基于LabVIEW的电磁式振动台试验系统

针对目前电磁式振动台试验系统振动输出控制精度低的问题,设计了基于LabVIEW的电磁式振动台试验系统。在对系统进行结构分析与硬件设计的基础上,进行了相应的软件设计,系统软件在LabVIEW环境下进行开发,为提高振动试验精度,在振动试验中引入闭环控制的思想,针对正弦振动和随机振动2种试验模式分别采取PID算法和随机振动功率谱复现迭代算法作为其控制方法。实际振动试验测试结果表明,所设计的振动台系统实现了对正弦振动和随机振动输出的有效控制。     

电液振动台参数化前馈逆补偿控制策略研究

为了提高电液振动台的波形复现精度,提出一种参数化前馈逆补偿控制策略。首先利用频域辨识算法辨识出振动台在三状态控制下的参数化闭环传递函数,然后运用零幅值跟踪技术设计出稳定可靠的非最小相位系统逆模型,接着基于离线设计的逆模型构建了参数化前馈逆补偿控制并进行了实验研究。实验结果表明,采用参数化前馈逆补偿控制策略与三状态控制相比具有更高的波形复现精度。     

移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识

研究时变结构模态参数辨识,基于泛函矢量时变自回归模型(Functional series vector time-dependent AR model,FS-VTAR)提出一种改进的移动最小二乘法的时变结构模态参数辨识方法。该方法源于无网格法中构造形函数进行局部近似的思想,引入带权正交基函数对移动最小二乘(Moving least square,MLS)的基函数进行改进,使得在辨识时间域内构造形函数矩阵过程中不再出现数值条件问题,从而提高了计算精度。把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘法得到形函数的系数,从而得到时变系数。把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:改进的移动最小二乘法相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和很高的基函数阶数且更加高效,相比于移动最小二乘法能有效地避免辨识过程中的数值问题,具有更高的模态参数辨识精度。     

基于DSP的AR谱估计的实现

为实现实时在线谱分析,将数字信号处理(DSP)技术应用到AR功率谱分析中.利用Burg算法对AR模型进行参数估计,建立AR模型与数据之间的关系,并通过编程实现模型自动定阶.在旋转机械故障模拟实验平台上对齿轮箱进行实测,通过与B&K公司Pulse Labshop分析系统的FFT谱对比试验.结果表明:AR谱和FFT谱所得结果一致,并且AR谱具有较好的分辨率、谱峰突出等优点,在机械故障诊断中具有较好的前景.     

大型六自由度振动平台的运动控制研究

提出了一种应用于工程机械测试的大型六自由度振动平台.在分析平台姿态解算函数的同时,给出了一种基于EV模型频响函数估计的波形复现算法,该算法实质是频响函数的实时在线修正方法,有利于提高波形复现精度.仿真结果表明:平台姿态解算函数正确,基于EV模型频响函数估计的波形复现算法能够实现平台对输入波形的准确复现,具有较高的控制精度.     

一种MIMO非高斯振动的逆多步预测法

为了实现多输入多输出(multi-input-multi-output,简称MIMO)非高斯振动试验控制,提出了一种MIMO非高斯振动逆多步预测法。首先,该方法基于广义高斯分布构造零记忆非线性变换,并使用该变换生成非高斯参考信号;其次,推导系统的逆多步预测模型,将参考信号作为该模型的输入,生成试验所需的驱动信号;然后,在控制过程中分别根据控制点的功率谱密度和峭度与相应控制目标之间的误差,对参考非高斯信号进行调整,并利用逆多步预测模型对驱动信号进行更新,以实现非高斯振动控制;最后,进行三轴振动台试验。试验结果表明,该方法对功率谱与峭度都取得了良好的控制效果,验证了其可行性。     

基于DSP的车辆滚动轴承小故障检验诊断系统研究

设计了一个基于DSP的车辆滚动轴承的小故障检测系统.运用小波分析和现代功率谱估计法的AR模型法对信号进行谱分析,把正常滚动轴承和故障的轴承信号分解的结果进行对比.验证了小波分析在车辆滚动轴承小故障诊断方面的可行性.     

液压振动台非线性摩擦力测量与参数辨识

电液伺服振动试验系统低速和换向时的非线性摩擦力测量和补偿是提高运输环境试验和地震模拟试验等控制精度的重要途径。为了定量获取液压振动台的非线性摩擦力,基于Stribeck效应建立了改进的电液伺服振动试验系统非线性摩擦力理论模型,并结合液压振动台的力平衡方程建立了非线性摩擦力待辨识参数的目标函数。提出一种基于位移闭环控制的简便方法对不同速度下的液压振动台油缸压力差进行测量,得到振动台液压缸与活塞杆之间的摩擦力随速度变化的数值规律。采用基于拟随机序列的混合遗传算法对非线性摩擦力理论模型的4个参数进行了辨识。试验结果证明了本研究方法的可行性,为液压振动试验系统加速度波形失真补偿提供了一定参考。     

