点的振动信号对水轮机8 种不同工况进行区分识别,最后将信号识别过程中各参数对传统卷积神经网络识别结果的影响进行针对性分析。结果表明：所建立的基于蝙蝠算法优化卷积神经网络的识别模型具有良好的稳定性和较高的识别精度,能够准确识别振动信号,识别结果准确率均在94 %以上,与传统卷积神经网络对比,信号识别准确率显著提升,最高达到20.78 %。同时可以看出,振动数据输入长度、样本尺寸和训练次数对传统卷积神经网络训练效果影响显著。研究结论可为水轮机振动识别、工况识别和故障识别提供理论依据。     

基于振动分析的无桨混合机中物料运行规律研究

在现场对无桨混合机中混合物的形态进行观察,搭建振动测试系统,采集混合机转轴上的振动信号,并提取各阶段频谱特征。针对频谱特征的变化分析振动变化的原因,得出生产过程中各阶段物料在无桨混合机中流动形态变化的规律。     

滞后型切削颤振诊断技术的研究

着重讨论了滞后型切削颤振的诊断原理和诊断方法。理论分析和试验结果证明，滞后型切削颤振系统的稳定性和切削力信号Ｆｙ（ｔ）相对于振动加速度信号ｙ（ｔ）的相位差ρ存在某种一一对应的关系。因此，可以通过测量切削过程中切削力信号Ｆｙ（ｔ）相对于振动加速度信号ｙ（ｔ）的相位差ρ的大小来诊断生产现场中发生的颤振是否属于滞后型颤振。试验在普通车床上进行。     

涡轴发动机起动信号的奇异值分解研究

针对涡轴发动机动力涡轮转子起动过程中的振动信号,采用奇异值分解方法实现非平稳振动信号的去噪和奇异值重构,从中提取起动信号的振动特性。发现某涡轴发动机凸台1和凸台2的振动主频为154 Hz,为涡轴发动机2阶临界转速的2/3倍频,凸台3的振动主频为160 Hz。这些振动特征可为发动机振动排故和动平衡提供参考信息。     

基于信息融合的刀具磨损状态智能识别EI北大核心CSCD

采集声发射和振动加速度信号,搭建了数控车床刀具磨损状态多信息数据采集系统;用正交试验法采集相关数据并分析了不同切削条件、不同刀具磨损程度下数控车削加工过程中的声发射和振动信号;用小波包分解法提取了声发射和振动信号的最佳特征频段作为识别刀具磨损的特征参量,采用BP神经网络将数控切削过程中刀具磨损的声发射与振动信号特征信息进行融合,研究了数控车削刀具磨损状态的智能识别技术。     

基于小波阈值的高速道岔振动信号降噪

在高速道岔伤损监测中,道岔振动信号是道岔伤损监测的重要信息来源,鉴于该信号在采集和传输过程中噪声干扰严重,影响伤损识别的准确性,研究了一种基于小波阈值的高速道岔振动信号降噪方法。详细讨论了道岔振动信号降噪过程中小波基、分解层数、阈值准则、阈值函数等参数的选择,并利用频响函数、主元分析和平均马氏距离分析降噪处理对伤损识别的影响。实验结果表明,该方法能有效降低噪声对伤损识别的干扰,为进一步对道岔进行伤损分析创造了良好的条件。     

起爆方式对台阶爆破振频能量分布的影响

根据爆破振动信号具有明显的持时短、突变快等特点,结合露天台阶爆破振动监测资料,利用小波包分析良好的时频局部化性质,研究了爆破振动信号不同频带的能量分布规律,分析了爆破振动信号的能量在传播过程中随着起爆方式改变的变化规律。研究结果表明：爆破振动信号的频带能量分布与起爆方式密切相关;该方法对综合研究露天台阶爆破振动危害机理和爆破地震效应,特别是从频率角度研究爆区附近建（构）筑物的安全提供了一种有效的分析手段。     

