软弹簧Duffing系统的安全盆侵蚀及其时滞位移反馈控制

对一个软弹簧Duffing系统引入线性时滞位移反馈,研究时滞反馈系统安全盆侵蚀的控制作用。首先通过Melnikov函数法分析了时滞受控系统的安全盆的边界分形条件。发现在弱反馈下,时滞反馈的增大能够提高安全盆边界分形的激励振幅阈值,抑制安全盆的侵蚀。并利用时滞系统无限维初始空间向有限维欧式空间投影的思想给出时滞反馈系统安全盆的定义。再以时滞量为变参数,运用四阶Rung-Kutta方法和点映射方法研究了时间滞后对受控系统安全盆的影响规律。发现在一定的时滞变化范围内,通过增大时滞,可以有效抑制系统的安全盆侵蚀。数值仿真结果与定性分析的一致性证明了理论预测的有效性。该研究结果说明时滞位移反馈是控制系统的安全盆侵蚀的有效策略。     

装有MR阻尼器的转向架动力系统的时滞输出反馈控制

建立了六自由度转向架模型,研究转向架动力系统的时滞输出反馈控制,通过部分可测输出量实现整个系统的振动控制.将系统的运动微分方程改写成状态空间模型,其控制输入中存在时滞.然后,利用一个线性项加积分项的变换将原时滞输入系统转化成无时滞的形式.在此基础上,应用输出反馈原理和合理的性能指标函数,以开关控制策略为依据设计了系统的时滞半主动控制律.最后,以一个具有典型参数的转向架模型为例来阐明所提出的控制策略的应用步骤.数值结果表明:所设计的时滞半主动控制策略是有效的.     

基于位移反馈控制的主动增加时滞补偿方法及其试验验证

时滞是结构振动主动控制系统中普遍存在的现象,时滞不仅会降低控制系统的性能,严重时会造成系统失稳、控制发散。针对此问题,本文研究以下三方面内容：首先基于单自由度系统时滞的稳定性理论分析,确定系统最大允许时滞量的解析解,该阈值可以作为确定何时应用时滞补偿技术的一个评判指标;其次,当作动器实际时滞量大于最大允许时滞量时,常规时滞补偿方法将会失效,提出了基于位移反馈的主动增加时滞的补偿新方法,并定性结合定量详细分析了主动控制算法的参数影响规律;最后,以单层剪切型框架结构为被控对象,进行了多种输入激励下基于位移反馈的主动增加时滞补偿试验验证。大量仿真分析和试验结果表明本文所提方法能够在保证系统稳定性的同时获得一定可观的控制效果     

陀螺系统的受迫振动及其时滞反馈控制

对简谐激励下陀螺系统的受迫振动及其在含时滞的位移和速度反馈控制下的动力学行为进行研究。利用拉格朗日方程,建立了两自由度陀螺系统的运动微分方程。考虑主共振和1:1内共振的情况,采用平均法得到了平均方程。通过对平均方程进行化简,得到了关于系统振幅的分岔方程,分别讨论了各个参数对系统振幅的影响。根据奇异性理论,分析了参数变化对系统分岔行为的影响。对受迫陀螺系统施加含时滞的位移和速度反馈控制,讨论了反馈增益和时滞对系统振幅的影响。     

基于局部均值分解与形态谱的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械不同类型故障会使振动信号具有不同形态特征及振动信号信噪比低等特点,提出基于局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）与形态谱的旋转机械故障诊断方法。其中的LMD能对旋转机械原始振动信号进行降噪处理,而形态谱则能反映振动信号的形态特征,从而能判断旋转机械的工作状态。将该方法用于转子系统故障诊断,分析结果表明,该方法能有效提取旋转机械故障振动信号的故障特征,能准确识别旋转机械的故障状态。     

压电耦合悬臂梁的时滞反馈控制及稳定性分析

基于加速度&;#61485;时滞闭环反馈控制策略,建立压电耦合柔性悬臂梁的动力学模型,通过运用模态分析和对系统自由振动的平凡解的分析,建立了在考虑压电耦合作用和反馈时滞条件下的系统稳定性条件和分析方法,并给出了具体算例;进一步的算例分析表明,时滞的不合理忽略有可能导致系统响应发散,而合理的时滞量也可用以提高振动控制的效率     

奇异谱分解在超声速无人机声振试验数据处理中的应用

将相空间重构和奇异谱分解相结合对受强气动噪声影响的超声速飞行器测试数据进行滤波,以实现对于试验参数的精确识别。首先通过数值仿真论证该方法的可行性,然后针对某型超声速无人机的声振试验对试验采集数据进行相空间重构,并对重构后的轨迹矩阵进行奇异值分解,得到反映真实信号信息的信号子空间和反映噪声信息的噪声子空间。通过定义奇异值差分谱这一指标来判定真实信号信息子空间维数,并针对现有最大差分谱理论缺陷提出了优选差分谱峰值理论,利用奇异谱分解的逆过程对真实信号进行重构。重构结果表明,该方法适用于超声速飞行下的飞行器声振试验数据处理,为超声速飞行器飞行状态的精确描述提供了良好的思路。     

基于本征正交分解的谱表示法模拟风场的误差

推导了本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)型谱表示法模拟所得平稳正态脉动风场的偏度误差和随机误差.从POD型谱表示法的模拟公式出发,推导了Ⅳ变量风场模拟结果序列的样本均值、相关函数、功率谱函数和根方差等前二阶矩统计特征的时域估计表达式;并证明了时域估计相关函数是正态过程,功率谱函数为非正态随机过程.进一步,计算上述样本时域估计二阶矩特征的均值和根方差,即得到了POD型谱表示法模拟所得风场的各统计量时域估计的偏度误差和随机误差,并以此给出了误差计算的通式.算例中统计误差和理论误差值的对比验证了所推导的解析解.     

