兼顾时频域特征量提取的非线性油气悬架参数识别

针对完全基于时域或完全基于频域的非线性参数识别方法的局限性，提出了一种兼顾时频域特征量提取的非线性油气悬架参数识别方法。在建立含非线性油气悬架车辆动力学仿真模型的基础上，采用快速傅里叶逆变换法获得标准路面不平度等级的输入激励，结合小波分析和滤波处理提取实验结果的时频域特征量，构建非线性油气悬架参数识别的优化模型，通过最小化仿真结果与实验结果在时频域的特征量，实现了非线性油气悬架参数在实际工况下的准确识别。识别的定量与定性分析表明了识别结果的准确可靠。通过将路面时域建模技术、小波滤波技术和优化模型构造方法与模拟退火算法的有机结合，为非线性悬架系统的参数识别提供了一种有效可靠的方法。     

一种仿人机器人臂的重力补偿研究

为了对7自由度握手机器人臂进行重力补偿,提出了基于最小二乘法的机器人臂动力学参数识别方法。首先,推导了该机器人臂各关节转矩的重力项理论计算公式;其次,对基于最小二乘法原理的参数识别方法进行详细分析;最后,利用该方法对机器人臂各连杆进行了参数识别试验。试验表明:依靠该方法进行参数识别后的重力项计算值和实测值基本上是一致的,能够用于机器人臂的重力补偿计算。     

磁流变阻尼器动力学模型参数识别

针对磁流变阻尼器动力学模型中的未知参数,采用阻尼最小二乘法进行参数识别。推导了剪切阀式磁流变阻尼器的数学模型并进行动力特性仿真,通过仿真结果分析,提出磁流变阻尼器非线性Bingham参数模型,利用阻尼最小二乘法识别出非线性Bingham模型的参数,得到磁流变阻尼器动力模型。通过动力模型仿真验证,结果表明非线性模型可以准确的描述磁流变阻尼器的动力特性,说明阻尼最小二乘法能有效的识别非线性参数模型,为磁流变阻尼器在汽车碰撞缓冲吸能应用方面奠定了基础。     

基于最小二乘模型的Bayes参数辨识方法

现实中的系统都具有一定的非线性,并且这种非线性在非线性通道补偿和非线性系统故障诊断等领域是不可忽略的。针对有白噪声干扰的输出误差非线性系统,将数学模型与基于最小二乘的Bayes算法相结合,用数学模型参数代替辨识模型信息向量中的未知项,用基于白噪声的最小二乘模型进行不可预测辨识,从而提出了基于最小二乘模型的Bayes参数辨识方法。介绍了Bayes基本原理及2种常用的方法,经过理论分析和MATLAB仿真研究证明,该方法原理简单、计算量小、速度快、抗干扰能力强,可以对较高精度非线性系统进行参数估计和在线辨识。     

多自由度系统非线性参数识别的灵敏度方法

为了识别多自由度系统的非线性参数（3次阻尼系数、3次刚度系数和干摩擦力），提出一种基于灵敏度分析用测量响应（位移、速度或加速度）识别非线性参数的方法。将结构抽象为由线性和非线性阻尼、刚度连接的集中质量系统，用四阶Runge—Kutta法求解多自由度非线性系统的振动响应和振动响应对非线性参数的灵敏度。假定非线性参数为零初值，根据计算响应与测试响应的差值，由基于正则化的阻尼最小二乘法迭代识别系统的非线性参数值。算例表明，该方法可以有效地识别多自由度系统的非线性参数。     

挖掘臂动力学参数与液压缸摩擦力参数辨识

建立了挖掘臂单关节动力学模型及液压缸驱动力模型,将模型中的未知动力学参数及非线性摩擦力参数线性化表示。利用测量的系统压力及角度信息,分别采用带遗忘因子的递推最小二乘法及递推增广最小二乘法对系统参数进行辨识。对辨识所得的两个模型进行仿真,与实际系统对比分析结果表明,辨识模型能很好地逼近实际系统。误差对比分析结果表明:递推增广最小二乘法比带遗忘因子的递推最小二乘法误差减小约28%,对系统噪声有更好的鲁棒性。     

