改进ILoG算子的故障检测方法

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。     

基于多目标交叉熵优化的轮对轴承故障特征提取方法

从复杂干扰中提取轮对轴承的故障特征,需要同时从冲击性和循环平稳性两个方面考虑。而在提取过程中,单一的指标很难统一并平衡二者的权重。为此,提出一种基于多目标优化的非对称实Laplace小波解调方法。在第一个目标中,以最大化平方包络的峭度为适应度函数,利用窄带信号包络的时域稀疏性表征故障的冲击性特征。在第二个目标中,以最大化平方包络谱的峭度为适应度函数,利用窄带信号包络的频域稀疏性表征故障的循环平稳性特征。并通过将非支配排序和拥挤距离排序引入交叉熵算法实现了多目标最优非对称实Laplace小波解调以降低冲击性噪声或循环平稳性噪声的干扰。试验结果表明,该方法可实现复杂干扰下轮对轴承的故障特征提取,并通过与单目标优化方法的对比分析,验证了该方法的优越性。     

基于α稳定分布和支持向量机的轴承模式分类

针对滚动轴承发生故障时振动信号表现出来的脉冲特性,提出了一种基于α稳定分布和支持向量机的模式分类方法。介绍了α稳定分布的定义和概率密度函数,并与故障轴承振动信号的概率密度函数曲线进行比较,证明了具有脉冲特性的轴承振动信号符合α稳定分布。用小波包分解技术对不同类型的轴承实测数据进行分解,并提取相应特征参数作为特征向量,建立支持向量机诊断模型,进行特征模式分类。通过与传统的基于峭度和方差的模式分类方法进行比较,表明该方法具有较高的诊断准确性。     

多频激励下滞后非线性悬挂受电弓的亚谐共振

本文选用具有工程背景的滞后非线悬挂高速铁路电力机车受电弓系统为例，将机车高速行驶时，受电弓与接触网之间的接触和作为多频激励输入，运用平均法研究了具有系统在多频激励下的组合共振问题，通过计算得到了该产生组合共振的条件，并求得到了组合共振时共振解的振幅及组合共振的分叉解。     

旁置孔隙阀式磁流变阻尼器阻尼力解析解

基于Bingham模型推导了磁流变液流经孔隙阀时流体的运动方程，孔隙阀式磁流变阻尼器阻尼力与阻尼器的结构参数、磁流变液的性能参数的关系为四次代数方程，应用代数方程理论得到了阻尼力的解析解，分析了磁流变液的黏度、屈服强度、磁流变阻尼器结构参数对阻尼性能的影响，本文的研究可用于指导阻尼器设计。     

重型汽车与路面的耦合作用研究

汽车采用七自由度整车模型,公路路面和路基用粘弹性地基上四端简支双层薄板模拟,建立了三维汽车-路面-路基耦合模型.利用Galerkin法和快速积分法得到了系统的动态响应,并比较了车路耦合模型与传统汽车、路面模型的计算结果,分析了车路耦合作用对车体加速度、悬架变形、轮胎力和路面振动位移的影响.研究发现,车路耦合作用不可忽视,有必要基于车路耦合模型对汽车和路面的动态响应进行同时求解.     

折角声屏障优化设计与效费研究

基于铁路噪声预测模型，提出了折角声屏障优化设计方法。该方法以声屏障成本为目标函数，以降噪要求为声学约束，综合考虑了设置位置、高度、长度和倾斜角；由列车1／3倍频程频谱插入损失计算，通过对有限长声屏障视角和车屏间反射影响的修正，提高了优化过程中插入损失的计算精度。经过与目前方法比较，验证了优化方法在铁路折角声屏障中改善经济性能和降噪性能的优越性，讨论了设计参数对成本和降噪性能的影响。根据效费研究，优化方法能够合理选择声屏障设计形式，结论对折角声屏障设计参数与形状的选择具有指导意义。     

一种无监督的轴承健康指标及早期故障检测方法

提出了一种无监督的轴承健康指标及早期故障检测方法。设计了一种可以有效提取轴承状态特征的深度可分离卷积自编码器模型,以编码器的输出作为轴承状态特征表示,使用Bray-Curtis距离计算退化状态特征和健康状态特征之间的距离作为轴承状态的健康指标（BC-HI）。基于健康指标BC-HI提出了一种结合Savitzky-Golay滤波的早期故障检测方法,根据健康指标的趋势获取异常阈值,判断早期故障的发生。为验证所提方法的有效性及泛化能力,在轴承加速寿命试验数据集上进行试验,试验结果表明提出的健康指标可以反映轴承的退化趋势,并且对早期故障较为敏感,具有较强的泛化能力,与孤立森林、支持向量机等方法相比,首次故障检测时间更加提前,误报警率更低,具有一定的应用价值。     

一种描述磁流变弹性体滞回特性的分数阶导数改进Bouc?Wen模型

为了准确表征大范围应变幅值、激励频率和磁场下磁流变弹性体(Magnetorheological elastomer, MRE)的力学行为,本文引入黏弹性分数阶导数,提出一种描述磁流变弹性体滞回特性的分数阶导数改进Bouc?Wen模型。分析了各向同性与异性MRE的微观形貌特征,对MRE进行了性能试验,研究发现,MRE的储能和损耗模量随着应变幅值(0～100%)增大先不变后减小,随着频率(0～100 Hz)增大而增大,随着磁场(0～545 mT)增大而增大。在此基础上,基于分数阶导数提出改进Bouc?Wen模型,在Simulink软件中建立仿真模型,利用Oustaloup滤波器算法对分数阶导数项近似计算,对比分析验证了改进模型的有效性,各工况下仿真数据和试验数据的吻合度均高于98%。结果表明:改进Bouc?Wen模型能准确地模拟MRE应力应变滞回曲线,拟合精度较Bouc?Wen模型明显提升,改进模型在较宽的应变幅值、频率和磁场范围内是准确有效的,为实现MRE的工程应用打下基础。      

齿轮故障诊断中的信号处理技术研究与展望

重点讨论了各种信号处理技术在齿轮系统的故障诊断中的应用 ,包括 :平稳信号处理技术 ,非平稳信号处理技术 ,非高斯和非白色噪声信号处理技术 ,非线性信号处理技术 ,盲信号分离技术 ,奇异值分解技术以及各种智能诊断技术。详细比较了各种信号处理技术的特点、应用范围和研究进展 ,并且指出了今后的若干研究方向 ,从而为齿轮系统的故障诊断和在线监测提供了依据 ,以保证齿轮系统的安全运行。