局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的应用

局部均值分解(LMD)是在经验模态分解(EMD)的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现出较好的应用前景。本文改进了LMD算法,提高LMD计算速度,并利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的有效性;针对轴承故障信号的调制特点以及背景信号对故障信号的影响,本文提出将其应用于滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀的故障综合诊断中,结果表明LMD方法能够有效地提取出故障特征频率,对故障类型做出准确判断     

时滞位移反馈作用下多自由度微陀螺的刚度非线性及控制研究

为揭示多自由度微陀螺非线性系统中位移反馈项对系统动力学特性的影响规律,探索对非线性的控制方法,以一类四自由度静电驱动微机械陀螺为研究对象,采用多尺度法对微陀螺受控系统在频域和时域中的动力学特性进行了分析。研究发现:时滞量为整周期或半周期时反馈增益可有效的对系统共振频率进行调节;时滞量为四分之一或四分之三周期时,反馈增益主要影响幅值大小,共振频率基本保持不变;反馈控制参数选取得当可消除非线性引起的多稳态解,增加陀螺的灵敏度稳定性,选取不当会导致系统出现复杂的概周期运动使灵敏度稳定性遭到破坏。     

抗频移声谱特征提取及目标分类应用研究

针对目标运动等导致的辐射噪声频谱特征的时变性对目标分类稳定性的影响,提出一种基于时频图像累积变换的抗频移声谱特征提取方法,不仅能够提取淹没在强噪声中的线谱信号,还能够实时给出谱线的参数信息,同时结合听觉特征识别原理,采用抗频移的仿倍频程的三角滤波法提取目标特征。仿真和实际数据处理表明,所提出的特征有助于探测设备克服目标未知的复杂运动带来的频谱时变影响,提高了分类特征的稳定性。     

基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用

命题基本概率分配（BPA）的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一。目前，大部分确定方法受专家知识偏好影响较大，难以反映客观情况。将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中，使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用，这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息，又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力。文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型，并给出了证据的融合算法。仿真实验表明，该模型可行。     

进动分解及其在转子动平衡中的应用

当转子各向刚性存在明显差异时,传统的基于单向传感器测量的转子平衡方法其效果受方向影响,平衡效果不稳定.本文提出一种针对影响系数法的改进方法,该方法采用基于双传感器的信息融合方法,将不平衡响应椭圆分解为正进动和反进动圆,并以正进动圆的幅值和初相位作为不平衡响应,取代传统的单传感器测得的响应进行转子平衡,取得了良好的效果. 数值模拟的结果表明：在忽略非线性因素情况下,改进方法与传统方法数值趋于一致,且高度兼容;实验验证结果表明：改进方法计算结果客观唯一,精度更高.     

经验模态分解理论及其应用

阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解决包络拟合、边界效应、模态混叠等关键问题上的研究进展,重点对新兴的多维经验模态分解的发展情况进行了详细论述;介绍了EMD在信号去噪,地球物理、生物医学信号处理,电力工程、机械工程故障诊断方面的主要应用,结合EMD研究中的难点问题,指出了下一步研究的五个重要方向。     

时间谱元法在动态响应优化中的应用

研究用时间谱元法求解运动微分方程,从Bubnov-Galerkin方法出发,深入探讨在时间域内离散动态响应,将整体运动微分方程组转化成代数方程组,精确高效解出瞬态响应;提出了关键点及其相邻GLL (Gauss-Lobatto-Legendre)点法处理与时间相关的约束,并且提出了时间谱元法的单元划分和插值次数为动态载荷变化程度的函数。以弹簧减振器设计以及汽车悬挂系统设计为例,引入人工设计变量,详细分析了处理约束方法的优缺点,也说明了此方法的正确性。为进一步研究动态响应优化提供参考。     

Robust feedrate control for high-efficiency machining using quantitative feedback theory

ABSTRACT

This study used quantitative feedback theory (QFT) to design a robust controller suitable for various cutting conditions. First, servo dynamics and milling process models were identified. The nominal plant was defined for milling process conditions of 20-mm cutting depth, 500-rpm spindle speed, and 1-mm cutting width, and the workpiece material was aluminum. Different milling conditions can result in different milling process models, which are regarded as perturbed plants. The differences between nominal and perturbed plants were treated as system uncertainties and were applied in designing the QFT controller to ensure that robust performance could be guaranteed under various milling conditions. Instead of using force measured by a dynamometer, the robust controller adjusted feedrate according to the spindle current, which was easy to measure online. The experimental results illustrated that the cutting force could be maintained at a constant level at different cutting depths, and machining time could be reduced by over 20% compared with uncontrolled cases. The proposed controller’s robustness was validated by testing different tools, workpiece materials, and cutting parameters in different experiments.     

Transients in an autostochastic oscillator with delayed feedback

A numerical analysis of the turn-on transients in an autostochastic oscillator with delayed feedback is reported. Dependence of the transients on the intensity of chaotic initial conditions is studied. It is demonstrated that the chaotic oscillations may switch from one basin of attraction to another.