模态数量对薄壁短圆柱壳振动响应分析的影响

采用振型叠加法研究薄壁短圆柱壳受谐波激励的振动响应分析时模态截断数量的影响,且考虑简支-简支、固支-固支和固支-自由三种约束条件。首先基于Love壳体理论建立薄壁短圆柱壳的动力学模型。然后,给出采用振型叠加法进行薄壁短圆柱壳受径向谐波激励时的振动响应求解方法。在三种不同约束条件下,计算采用不同模态截断数量时的稳态响应的振动幅值,对比其一致性,并与实测结果进行比较。结果表明,在这三种约束条件下计算受谐波激励薄壁短圆柱壳的振动响应,需要截取前8阶模态函数用于表征位移模式;模态数据超过8阶对响应计算的精度没有明显改善,实测振动响应结果与解析结果基本吻合。     

基于流形学习的滚动轴承故障盲源分离方法

滚动轴承的故障信号是一种典型的非线性非平稳信号,其信号中常常混有噪声信号及其他干扰成分。提出了一种基于流形学习的滚动轴承故障盲源分离方法,首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)对单通道模拟信号进行分解,对得到的多通道信号构造其协方差矩阵,计算矩阵的奇异值下降速比得到原始信号数目;其次,利用峭度等指标选择最优观测信号,利用核主成分分析(kernel principal components analysis,简称KPCA)提取信号的流形成分;最后,利用快速独立成分分析(fast independent component analysis,简称Fast ICA)还原得到源信号。该方法不但解决了故障信号的欠定盲源分离问题,还提出了最优观测信号的确定准则,并通过实例验证了方法的有效性。