Chirp信号参数估计算法性能比较

通过数值仿真定量地比较了三种Chirp信号参数估计算法——解线调法、迭代估计法和局部搜索最大似然法的性能，并定性地比较了算法的运算量。仿真结果表明，在三种算法中，局部搜索最大似然法的估计性能最好，而运算量居中；解线调法运算量最大，但估计性能居中；迭代估计法的估计性能最差，但运算量最小。对于实际系统，应根据不同的估计精度和运算量要求，灵活选择不同的算法。综合考虑估计性能和运算量之间的折衷可以得到结论，在三种算法中局部搜索最大似然法是一种相对较好的选择。     

DBN参数对双转子不对中故障特征提取的影响及综合评估优选研究

针对DBN(deep belief network)结构参数对特征提取性能影响很大而其影响特性不明导致最优参数难以选取的问题,以双转子系统不对中故障振动特征提取为例,通过构建不同DBN迭代次数、隐含层数、学习率及动量的重构误差曲线,分析DBN结构参数对双转子不对中故障特征提取性能影响特性。综合重构误差均方根误差RMSE(root mean square error)及计算时间,选取优化的结构参数。分析结果表明,最优参数为:迭代次数200次、隐含层节点数1 000~1 500、学习率0.01~0.1,动量项0.1~0.4。为DBN在双转子系统不对中故障识别中的应用提供结构参数选取依据。     

基于贝叶斯估计的动载荷识别方法

为了降低测量误差等不确定性因素对识别结果的影响,建立基于贝叶斯估计理论的动力学系统载荷识别方法。首先,根据动力学系统运动方程,利用贝叶斯理论,推导载荷和误差参数的联合后验分布,进而得到载荷和误差参数的边缘概率分布;然后,采用马尔可夫蒙特卡罗方法,估计动力学系统所受的载荷,并利用仿真算例与基于奇异值分解的载荷识别方法进行对比;最后,利用实验数据,进一步验证本方法的有效性。结果表明,该方法在一定程度上减小了不确定性因素造成的识别误差,对于提高动载荷识别精度具有一定的参考意义。     

基于参数识别的航空发动机转子故障诊断与定位方法

航空发动机结构复杂,转子的故障诊断与定位是一个难点。考虑航空发动机实际测量条件,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器的转子故障诊断方法,其核心是通过识别典型故障特征参数对转子的多种故障进行诊断和定位。针对实际航空发动机整机结构,用有限元法建立一种耦合的转子-支承-机匣动力学模型。该方法针对实际采集观测信号不完备的问题,采取加权整体迭代的方法来加快参数的稳定与收敛。针对所建立的航空发动机典型故障模型和实际模型存在误差的问题,采取衰减记忆滤波的方法来补偿误差。最后对含典型故障转子的航空发动机整机模型进行仿真计算得到数值解,作为未知故障的观测信号,结合加权整体迭代和衰减记忆滤波的扩展卡尔曼滤波方法,分析得到未知的故障特征参数,依此故障特征参数,实现对故障的识别和诊断,结果证明了该方法对航空发动机转子进行故障诊断和定位的有效性。     

基于极大似然估计的多参考点模态参数识别方法

在考虑随机噪声的情况下,实现了一种基于极大似然估计的多参考点频域模态参数识别方法。该方法采用频响函数的右矩阵分式模型,通过噪声的协方差矩阵对误差向量加权,使用离散时间域中基函数改善数值求解性态。模态参数的估计过程分为两步:首先由基于最小二乘估计的polyLSCF算法获取迭代初值,然后通过Gauss-Newton方法对极大似然函数进行迭代优化,得到精度更高的模态参数识别结果。采用GARTEUR仿真算例对所给出的方法进行了验证,结果表明:在高噪声情况下,利用噪声信息的极大似然估计方法能够显著提高模态参数的识别精度,特别是阻尼的识别精度。     

人工神经网络在建筑物物理力学参数识别中的应用

基于神经网络的BP算法,建立了识别建筑物物理力学参数的数值方法.在经典的BP算法中,网络中的权值的确定是将权值的计算修正过程描述为网络的训练过程,其中迭代步长由经验选定,常常造成收敛速度慢,并且收敛速度与初始权值的选择有关以及引起振荡等问题.在网络的训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了网络的收敛速度,解决了BP算法迭代过程中目标函数的震荡问题.数值计算表明,所提出的改进的BP算法进行建筑结构物理力学参数识别的收敛速度和识别精度都得到了提高.     

