非高斯随机振动试验并行控制策略研究

针对非高斯随机振动试验控制中功率谱均衡与峭度均衡相互干涉,影响控制精度的问题,提出非高斯随机振动试验并行控制策略。在提出整个系统控制流程的基础上,分别给出功率谱均衡控制算法和峭度均衡控制算法。对蕴含峭度信息的随机信号产生机理展开研究,先给出信号产生的流程图,然后推导出符合控制系统要求的随机信号设计参数。利用功率谱设计滤波器,通过卷积运算调制出用于系统控制的驱动信号。仿真与试验结果表明,采用非高斯随机振动试验并行控制策略进行系统控制,其输出响应谱与参考谱的误差完全满足工程中常用的±3 dB控制要求,峭度控制也达到很高的精度,满足工程试验要求,从而验证该控制策略的有效性。     

振动试验中削波信号功率谱密度补偿

振动试验过程中削波会引起信号的功率谱密度下降,局部频率点对应的功率谱密度误差过大将导致试验结果的可信度降低,尤其对于模态试验,输入信号削波可能导致信号谱型局部"下凹",甚至产生错误的试验结果。从偏斜度、峭度、概率分布和功率谱密度等方面分析了高斯信号及非高斯信号的特性,介绍了功率谱密度补偿的频谱均衡及比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,简称PID)两种算法,并对比了这两种算法的补偿效果。结果表明:对于高斯信号,两种算法从迭代次数及最小误差对比区别不大,且均能满足均衡要求;对于非高斯信号,PID算法实现较小误差的同时,迭代次数少,具有一定优势。     

时域随机驱动信号生成试验研究

将高阶累积量谱应用于多点随机振动控制环境试验中,生成时域随机驱动信号。通过建立三阶累积量谱(双谱)与自谱间的幅频与相位转换关系,经时域随机驱动信号验证性生成实验,揭示这层关系的存在。其次在多输入多输出线性系统理论假设前提下,根据系统驱动、系统频响、系统响应间线性映射关系,通过双谱与自谱间的幅频与相位转换,经IFFT(iverse fast Fourier transform)变换生成满足试验控制要求的时域随机驱动信号。最后以一悬臂梁为试件,对其进行双输入、双输出随机振动控制环境模拟试验。试验结果表明:将双谱应用于多点随机振动控制试验中生成时域随机驱动信号的方法是可行有效的,同时也验证了双谱能抑制高斯白噪声的特性,这一点可通过所生成驱动信号的概率密度分布特征曲线(部分满足均匀分布)进行体现。     

任意概率分布随机振动激励源的设计与实现

随机振动台是航空航天产品重要的研制、鉴定、可靠性及生产试验设备,提高振动模拟试验的逼真性和振动试验的效果都需要产生非高斯分布的随机激励信号.本文对具有给定功率谱密度分布的非高斯随机振动激励信号的生成技术进行研究与分析,使数字式随机振动控制系统可以同时具有频谱和幅度分布的控制能力.给出了采用数字信号处理技术高精度和快速地产生任意概率分布的随机振动时域激励信号的方法.采用这种方法得到的宽带随机信号的信噪比可达到70 dB,可用于精密随机振动台的驱动控制信号,准确地实现被试验产品的模拟实验.计算机仿真和实验结果也证实了该方法的正确性和有效性.     

基于SVD降噪和谱峭度的滚动轴承故障诊断

提出将奇异值分解(SVD)和谱峭度结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始振动信号构造为Hankel矩阵,进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱进行有效的消噪;然后,利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络和Fourier变换得到包络解调谱,即可实现故障特征的提取.对滚动轴承故障试验信号的分析表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现故障诊断.     