采用磁流变阻尼器的三自由度半主动座椅悬架系统变论域模糊控制

对座椅悬架系统用磁流变阻尼器进行阻尼特性试验,利用最小二乘法对双曲正切模型进行参数辨识。结合座椅悬架系统的动力学特性,建立三自由度半主动座椅悬架系统模型。针对采用传统模糊控制精度不高的问题,提出一种基于模糊推理的变论域模糊控制策略。以脉冲路面激励和随机路面激励为输入,分别对被动悬架、传统模糊控制半主动悬架系统及变论域模糊控制半主动悬架系统进行动力学仿真分析。仿真结果表明:采用最小二乘法辨识出的参数模型可满足后续计算。所设计的变论域模糊控制策略减振效果明显优于传统模糊控制,能有效隔离路面冲击干扰,使得座椅悬架系统的综合性能得到明显改善。     

某乘用车白车身试验模态分析及动态特性评价

首先介绍了多参考最小二乘复频域法(PolyMax)的基本原理,随后以某乘用车白车身为测试对象,分别采用PolyMax法和最小二乘复指数法(LSCE)对其进行模态试验得到系统前10阶模态参数。2种方法获取的稳态图和分析结果经过比较,表明PolyMax法比LSCE法特别适合密集模态参数识别,可去除虚假数学极点而保留真实物理极点,其分析精度及可靠性方面较后者优越。最后,利用模态振型图对白车身动态特性进行了分析与评价。     

适用于参数识别的一种非线性油膜力表达式

基于求解非线性方程的摄动法思想,将油膜力沿轴心轨迹展开成小参数的三阶多次项的形式,用最小二乘回归方法求得动态系数。通过仿真比较非线性非稳态油膜力、线性油膜力、三阶多项式油膜力三种模型下的不平衡响应,由计算结果知三阶多项式油膜力模型与非线性非稳态油膜力模型吻合较好。这种非线性油膜力的三次多项式模型可用于非线性转子轴承系统的参数识别和不平衡量识别。     

一种钢管焊接结构焊缝损伤识别方法

提出了一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法.利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态参数作为模型修正的基准参数.提出基于柔度的最小二乘目标函数,极小化结构实测模态柔度与分析模态柔度之间的误差,将损伤识别问题转化为二次优化问题,并采用信赖域方法求解该问题.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,表明所提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.     

大型复杂结构损伤识别两步法研究

基于模型修正技术及模态柔度曲率差方法提出了一种解决大型复杂结构损伤识别问题的两步法。首先运用基于模型修正的损伤识别方法进行模糊识别,通过建立带约束边界非线性最小二乘目标函数,极小化结构实测模态与解析模态之间的误差,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题,识别出损伤所属单元组。然后运用模态柔度曲率差方法,对损伤进行精确定位。对某导弹发射台骨架的数值仿真及试验研究结果表明,该损伤识别两步法识别效果较为理想,为解决大型复杂结构的损伤识别问题提供了新思路。     

基于Green函数和正则化的动态载荷识别方法

在载荷识别过程中由于结构矩阵的病态特性以及测量噪声的影响，常规最小二乘法往往失效。针对这一问题，采用正则化方法进行载荷识别。载荷在时域内可用一系列脉冲来表示，系统的响应是载荷与单位脉冲响应函数的卷积分。通过对载荷反演模型剖析，指出该病态问题的本质，提出了相应的正则化求解方法。基于Morozov相容性原理，采用一种新的选取正则化参数的准则分别进行了单输入单输出和二输入二输出系统的载荷识别。仿真结果说明该识别方法是有效的，可以得到满足工程要求的稳定近似解。     

汽车半主动悬架系统神经网络模型研究

基于磁流变减振器的汽车悬架系统具有明显的滞后非线性,系统中的非线性阻尼和非线性刚度等对其动力学行为产生了很大的影响。本文利用系统识别理论建立了磁流变减振器的神经网络模型,该模型可根据半主动悬架系统的控制力求得控制电流,具有良好的辩识能力。     

