声波对锥形预混火焰表面温度脉动的影响

在燃气轮机燃烧室中，当不稳定的燃烧过程与声波相互耦合时，就会产生自激的振动。文中主要研究甲烷-空气预混锥形火焰对声波扰动的响应。采用精细热电偶测量火焰的温度脉动。在没有声波扰动时，火焰表面温度出现20Hz的特征频率。在施加50Hz声波扰动后，火焰的表面的温度出现50Hz、25Hz、100Hz和150Hz的特征频率。施加其它频率的声波扰动时，火焰出现类似的现象。预混火焰对声波扰动的谐波、分谐波和高阶谐波响应并存。     

从响应信号辨识斜拉桥模型的模态参数

针对斜拉桥模型在平稳随机激励下的模态参数辨识问题，研究了提高子空间方法参数辨识精度和可信度的有效途径。在矩阵奇异值分解的基础上，文中使用信号特征分量的能量指标来估计模型阶次，同时给出一种特征频率随拟合数据变化的稳定图。在虚假特征显示能力以及降低数值运算量等方面，这种形式的稳定图与能量指标的结合具有正更大的优越性。在斜拉桥模型的模态参数辨识中，物理模态和寄生模态得到了很好的分离，而且斜拉桥模型在分析频带内的物理模态被全部识别出来。辨识结果的比较说明了给出的辨识方法是有效的。     

钻柱振动信号的分析与应用

在钻井过程中，通过对钻柱振动信号分析，获取当前地层以及钻具的工作状态的特征频率。     

行星齿轮箱齿轮组合故障振动频谱特征

行星齿轮箱的局部故障容易发展成为组合故障,复合故障频谱特征与局部故障有明显区别。研究太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、行星轮与齿圈等组合故障频谱结构对行星齿轮箱故障诊断具有重要意义。考虑组合故障对振动信号的调幅-调频作用,以及时变振动传递路径的调幅作用,建立了组合故障振动信号模型,推导了Fourier频谱公式,总结了组合故障的频谱特征规律。推导了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮两两组合故障以及太阳轮、行星轮与齿圈三种齿轮同时故障的特征频率计算公式。通过行星齿轮箱实验信号分析验证了理论推导结果,基于Fourier频谱分析诊断了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮组合故障。     

基于紫外吸收光谱法的水中氨氮浓度测量方法研究

氨氮是水中常见的污染物,是各类水质检测重要 的指标。水中氨氮含量超标会影 响水生植物、动物的生长,导致水体环境恶化,水环境受到污染。因此,加强水中氨氮 的监测尤为重要。本文基于紫外光谱检测技术,搭建了水中氨氮浓度紫外光谱检测系统。 通过检测系统将液相氨氮转换为气相氨气,获得氨气在 190-235nm波长间的紫外吸 光度,并分别采用傅里叶滤波和傅里叶变换两种数据处理方式对吸光度信号进行分析。 结果表明,经傅里叶滤波后氨气的吸光度在190-235nm波长间存在明显的周期性的峰 值,周期约为4nm,随着氨气浓度的增加其吸光度峰值也增大。通过最小二乘法拟合 发现,氨气的吸光度和浓度之间存在着良好的线性关系,相关系数为0.99814。经傅里 叶变换后的吸光度信号在频域中存在特征频率,通过拟合发现,振幅强度与氨氮浓度之 间同样存在线性关系,相关系数为0.98686。实验证明可以根据氨气吸 光度获得氨氮的 浓度,为水中氨氮浓度的检测提供了新的检测手段。     

MEMS压电指向性传声器仿真与性能优化

为提高微机电系统(MEMS)压电指向性传声器的声压灵敏度,该文采用有限元法对一种MEMS压电指向性传声器进行了仿真与性能优化。对于该压电指向性传声器结构的声压灵敏度随压电层材料种类、厚度及长度的变化进行了研究,优化了结构参数,提高了器件的灵敏度及信噪比。结果表明,当硅梁厚为10 μm,压电层厚为6.3 μm时,器件灵敏度达到最大,较先前结构提高了约14 dB。     

基于非特征频率突变量阻抗的多机集群孤岛检测方法

微电网中多类型电源并存的多机集群复杂工况对传统阻抗式孤岛检测法的应用提出挑战。提出了基于非特征频率突变量阻抗的孤岛检测方法。该方法采用外部集中扰动的方式注入扰动信号,并利用快速傅里叶变换计算公共耦合点处非特征频率突变量阻抗,同时将断路器流经的工频电流与相邻多机集群的非特征频率突变量阻抗作为辅助判据,以实现可靠有效的孤岛检测。通过理论分析与仿真验证可知,本文所提的孤岛检测算法不存在检测盲区,能够可靠应对负荷投切等系统暂态扰动,适应于多类型电源并存的多机集群微电网工况。     

齿轮传动噪声测量系统的研究

为实现通过测量齿轮传动噪声来分析齿轮加工工艺的目标,开发了一套齿轮传动噪声测量系统.利用硬件系统现场采集与分析处理齿轮噪声,并实时显示噪声信号的处理结果;为了对噪声信号做进一步对比分析,利用硬件系统的USB模块与上位机进行数据通讯,通过上位机信号处理软件对齿轮传动噪声信号做FFT分析和细化谱分析,并对处理结果进行实时显...     

基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断

变转速工作模式和齿轮噪源干扰是阻碍滚动轴承故障诊断的两个难题。虽然基于转速信号的角域重采样技术和基于参考信号的自适应噪声消除算法为这两个问题提供了可靠的解决路线,但是由于安装空间和成本的限制,转速信息和参考信号在实际工程中往往难以获取。为解决这一难题,提出了一种不依靠上述辅助设备的滚动轴承故障诊断新算法。整个算法由五部分组成:(1)利用峰值啮合倍频趋势线构造参考信号对混合信号进行自适应滤波以削弱齿轮噪源对轴承故障共振频带获取的干扰;(2)利用谱峭度快速算法确定由轴承故障引起的高频共振所对应的中心频率,滤波带宽和对应的尺度并直接得到最能反映轴承故障的滤波包络;(3)利用短时傅里叶变换求得两次滤波后包络信号的包络时频谱并利用峰值搜索算法对瞬时故障特征频率趋势线进行提取;(4)提出基于采样频率重调的重采样算法,对谱峭度滤波结果进行故障阶比域重采样;(5)利用傅里叶变换求取重采样信号的故障特征阶比谱,并提出新的故障诊断策略对滚动轴承的运行状态进行判断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。