基于谐波窗函数的桥梁振动信号分解与重构

针对桥梁损伤检测过程中需要对原始振动信号中各阶次模态信号进行提取的需求,提出了一种利用自定义谐波窗函数进行信号提取方法。阐述了谐波窗函数的构建方法及信号提取时的分解与重构过程。对一钢筋混凝土梁的实测振动信号进行了分解与重构,提取了梁的五阶振动信号。实验结果表明,设计的谐波窗函数可以实现信号频段的自由划分;提取的信号具有无数据量损失、无相移、信号失真小等特点;可在信号提取的同时,实现噪声滤除。     

叶轮空蚀状态下离心泵振动特性分析

空蚀是指空化过程中产生的空泡溃灭引起过流表面材料损坏的现象。为研究离心泵叶轮空蚀后的振动信号特征,选用IS-50-160-00单级单吸离心泵为试验对象,基于虚拟仪器技术搭建试验泵系统。测得离心泵空蚀条件下的振动信号,采用均方根(RMS)分析、峭度(K)分析两种统计方法对发生空蚀后的离心泵振动信号的平均能量、冲击波能量进行分析,采用短时傅里叶变换(STFT)分析了振动信号的时频域特性。分析结果表明:空蚀条件下整体来看基座方向和轴向方向振动幅值较大且都是无规则振动,而横向方向和纵向方向上的振动信号振幅相对较小;振动信号的能量随着流量的增大呈现先减小后平稳再增加的趋势,空蚀增加了振动信号的能量值;空蚀加剧了液体对离心泵的冲击使得振动信号峭度值增加,且基座方向峭度值大于3可作为空蚀故障的诊断参考标准;通过时频谱分析可知空蚀发生后流体可能对离心泵存在冲击波及冲击波导致的脉冲信号,且空蚀后产生了高频振动信号,高频带的振动信号可为离心泵空蚀故障诊断提供参考。研究叶轮空蚀后离心泵振动信号的特征有助于及时发现离心泵空蚀故障的发生,从而调整运行参数,以免造成严重后果。     

基于小波包变换的爆破振动信号能量熵特征分析

爆破振动信号是典型的短时非平稳随机信号。应用多分辨率特点的小波包变换对爆破振动信号进行多层分解,得到信号能量分布的细节信息。根据建立在概率统计基础上的信息熵概念,推导得到爆破振动信号能量熵计算方法。分析了4种类型爆破振动信号的能量熵,熵值由大到小为:隧道爆破、管道爆炸、台阶爆破、塌落振动。结果表明,能量熵能够反映不同类型爆破对振动信号的影响。提出将能量熵作为爆破振动信号的新特征量,为爆破振动信号特征提取、不同爆破类型振动信号识别和爆破振动预测提供一种新思路。     

运输包装加速随机振动试验研究综述

加速随机振动试验是目前物流过程中运输包装损伤和安全性评价的重要技术手段,通过提高振动等级压缩测试时间,省时高效,减少运输包装系统优化设计周期,包括四部分：实际物流车辆振动信号的采集与分析、实验室信号模拟与再现、运输包装振动疲劳损伤与寿命评估、加速随机振动试验理论与方法。从以上四方面进行综述,总结了实际车辆振动信号统计特征和影响因素、信号模拟方法及特点,阐述了振动疲劳理论与运输包装损伤研究进展,分析了目前加速随机振动试验研究现状和不足,讨论了目前该研究领域尚未解决的问题,指出了进一步的研究方向。     

RV减速器振动特性的自相关分析

为研究RV-40E减速器振动特征的相关性,解析振动信号中特征频率,利用精密减速器综合测试平台对RV减速器进行定速、升速和降速测试,采集不同转速下的振动信号。通过MATLAB进行数据处理,对各转速下的振动信号做频域分析和自相关分析。研究发现,RV减速器自相关性随转速增大而增强;在降速和升速过程中,自相关不具有周期性;一级和二级传动啮合频率对减速器运行影响较大。本研究可为RV减速器的故障诊断提供有效手段。