基于子系统的非线性时变系统辨识方法

针对非线性时变系统提出一种基于子系统的辨识方法，用于时变多自由度（multiple degree-of-freedom，简称MDOF）系统中非线性的定位和估计，并且无需关于系统的先验知识。所提出的新方法提供一个连续时间模型，MDOF系统按照自由度被分解为不同的子系统。设计正交化算法和误差减小率（error reduction ratio, 简称ERR），可以确定子系统中质量和自由度之间的线性及非线性连接的所有信息。在辨识过程中，时变参数的时间表达式可以由新方法准确给出。用一个3自由度（degree-of-freedom, 简称DOF）集中质量系统和一个机械臂结构的辨识过程为例，对所提出的方法进行验证。由于简单性及高效性，此方法将在实际工程中取得广泛的应用。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。     

中国保险汽车安全指数分析

中国保险汽车安全指数(C-IASI)是基于实车碰撞试验从汽车安全风险角度出发制定的汽车碰撞试验规程。为了更好地认识其对我国保险行业汽车安全风险评估及汽车安全性测试发展的促进作用,从介绍C-IASI的试验规程着手,根据汽车被动安全碰撞测试要求,通过对2017版本C-IASI与现行RCAR、E-NCAP和IIHS在试验类型、试验方法、试验速度等方面进行对比研究,分析探讨了不同测试项目的模拟场景以及差异原因,并对C-IASI进一步发展趋势进行了展望。     

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附加气室空气弹簧隔振的振动筛动力学建模与分析

附加气室空气弹簧在两个气室之间设有节流元件,可吸收振动的能量,具有良好的阻尼特性。作为一种新型隔振元件,附加气室空气弹簧能缩短振动筛过共振区时间,减小共振振幅及附加倾摆运动,提高振动筛运行的平稳性。分析振动筛二自由度动力学模型,并求解运动学微分方程,发现振动筛实际振动方向角不等于激振力作用方向角,振幅和抛掷指数也可用单自由度模型表征;利用热力学和流体力学理论建立附加气室空气弹簧的线性模型,得到其刚度阻尼的表达式,基于此,推导出附加气室空气弹簧的振动筛动力学模型,并建立运动学微分方程;搭建附加气室空气弹簧隔振系统和振动实验台,测试实验台的运动学参数;在MATLAB/Simulink环境下对所建动力学模型进行仿真研究,并与实验台测试结果进行了比较分析。结果表明:模型仿真振幅为5.321 mm,实验测试的稳态振幅为5.372 mm,二者误差仅为1%,具有较高的准确性。模型仿真结果显示:电机转速对振幅影响较小,对抛掷指数影响较大,随着电机转速由840 r/min增加到990 r/min时,振幅由4.549 mm降为4.427 mm,抛掷指数由3.6上升到4.9;改变隔振系统的初始气压可以调节振幅,当初始气压由0.1 MPa增加到0.6 MPa时,振幅由4.446 mm增加到6.159 mm;节流孔直径对振幅的影响不明显,当节流孔直径由2 mm增加到20 mm时,振幅由4.443 mm变为4.467 mm;通过改变电机转速和隔振系统初始气压组合,可以使试验台振幅在4.45～6.16 mm、抛掷指数在3.46～6.16内变化,实现对振动筛的调节。     

雾霾,难道吸着吸着就习惯了?

下图为成都过去22天空气质量指数趋势图。空气质量指数(AIR QUALITY INDEX,,缩写AQI)是定量描述空气质量状况的非线性无量纲指数。其数值越大、级别和类别越高、表征颜色越深,说明空气污染状况越严重,对人体的健康危害也就越大,适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。空气质量指数分级计算参考标准是GB 3095-2012《环境空气质量标准》(现行)[1],参与评价的污染物为SO2、NO2、PM10、PM2. 5、O3、CO等,发布频率为每小时发布一次。     

火电机组负荷分配中多源不确定性因素影响分析

不确定性因素存在于火电机组负荷分配中，影响机组负荷分配、节能环保目标。本文综合考虑负荷预测不确定性、机组煤耗率不确定性与其CO2排放系数不确定性，分别构建火电机组一次能源消耗成本与CO2排放量最小目标下的火电机组负荷优化分配模型；以此为基础，引入析因分析方差分解方法，量化多源不确定性因素单独与交互作用下对节能、环保目标的影响程度。结果表明:负荷预测不确定性对火电机组节能、环保目标影响最为显著，相对影响程度分别为51.13%、62.70%；机组煤耗特性及其CO2排放系数影响次之，相对影响程度分别为47.58%、34.95%。此研究结果对不确定性条件下电力系统负荷分配具有借鉴价值。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。