模态参数的最小二乘复频域局部求解方法

为了准确识别频率响应函数不一致情况下的模态模型,建立了一种模态参数估计的最小二乘复频域局部求解新方法。以轻质板为例,在传感器质量过大导致频响函数不一致时,利用最小二乘复频域法的整体求解和局部求解两种方法分别识别了其模态模型。对比两者的结果可见:相比于整体求解方法,采用局部求解方法获得的轻质板模态频率与标准试验误差很小,自由状态下的模态振型与理论振型亦相一致,表明最小二乘复频域局部求解方法在频响函数不一致的情况下能够准确识别模态模型。     

基于最优控制的汽车被动悬架参数优化设计

研究了利用最优控制理论对传统的汽车被动悬架参数进行优化的算法。根据最优控制理论得到了反馈增益，并利用最小二乘概念构造了目标函数。对一组悬架参数在正弦激励和随机激励下进行数值仿真得到的结果表明，和原有的被动悬架相比，本文方法使汽车的运行性能有较大的提高。由于利用本文方法对实际车辆进行改造并不复杂，因此该方法具有较强的实用性。最后，指出了这种算法在其他工程问题中应用的可能性。     

评定直线度误差的最小二乘法与 最小包容区域法精度之比较

介绍了直线度误差评定的最小二乘法和最小包容区域法的算法模型与实现方法。在三坐标测量机上对八种不同被测直线进行了采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法和最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法进行了给定平面内直线度误差的评定。结果表明:最小二乘法的评定结果与最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法的评定结果完全一致,即直线度误差的最小二乘法评定结果符合最小条件。     

汽车分段线性悬架系统的运动稳定性分析

运用稳定性理论,针对由1/4车体建立的分段线性汽车悬架系统的运动微分方程,分析了其周期解的运动稳定性,得到了共振响应的稳定区域。并分析了车辆在行驶过程中随外激振频率以及外激振力变化的运动特性。讨论了非线性弹簧刚度、缓冲簧间隙等参数对周期解稳定性以及汽车分段线性非线性悬架的运动稳定性的影响。为汽车悬架系统振动的参数识别,优化设计和合理控制提供了理论依据。     

基于区间分析的LuGre摩擦模型参数辨识方法

针对LuGre摩擦模型参数耦合、动态参数辨识困难等问题,提出一种基于区间分析的LuGre摩擦模型动态参数辨识方法。首先,简要介绍了边界误差估计方法及其在系统模型为常微分方程时系统参数辨识中的应用,然后,基于两步法思想,分别采用最小二乘法和基于区间分析的边界误差估计方法对4个静态参数和2个动态参数进行了辨识。该方法有效避免了采用传统非线性辨识方法辨识LuGre摩擦模型动态参数时初值确定困难、对辨识结果影响大以及显性目标函数不易给出等缺陷,同时,辨识得到的参数为全局最优。最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。     

油液在线监测系统中磨粒识别技术研究

针对磨损状态监测要求,构建了基于显微图像分析的油液在线监测系统。根据系统光路特点,对磨粒图像进行了基于彩色特征的转换,并通过与背景图像的差值处理来快速提取磨粒目标。基于最小二乘支持向量机设计了磨粒两类分类器,并利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机模型中的参数进行了优化选取;根据磨粒识别体系,设计了基于最小二乘支持向量机的磨粒综合分类器。最后,利用铁谱分析技术对系统性能和识别效果进行了检验,结果表明本系统具有较高的检测精度和识别效果。     

汽车非线性悬架最优控制的研究

建立了车辆两自由度非线性动力学模型及包含悬架刚度立方非线性的运动微分方程,运用Runge-Kutta方法求出了被动悬架与半主动悬架系统对水泥路面、搓板路面、卵石路、鱼鳞坑路4种路谱的响应,采用模拟计算法得出车身竖直振动加速度的均方根值,并将被动悬架与半主动悬架系统的响应进行比较,在振动舒适度改进的同时,悬架弹簧的变形量增大,因此应该合理选择系统参数为汽车的动态设计提供了理论依据.