考虑动态接触参数的某型导弹发射动力学分析

为研究某型号反坦克导弹系统的发射动力学特性,基于弹性理论计算了接触变形模型的动态接触参数,通过多体系统动力学软件ADAMS对该模型进行了仿真分析,并重点讨论了温度、初始方位瞄准角、阻尼特性以及地面接触参数对初始扰动的影响.仿真结果表明,它们对初始扰动均有影响,低温发射下的初始扰动大,阻尼器阻尼系数以大于300N.s/rad为佳,增大地面接触参数有利于减小初始扰动.     

便携式位移-加速度振动信号测试系统软硬件设计与实现

本文设计的便携式位移-加速度振动信号测试系统其硬件体系由传感器、信号采集装置、笔记本电脑组成,将信号前置处理电路、信号采集电路、自带电源电路集成,形成信号采集装置,位移传感器与加速度传感器可置放于信号采集装置内,笔记本电脑可固定于信号采集装置上.系统的软件体系采用Delphi与Matlab混合编程,Innosetup制作安装程序.整个系统软硬件有机结合、体积小、重量轻、携带操作使用方便,特别适用于现场测试.     

航天发射场供气系统健康管理技术

针对新一代航天发射场采用全新的在线供气模式,难以有效评估单样本设备健康状态的问题,提出一种基于隐马尔可夫的设备健康状态管理与预测方法。首先,利用设备监测数据构建隐马尔可夫健康状态评估模型,通过对不同观测序列与不同观测次数下的预测准确率进行仿真,确定出最优的模型参数;其次,把实时数据代入模型,根据模型的计算结果取最小值,从而判断出设备的健康状态;最后,将当前数据与历史数据进行拟合,预测出系统的安全可靠寿命。经实际检验,该方法有效解决了单样本多状态设备的健康评估。     

基于自适应多尺度线性调频小波分解的水轮机非平稳振动信号分析

针对在连续参数空间内优化求解线性调频小波(Chirplet)时频参数存在计算量大的问题,构造了离散的多尺度Chirplet字典,以适应信号复杂多变的局部结构,降低计算量。针对自适应Chirplet谱图中的幅值畸变缺陷,应用归一化的最优Chirplet原子的Wigner-Ville分布识别了信号成分,将其作为时频窗口对信号的Wigner-Ville分布进行时频滤波处理,得到的改进的自适应Chirplet谱图不仅具有最佳的时频分辨率,不含交叉干扰项,而且能量分布的幅值变化平滑连续,不存在幅值畸变缺陷。根据时频分析结果,识别了机组起动过程中主轴摆度信号的频率成分及其幅值的时变情况,验证了自适应多尺度Gauss Chirplet分解以及改进的自适应Gauss Chirplet谱图在分析旋转机械转速变化过程中转子非平稳振动信号方面的有效性。     

船载浮式离心压缩机转子动力学特性分析

以船载浮式离心压缩机转子为研究对象,建立了考虑隔振器(AVM, anti-vibration mount)的转子-轴承-弹性基础动力学模型。由于实际波浪载荷作用周期长,所以在计算过程中,将由波浪载荷导致的复合基础运动考虑为静态加载,不考虑瞬态特性。基于这一点,计算了复合基础运动下的轴承特性以及整体惯性载荷,并分析了船载浮式离心压缩机转子的横向振动以及运行稳定性。通过分析发现,基础运动会影响轴承的动力特性,使轴承负载产生一个偏离角度,并导致轴承交叉耦合项增大。轴承动力特性的改变和隔振器的采用,会使得系统固有频率和不平衡响应发生明显变化,隔振器会使转子在最危险工况下的共振峰值明显减低。与此同时,基础运动会通过轴承以及密封运行间隙影响转子系统的稳定性,使对数衰减率降低,甚至会导致转子失稳,而隔振器可以改善转子的稳定性。     

滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法

振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。     

基于小波尺度谱的转子系统碰摩声发射特性

针对转子系统动静件间发生碰摩时会引起弹性应变而产生声发射,进而可利用声发射来辨识和诊断碰摩故障的特点,首先对碰摩声发射和碰摩振动信号进行了试验对照研究,讨论基于声发射的碰摩辨识别方法的独特优越性.然后,着重对碰摩声发射的特性进行了试验研究,并借助于小波尺度谱优越的时频分析性能,利用小波尺度谱对碰摩声发射的时频特性、传播特性和频散特性等进行了详细分析.分析结果显示小波尺度谱非常适合碰摩声发射这种频率丰富、非平稳和非线性的多模态波,是模态声发射分析的有力方法.     

主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用

主分量分析(principal component analysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取.因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Markov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析.文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器.并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显.     

变速旋转圆柱薄壳动力稳定性研究

本文开展了变速旋转圆柱薄壳动力稳定性研究.基于Donnell薄壳理论建立同时考虑变转速和周期 轴向力的圆柱壳体振动微分方程;采用多尺度方法,推导系统主参数不稳定区和组合不稳定区边界的解析 表达式;分别探讨仅考虑周期轴向力、仅考虑变转速以及同时考虑两种时变因素时,系统主参数不稳定区和 组合不稳定区的变化规律;通过与文献结果以及数值结果的对比,验证了解析结果的准确性.     

基于小波时频框架分解方法的滚动轴承故障诊断

损伤点通过其它元件时引起的周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征信息.针对滚动轴承的振动特点,设计了小波时频框架,利用框架分解方法在匹配信号特征结构,直接提取特征信息方面的优势,分析了滚动轴承的振动信号.根据框架分解结果,在时频联合域内清晰直观地提取了滚动轴承局部损伤故障的周期性冲击特征,识别了滚动体、内圈和外圈的单点缺陷,与小波变换的对比验证了框架分解在检测滚动轴承局部损伤故障方面的有效性.