基于拟静态初值的载荷识别数值修正算法

推导拟静态法获得载荷初值及稳定不发散计算结果,分析获得初值不准确原因,推导获得新的载荷识别方法。该方法基于数值原理,利用步步修正达到减少累积误差效果,可较大程度提高计算稳定性,并将数值迭代修正方法用于有限元模型载荷识别。结果表明,该方法能较准确识别出工程中常见的多种载荷,并具有一定抗噪能力。     

IQ不平衡OFDM系统两种逼近最大似然性能的亚最大似然补偿算法

针对在同相正交IQ不平衡的正交频分复用(OFDM)系统中用传统的最大似然(ML)补偿算法需要二维复向量的搜索,从而导致计算复杂度较高的问题,提出了两种逼近ML算法性能的补偿算法,即一维实向量迭代搜索算法和二维实向量迭代搜索算法,它们通过在空间中迭代搜索一维或二维实向量来降低计算复杂度.仿真结果表明,上述改进的亚ML补偿算法的性能优于现有的频域和时域最小二乘补偿方法,逼近ML算法,其计算复杂度明显低于传统的ML算法,误比特性能与ML算法相当.     

扩展卡尔曼滤波方法在转子典型故障诊断中的应用

转子故障的早期诊断与预示是当前转子动力学的一个难点。文献[1]提出了一种基于多模型估计得到转子裂纹参数对转子进行故障诊断的方法,但是该方法需要构造大量的多模型估计器,存在着构造复杂,计算量大的问题。针对这个问题,提出基于扩展卡尔曼理论(EKF)的转子典型故障诊断方法。针对Jeffcott转子建立了不对中、裂纹和弯曲故障模型,还分别构建了基于扩展卡尔曼滤波-加权整体迭代(EKF-WGI)的参数估计方程。通过不对中、弯曲和裂纹故障的实验验证,表明该参数估计方法对于转子典型故障有着较高的诊断能力。与传统的诊断方法提取频谱特征相比,该方法不依赖于经验和故障事例,可以较精确地估计故障参数,在转子的故障诊断中更有针对性。     

风力发电机组转子不对中故障诊断

风电技术迅猛发展,风电场风力机故障频发,对风机的安全运行和故障诊断的研究已成为风电技术发展中的重要研究内容。国内对于风力机故障诊断技术的研究尚在起步阶段,且集中于对齿轮箱的研究,对转子不对中故障研究尚少。针对以上问题,用振动测试系统对异常工作风力发电机组进行振动测试,采集振动测试信号,对振动信号进行时域、频域分析,得到机组转子不对中故障信号特征,为风力机转子不对中故障诊断提供依据。     

旋翼翼型高速风洞动态试验装置研制

为弥补国内在旋翼翼型高速风洞动态试验模拟能力和测试精度方面的不足,基于FL-20连续式跨音速风洞,提出采用双端同步驱动旋翼翼型试验模型的方式,设计了一套高速风洞动态试验装置。该装置依托双天平动态载荷测量结合表面动态压力测量的方式,可提高旋翼翼型动态气动载荷的测量精度。风洞试验结果显示：当旋翼翼型试验模型的俯仰振荡幅值为10°时,其振荡频率可达17 Hz,且试验马赫数为0.6,雷诺数达到5×10⁶,处于国际领先水平。所研制的动态试验装置及其相关测试技术具有较高的可靠性,且试验数据可靠、规律合理,具备了开展高速风洞动态试验的能力,可为旋翼翼型动态失速问题的研究以及真实直升机试验参数的模拟提供重要的技术支撑。     

基于神经网络的风力机动力学分析

由于单独使用一种分析方法不能考虑到风轮结构和气动载荷的耦合关系,分析出的结果准确性将受到影响。针对这一问题,本文将联合仿真技术引入风电机组结构动力学分析中。该分析方法考虑到了风电机组结构的气弹性问题,即将用Matlab计算的气动力和用ADAMS计算的结构变形相互耦合。仿真情况更接近于实际风电机组的工作情况,计算精度较好。将该联合仿真技术对某600千瓦风力发电机进行了结构动力学分析。分析表明,该方法能较好的模拟风力发电机组的结构动力学特性。但是由于仿真模型计算精度较高,考虑的自由度较多,计算耗时较长。针对仿真分析方法的这一局限性,本文在应用联合仿真技术计算出一系列样本工况后,采用人工神经网络方法对风电机组结构动力学性能进行分析预测。分析表明,采用仿真分析与人工神经网络相结合的方法对风力发电机组结构动力学进行分析和预测,可以减少动力学分析的时间,保证预测精度,弥补单独使用仿真分析方法的局限性。     