基于深度迁移学习的多点频域振动响应预测EI北大核心

针对多输入多输出神经网络(MIMO-ANN)进行多点频域振动响应预测时需要为每个频率点独立建立神经网络模型、独立随机选择神经网络模型初值导致的训练时间长、预测精度低等问题,提出了一种基于多输入多输出人工神经网络(MIMO-ANN)和模型迁移学习的多点频域振动响应预测方法。本研究对于多源不相关载荷未知条件下的基于数据驱动的振动响应预测问题进行了形式化描述,并比较了其与不相关多源载荷已知情况下基于数据驱动的多点频域振动响应预测问题的不同之处。首先,将某频率点下的多个振动响应已知的测点的自功率谱作为输入,多个振动响应未知的测点的自功率谱作为输出,将两部分历史数据集构造成为训练集,利用MIMO-ANN建立该频率下的未知点振动响应预测模型;其次,根据传递函数在频域的连续性,利用该频率下训练好的MIMO-ANN的权值迁移到相邻频率作为其MIMO-ANN的初值;再次,利用此相邻频率下的历史数据进行训练,从而得到此频率下的预测模型;最后,不断循环此过程,直到所有频率点的模型全部训练完成。该方法解决了矩阵病态求逆问题,可以获得更好的神经网络模型的初值,不容易陷入局部最优,加快了神经网络的收敛速度。在圆柱壳声振实验数据集的多点响应预测结果表明,在多源载荷未知条件下,该方法比基于无迁移学习神经网络、多元线性回归、传递函数的方法,预测精度、训练效率更高。     

自适应逆控制算法在多轴液压振动试验系统中的应用

为消除或抑制干扰噪声等非线性因素对多轴液压振动试验系统的影响,研究了自适应逆控制算法及其在振动控制领域的应用,提出基于频域X-滤波LMS自适应逆控制的多轴液压振动试验系统功率谱复现控制算法,给出了功率谱复现控制流程,并选用了一套双台并激液压振动试验系统作为具体试验对象进行试验验证,结果表明:所设计的控制算法及策略对双台并激振动试验系统具有较好的实际控制效果,满足工程试验要求。     

多尺度高阶奇异谱熵和GA-VPMCD方法在转子故障智能诊断中的应用

首先,针对转子故障振动信号的非高斯、非线性特征,提出了多尺度高阶奇异谱熵的概念,并将其用于转子故障特征提取;然后,针对新的小样本多分类识别方法——基于变量预测模型分类识别的模型选择问题,结合融合诊断思想和遗传算法,提出了GA-VPMCD分类识别方法。最后提出了基于多尺度高阶奇异谱熵和GA-VPMCD的转子故障诊断方法。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。     

MIMO随机加正弦振动试验J-阻抗复合控制算法

以多输入多输出(multiple-input multiple-output,简称MIMO)随机加正弦混合试验控制系统中信号分离方法、控制策略及试验为研究对象,提出了针对混合型振动试验的分离控制策略,采用相关积分法分离混合信号中的正弦信号与随机信号成分。推导了MIMO线性随机振动系统的反馈控制方程,提出了控制目标针对性更强的Jacobi控制算法。分析了多点正弦振动试验中存在的过修正问题,基于压缩因子修正提出阻抗控制方法,并将其与Jacobi算法共同应用于混合试验系统。以悬臂梁为试验对象,开展J-阻抗复合控制算法在两输入两输出随机加正弦混合试验系统中应用验证。结果表明,算法可以有效地抑制超标谱线,并将结果控制在容差带内,为混合振动试验控制提供有力的理论支撑。     

多输入多输出冲击振动试验研究

基于多输入多输出线性系统控制理论,提出了通过时频转换求取多个振动台输入的方法,并用MATLAB对算法进行了数值仿真.在悬臂梁上进行双振动台冲击振动模拟试验,用LabVIEW编写控制软件驱动PXI总线仪器实现输入信号的发生及响应信号的采集、分析与处理.试验结果表明.被控两点的输出加速度信号满足了预定要求,从而验证了本文方法在工程应用中的有效性.     

