基于分段线性非饱和随机共振的机械早期故障诊断方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣、故障特征难以提取的问题,提出一种基于分段线性双稳态势函数模型的非饱和随机共振方法。该方法通过分段线性化的势函数代替经典的双稳态势函数,然后利用频移尺度变换实现机械设备振动信号的小参数化,使其满足随机共振系统的输入条件;最后,将系统输出信号的信噪比作为遗传算法的目标函数,优化非饱和随机共振系统参数,实现机械设备早期故障特征的增强与提取。仿真分析表明该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱故障冲击特征,而且轴承实验证明提出的方法能够有效增强与提取故障特征频率。仿真与实验结果进一步表明提出的方法优于经典双稳态随机共振方法,不仅能够获得高的输出信噪比,而且在特征频率处具有更高的幅值。以上优点归功于提出方法不仅克服经典双稳态随机共振系统的内在输出饱和问题,而且利用遗传算法实现系统与输入信号之间的最佳匹配。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法EI北大核心CSCD

经典双稳态随机共振系统通过各种参数地调节可实现噪声、周期信号及非线性双稳态系统的最佳匹配从而实现随机共振,促使系统输出的微弱周期分量得到了一定的噪声能量而达到增强的效果,从而有效检测出微弱的周期分量,但噪声能量利用有限,系统响应中仍存在一定的噪声能量。二阶随机共振增强的系统模型,借助“双重积分”实现噪声的重复利用,将噪声进行二次利用,有效促进高频噪声能量进一步转移到低频区域,有效提高输出响应的信噪比。考虑到多尺度带限噪声对随机共振的影响,并基于随机共振特殊低通滤波器的数学本质,提出了以协同信噪比(collaborative signal to noise ratio,CSNR)为目标函数,基于Paul小波的自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法,充分利用了小波的多分辨时频分析能力,将输入信号和噪声划分到不同频带,实现了不同频带信号和噪声强度大小的控制,以进一步改善随机共振检测效果。数值仿真、实验数据及工程实际应用均验证了该方法的有效性。     

基于Langevin型随机共振的水中目标线谱检测

将Langevin型双稳态随机共振系统应用于水声时变线谱信号的检测，提出了设计水声线谱检测系统可以利用的外在参数。在水听器端建立了时变线谱模型，考查了随机共振系统对水声环境的适应能力。实验发现在信噪比变化、声压起伏、线谱漂移等情况下，系统都能较好的工作，为水声领域新型线谱检测系统的设计提供了依据。     

自适应二阶双稳态随机共振的微弱特征增强检测方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣故障特征难以提取的问题,提出一种自适应二阶双稳态随机共振方法。首先系统输出信号的信噪比作为蚁群算法的自适应度函数,然后采用蚁群算法优化二阶随机共振系统的参数和阻尼因子,再利用优化得到的最佳参数设置二阶随机共振系统,最后实现微弱故障特征的增强与提取。数值仿真分析表明:该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号;而且深沟球轴承滚动体故障实验结果证明提出的方法能有效增强与提取滚动体故障特征频率。仿真与实验对比结果表明:提出的方法优于传统随机共振方法,归功于该方法不仅能够利用蚁群算法并行选择和优化随机共振系统参数,而且克服传统随机共振方法对高通滤波器的依赖。     

混合多稳态随机共振的故障信号检测

针对故障特征信号在诊断时经常淹没在噪声中难以提取问题,利用Woods-Saxon型单稳态模型与混合型双稳态模型结合提出一种混合型三稳态随机共振系统,该系统不仅保留了Woods-Saxon对故障信号易于检测的优点又利用了三稳态对噪声利用率高的特点。利用信噪比增益为衡量指标,提出寻找最优系统参数的自适应算法;对α噪声背景下的谐波振动信号、调幅信号、周期脉冲衰减信号进行检测;提出一种变分模态分解与混合三稳态结合的信号检测方法,并将其应用于实际轴承故障检测;经过仿真实验表明混合型三稳态随机共振模型以及组合模型在故障信号的检测中检测结果清晰可靠、性能优越。     

双稳态施密特触发电路在OU噪声驱动下的逻辑随机共振

噪声能够帮助非线性系统产生反常的有序行为的现象吸引了人们的广泛关注.我们以一个双稳态的施密特触发电路作为模型系统,用OU(Ornstein-Uhlenbeck)噪声驱动,利用噪声进行逻辑计算,实现了逻辑门的模拟运算.同时研究了噪声强度、噪声相关时间下的逻辑随机共振,并且探讨了系统的弛豫性质对逻辑随机共振的影响.结果表明,色噪声驱动下的双稳态系统中的逻辑随机共振现象同样存在.     