热弹耦合梁结构动力响应的区间数值分析

研究了含有区间参数梁结构在温度载荷和力载荷共同作用下的动力响应问题,考虑材料变形与传热的相互影响,建立了梁在热弹耦合下的动力学有限元模型,并给出了对结构瞬态热传导方程与动力学方程进行相互交替迭代求解的计算方法。针对结构响应不确定性问题,以不确定参数作为约束变量,通过寻求结构响应函数的区间范围,将区间问题转化为优化问题,并利用遗传算法给出了结构响应函数的区间界限。通过算例及与概率有限元方法的计算结果比较,表明文中所提出方法的可行性和有效性,并获得在热弹耦合作用下梁结构的固有振动频率有所增加,而振动响应振幅则逐渐减弱的结论。该方法只需已知不确定参数所在范围的界限,而无需其他统计信息,为解决区间参数热弹耦合梁问题提供了一种途径。     

滚动轴承转子系统不对中-碰摩耦合故障非线性动力学分析

为了获取转子系统不对中-碰摩耦合故障下的动力学特性,通过拉格朗日待定乘子法建立了在完整约束下滚动轴承转子系统非线性动力学微分方程,采用龙格库塔数值法研究了不对中-碰摩耦合故障下系统的动力学响应,采用时域图、轴心轨迹图、分叉图、Poincare截面图和FFT谱图分析了不对中度、碰摩刚度和碰摩间隙对转子振动响应的影响。分析结果表明:不对中度的增大会使系统1倍频振动响应增大,也会产生2倍、4倍等偶数倍频,同时出现与VC(Varying Compliance)频率之间的组合频率响应。在低转速下,碰摩刚度和碰摩间隙对转子系统的影响较小;在高转速下,较小的碰摩刚度和较大的碰摩间隙会缓解系统的非线性行为。     

B类风场与台风风场下输电塔的风振响应和风振系数

为研究常规B类风场与台风风场下输电塔的风振响应差异,以沿海地区某四回路角钢输电塔为原型建立了有限元模型,采用谐波叠加法生成两类风场下的风速时程,并在时域内进行了输电塔风振响应和风振系数的数值分析。结果表明：台风风场的高湍流特性导致其作用时各测点的顺风向风振响应均大于B类风场下的对应值。两类风场下,输电塔的风振系数比值约为1.25。因此,台风多发地区的输电塔设计必须考虑台风高湍流引起的动力风荷载增大效应。此外还进行了气弹模型风洞试验,以研究不同风速下的气动响应和风振系数,并将试验结果与理论计算进行了分析比较,验证了数值分析的适用性。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

改进的HHT方法及其在旋转机械故障诊断中的应用

针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)方法中存在的模态混叠和虚假固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)问题,提出一种基于总体包络均值经验模态分解(Ensemble Envelop Mean Empirical Mode Decomposition,EEMEMD)和虚假模态函数剔除算法相结合的改进HHT方法。该方法利用EEMEMD可准确反映加噪后信号的自身变化,一定程度上中和残留在各模态分量间的噪声,获得无模式混淆的较纯净的IMF分量。同时,通过基于归一化能量熵值的虚假模态函数剔除算法可有效剔除噪声干扰成分和迭代误差分量,从而提高信号特征提取的准确性。通过仿真分析和转子不对中故障诊断的工程实例表明,改进HHT方法能够较好地抑制模态混叠问题并有效剔除同故障无相关的虚假IMF,实现对旋转机械故障的有效诊断。     

大跨屋盖脉动风压的非高斯特性研究

在大跨屋盖表面局部区域,特别是迎风边缘区域和屋盖拐角区,风荷载会表现出明显的非高斯特性,如果仍采用高斯模型来描述,往往会产生较大误差。基于五种典型大跨度屋盖结构的风洞试验,对屋盖表面局部风压的高斯和非高斯特性进行了研究。首先通过对第三阶、第四阶矩统计量归纳分析,给出划分高斯区和非高斯区的标准并对大跨度屋盖进行分区;同时,运用基于k-s检验的曲线拟合方法也得到风压非高斯分区,利用分区结果,得到保证率为99.38%的峰值因子取值。将两种方法相对比,发现得出的分区结果相似:非高斯区域往往集中在来流前缘、后部尾流区及高点角区附近。此外,分析结果表明,对于大跨屋盖结构,应适当提高我国荷载规范中的峰值因子并按结构分区取值。     

风浪不共线对浮式风机基础动态特性影响研究

旨在研究风载方向和波浪方向不共线对浮式风机基础动态特性影响。以5 MW浮式风机为研究对象,采用等效载荷法模拟空气动力载荷,建立浮式风机系统耦合动力学模型,研究风浪呈0°、30°、60°和90°夹角工况时,浮式风机基础动态特性变化。结果表明:风浪不共线对浮式平台纵荡和横荡运动平衡位置影响很大,对垂荡运动响应影响很小。随着风浪夹角增大,横摇和艏摇运动振荡范围增大,纵摇运动振荡范围减小。风浪不共线使得系泊系统张力响应变化明显,张力变化趋势与平台运动及系泊布置有关。