Contact Analysis of Non-Gaussian Surfaces for Minimum Static and Kinetic Friction and Wear

Most statistical contact analyses assume that surface heights and peak (summit) height distributions follow a Gaussian distribution. However, engineering surfaces are frequently non-Gaussian with a degree of non-Gaussian character dependent upon materials and surface finishing processes used. For example, magnetic rigid disk surfaces used in magnetic storage industry are highly non Gaussian. The use of a Gaussian analysis in such cases can lead to erroneous results. This study for the first time presents a method to carry out a statistical analysis of non-Gaussian surfaces. Real area of contact, number of contacts, contact pressure and meniscus force (in wet interfaces) are calculated for probability density functions having different skewness and kurtosis. From these curves, the optimum value of skewness and kurtosis can be predicted for minimum static/kinetic friction. It is found that a range of positive skewness (between 0.3–0.7) and a high kurtosis (greater than five) significantly lower the real area of contact and meniscus contribution implying low friction and wear. Also, sensitivity of film thickness to static friction goes down for a surface with a positive skewness and a high kurtosis.     

基于双谱熵的齿轮裂纹故障特征提取

针对裂纹故障导致齿轮振动信号非高斯性变化这一特点,提出采用双谱熵对信号非高斯成分在双频域内的分布形态进行定量描述,并据此提取故障信息,得到裂纹产生期、扩展期的特征趋势。结果表明,双谱熵不基于信号能量信息,受非故障因素影响小,而且能有效抑制高斯噪声,同时又对微弱故障十分敏感。研究结果为后续故障诊断与趋势预测提供了新的有效方法。     

基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

A multi-objective optimization method based on Gaussian process simultaneous modeling for quality control in sheet metal forming

A new modeling method, related to multiple inputs and multiple outputs (MIMO), simultaneously based on Gaussian process (GP), is proposed to optimize the combinations of process parameters and improve the quality control for multi-objective optimization problems in sheet metal forming. In the MIMO surrogate model, for the use of the system information in processing and the accuracy of the model, quantitative and categorical input variables are both taken into account in GP simultaneously. Firstly, a general method is proposed for constructing covariance functions for GP simultaneous MIMO surrogate model based on correlation matrices. These covariance functions must be able to incorporate the valid definitions of both the spatial correlation based on quantitative input variables and the cross-correlation based on categorical input variables. Secondly, the unrestrictive correlation matrices are constructed by the hypersphere decomposition parameterization, thus directly solving optimization problems with positive definite constraints is needless, and the computational complexity is simplified. Compared with independent modeling method, the proposed GP simultaneous MIMO model has higher accuracy and needs less number of estimated parameters. Moreover, the cross-correlation between the outputs (quality indexes) obtained by proposed model provides some reference to further develop quality intelligent control strategies. Finally, a drawing-forming process of auto rear axle housing is taken as an example to validate the proposed method. The results show that the proposed method can effectively decrease the crack and wrinkle in sheet metal forming.     

太阳能自驱式避障小车控制系统设计

随着经济的飞速发展,石油的需求量越来越大,而石油是不可再生资源,且存在环境污染等问题。太阳能无疑是理想的替代能源。设计了以太阳能作为动力的智能自驱式避障小车模型,以单片机作为核心控制系统,通过传感器接收环境信号,进而控制步进电机转向,实现小车的自动行驶和转向。模型中太阳能电池板具有自动转向功能,保证能量的最大供给。为下一步行驶试验提供理论支持。     

基于 ZigBee 无线通信技术的机械主轴轴承振动检测

为了明确当前机械运转过程中可能出现故障的位置和危险程度,提出了基于 ZigBee 无线通信技术的机械主轴轴承振动检测方法。将采集的现场信号转为电信号,使用内核型号为 51 的 CC2430 异步串行端口进行逐字传输,结合 C 语言建立无线传感循环传输通信基站。使用时域指标方式计算峭度指标、裕度指标和有效值,利用结构参数和几何模型提取振动特征频率,针对不同频率下振动信号,使用小波分组和小波重构方程组消除噪声,借助频带运行能值判断当前振动类型。对比实验通过分析小波分解功率值与能值,验证所构模型的自适应能力,结果表明,提出的检测方法从主轴振动频谱入手,能够准确找出故障原因,具有较高的可行性。