波导中模滤波与模波束形成

本文在“模波束形成及其Robust处理”一文的基础上,着重于对通过加大阵元个数、基阵尺寸和声源距离来提高模滤波精度从而改善模波束形成性能的问题进行实验研究。实验在新安江水库进行,给出了前文提出的三种模波束形成对声源深度分辨的结果。     

基于势函数参数的随机共振性能研究

以势阱函数为研究对象,提出了势函数参数的概念,阐述了不同势函数参数下系统随机共振机理,并讨论了过阻尼系统和Duffing振子系统在不同势函数参数下的随机共振性能对比.实验表明,在满足一定参数条件下,提升系统势函数参数将会提升系统输出的最大幅值增益以及最大输出信噪比,与传统一元四次势函数下的随机共振系统相比,性能提升得非常明显;Duffing振子系统相比于过阻尼系统,其调节范围更宽.联合调节阻尼比与势函数参数可以使信号达到更佳的随机共振状态,为信号的后续处理奠定基础.     

分段非对称随机共振系统微弱信号检测EI北大核心CSCD

作为一种重要的信号处理方法,随机共振(SR)能够利用噪声能量增强微弱信号,有效降低噪声信号对特征提取的影响。针对分段对称系统模型随机共振幅值增益不够明显及噪声利用率较低等不足,提出一种分段非线性系统模型。该系统参数独立,易于调节,可通过调节参数诱导最佳随机共振。在双稳态模型下,推导了克莱默斯(Kramers)逃逸率和输出信噪比,同时在模型公式仿真和数值仿真两方面与分段对称系统进行对比分析,用于说明该方法的有效性。结果表明该方法能够有效地提取特征频率,具有良好的放大性能和抗噪声能力。最后将系统应用于不同型号的轴承故障检测,并用自适应智能算法最优化系统参数。结果显示,非对称系统的输出幅值分别为对称系统的8倍,3倍和6倍。数据表明,非对称系统能更有效地实现微弱特征检测与早期故障诊断。该研究进一步对系统在实际工程应用提供了理论指导与依据。     

基于改进耦合增强随机共振的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下经典随机共振方法对滚动轴承故障特征提取效果差的问题,提出了一种基于改进耦合增强随机共振的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用一个定参双稳系统和一个变参双稳系统构成耦合随机共振系统,外部输入直接作用于定参双稳系统;然后,通过调节变参双稳系统参数和耦合系数实现耦合系统的随机共振控制,并借助遗传算法实现控制参数的自适应选取。实验和工程应用验证了所提方法的有效性和优越性。     

双稳系统噪声特性的分析与弱信号检测的研究

研究了噪声通过双稳系统其能量向低频区集中的频谱特性，并根据绝热近似理论，得出只有在噪声能量集中的低频区域才能产生随机共振(SR)主谱峰的结论。提出频率压缩变换的SR方法，分析了绝热近似SR技术在大参数条件下从强噪声中检测弱信号的应用。仿真结果表明，只要双稳系统输入端的信噪比不低于-30 dB，且实测采样频率不小于弱周期信号频率的50倍，就可由双稳系统的响应谱得到弱周期信号频率处的SR谱峰值特征。达到识别弱信号的目的。     

应用一种多核稀疏表示模型实现掌纹分类

与稀疏表示(SR)模型相比,基于单个核函数的SR(KSR)模型可以有效减少数据维数、降低学习模型的计算复杂度并提高特征分类精度;但这种模型对核函数及其参数的选择通常不能包含恰当的、完整的分类信息。为了满足更高的特征分类精度需求,提出了一种基于多个核函数的SR(M-KSR)模型及其快速稀疏优化方法,并将其应用于掌纹图像的分类。测试结果证明了基于M-KSR模型的掌纹分类方法的有效性和实用性。     

A new method for online monitoring when grinding Ti-6Al-4V alloy

This study proposes a grinding process from a control perspective to improve surface quality and precision in the machining process and speed up intelligent production. This method provides a cognitive decision-making process. On this basis, a new approach was developed to measure the amount of grinding wheel wear (GWW) and predict surface roughness (SR) in accordance with the compressed air measuring head and hybrid algorithms fuzzy neural networks (ANFIS)–Gaussian regression function (GPR) and Taguchi empirical analysis. A series of experiments were conducted in various processing conditions. The results showed the efficiency of the grinding process in measuring the amount of GWW and predicting the SR of the Ti–6Al–4V alloy accurately. The proposed model is able to predict SR values with 99.69% precision and 98% confidence interval. This study laid the foundation for monitoring GWW and SR in actual industrial environments.     

基于改进SR3模型算法的ECT图像重建研究

针对电容层析成像技术应用于气固两相流检测时,图像重建过程中存在的不适定性问题,提出一种稀疏松弛正则化回归模型(SR3)应用于ECT图像重建。采用软阈值迭代法和梯度下降法为SR3模型求解器,向SR3模型中加入L1、L2惩戒项,并设计滤值环节优化解向量。实验结果表明,改进SR3模型算法相比Tikhonov正则化算法、L1正则化算法及原SR3模型算法,重建图像精度明显提高,图像相对误差显著降低,有较好的成像效果。     

混杂薄膜天线层的双稳态复合材料层板力电性能

给出了既有双稳态特性又具有天线功能的多功能复合材料层板设计与分析方法。基于非线性层板理论和Rayleigh-Ritz法,建立了双稳态混杂层板构型预报理论模型,并通过有限元计算和实验进行了验证。研究了薄膜天线混杂非对称双稳态复合材料层板的临界载荷及电磁性能,分析了铺层方式对双稳态混杂层板稳定构型、临界载荷和电磁性能的影响。结果表明：双稳态混杂层板通过转变其稳定构型实现天线主辐射方向在俯仰面内偏转30°,实现方向图可重构,扩大天线波束的扫描范围。铺层方式对层板构型和反射系数影响较大,当天线辐射层铺设在层板表面且聚酰亚胺薄膜厚度大于0.2 mm时,其双稳态特性消失,没有出现分叉现象,且其中心频率会左移大约0.2 GHz。     

Design of deployable bistable structures for morphing skin and its structural optimization

The morphing skin is the surface of a deployable frame which can change its shape to present optimal performance in all stages of a task for an aerospace vehicle. This article proposes a deployable frame with low kinematic error and high stability. Mechanical design and optimization of the deployable mechanism are developed, and specifically the analysis model of the deployable mechanism is established by the use of extendable units. The genetic algorithm is employed to find the optimal geometric parameters of the foldable structure. Furthermore, the design method of a bistable compliant mechanism is investigated to achieve the bistability. An example of a morphing leading edge (MLE) is analysed using the proposed method. The results show that the position errors converge to the optimal solution which supplies the minimum value. Numerical analysis indicates that the mechanism can provide two bistable positions for the actual use of the MLE.     

Robust MR image super-resolution reconstruction with cross-modal edge-preserving regularization

In this article, we propose a novel image super-resolution (SR) reconstruction method in the field of magnetic resonance imaging, which is based on a cross-modal edge-preserving regularization integrating the internal gradient prior from the target-modal image itself and the external gradient prior from the reference-modal image obtained by pre-scan in many medical imaging scenes. The reference-modal image is a high-resolution guidance image that has much shareable information such as gradient orientation on edge regions, which can be used to improve the image resolution of the target modal. In addition, to be robust against the misalignment between the target-modal image and reference-modal image, a multimodal registration is incorporated in the SR reconstruction process. In this work, the proposed SR method can be formulated as an alternating optimization problem, that is, the target-modal and reference-modal images are alternately updated through iterations. Experimental results on simulated and realistic images show the superior performance of the proposed approach over several state-of-the-art SR techniques.     

Modeling and characterization of piezoelectrically actuated bistable composites

This paper develops and validates a finite-element model to predict both the cured shape and snap-through of asymmetric bistable laminates actuated by piezoelectric macro fiber composites attached to the laminate. To fully describe piezoelectric actuation, the three-dimensional compliance [s(ij)], piezoelectric [d(ij)], and relative permittivity [ε(ij)] matrices were formulated for the macro fiber actuator. The deflection of an actuated isotropic aluminum beam was then modeled and compared with experimental measurements to validate the data. The model was then extended to bistable laminates actuated using macro fiber composites. Model results were compared with experimental measurements of laminate profile (shape) and snap-through voltage. The modeling approach is an important intermediate step toward enabling design of shape-changing structures based on bistable laminates.