基于FFT的动态散射光谱密度测量技术研究

为了研究动态光散射纳米颗粒测量技术,提出了基于FFT的动态散射光AR模型功率谱密度测量法。首先采用FFT建立信号的AR功率谱密度模型,然后通过计算信号自相关矩阵的秩得到AR模型的阶数P,由于任何信号的自相关与其频域的功率谱密度是一个傅里叶变换对,因此,信号功率谱密度的衰减宽度等价于其自相关函数的衰减宽度,这样通过计算动态光散射信号的功率谱密度衰减宽度,进而得到待测颗粒的粒径,最后将此方法的实验结果与传统的光子相关光谱法实验所测得的数据进行了比较。结果表明：该技术具有误差小、重复性好的优势,有着很大的实用价值。     

随机振动试验仿真技术研究

在对电动振动台进行刚体建模与物理参数建模的基础上,结合试验件的有限元模型进行随机振动试验仿真技术的研究.基于试验所测的振动台空台频响函数,由振动台数学参数模型辨识出振动台的物理参数,以建立能反映振动台动态特性的刚体与物理参数相结合的模型.然后,采用Craig-Bampton方法建立试验件的振动试验仿真模型,综合随机振动...     

应用EMD-AR谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。     

基于AR的二维隐Markov模型离心泵故障诊断方法

离心泵速度变化过程的振动信号具有信息量大、非平稳、重复再现性不佳等特点, 二维隐Markov模型(2D-HMM )很适合处理此类信号.利用AR谱不受数据长度的限制,AR模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以振动信号做自回归变换后的AR谱系数作为特征向量,将基于AR的2D-HMM引入到离心泵故障诊断中, 提出了一种基于AR的2D-HMM故障诊断方法,并论述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法.最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了方法的有效性.     

热连轧机磁栅尺结构的模型参数辨识

应用系统辨识技术,采用受控自回归(auto egressive exogeneous,简称ARX)模型结构和Matlab系统辨识工具箱,辨识了热连轧机辊缝位移传感器的动力学模型参数,建立了该传感器结构的动态数学模型。系统的输入和输出数据分别为同步记录的轧机相应位置的振动加速度信号,ARX模型的参数估计采用最小二乘估计法(LSCE),辨识模型的拟合度达到79.48%。辨识结果表明,传感器外壳圆盘结构的刚度和阻尼太小,对轧机垂直振动系统的影响严重,说明其结构设计不合理,需要进行结构动力学修改。     

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。     

基于三状态控制的电液伺服加速度控制策略

电液振动台是一种广泛用于模拟被试件实际所处力学环境的振动测试设备,加速度波形复现的精度直接决定测试结果,然而,摩擦、被试件柔性因素、参数不确定性、未建模特性等系统非线性因素,都会降低加速度波形复现精度。利用MATLAB与AMESim软件建立了电液振动台系统联合仿真模型,提出并设计了三状态控制器用以提高加速度波形复现精度,并对系统进行了仿真分析;最后,搭建了电液振动台试验台,对提出的控制器进行了实验验证。仿真与实验结果表明,三状态控制器有效提高了加速度波形复现精度。     

基于多维振动响应GSC-TARMA模型的时变结构模态参数辨识

针对多维振动响应测量信号下的仅输出时变结构模态参数辨识问题,基于广义随机约束时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints time-dependent auto-regressive moving average,GSC-TARMA),拓展出广义随机约束向量时变自回归滑动平均模型(Generalized stochastic constraints vector time-dependent auto-regressive moving average,GSC-VTARMA)。为降低计算复杂度,进一步提出改进的GSC-VTARMA模型(GSC-VTARMA~*),并利用时变刚度数值系统与移动质量简支梁时变结构实验系统的非平稳振动响应信号对所提模型进行了验证。通过与单维GSC-TARMA模型和传统的泛函序列向量时变自回归滑动平均(Functional series vector time-dependent auto-regressive moving average,FS-VTARMA)模型进行对比,辨识结果表明:相较于GSC-VTARMA模型,GSC-VTARMA~*模型在保持辨识精度相同的前提下降低了计算复杂度;相较于单维GSC-TARMA模型, GSC-VTARMA~*模型具有更高的数据利用率与辨识鲁棒性; GSC-VTARMA~*模型具有与传统的FS-VTARMA模型相近的辨识精度,但由于采用了递推算法,该模型计算效率更高,在线辨识能力更强。     

热连轧机磁栅尺结构的模型参数辩识

应用系统辨识技术,采用受控自回归(auto egressive exogeneous,简称ARX)模型结构和Matl ab系统 辨识工具箱,辨识了热连轧机辊缝位移传感器的动力学模型参数,建立了该传感器结构的动态 数学模型。系统的输入和输出数据分别为同步记录的轧机相应位置的振动加速度信号,ARX 模型的参数估计采用最小二乘估计法(LSCE),辨识模型的拟合度达到7948％。 辨识结果表明,传感器外壳圆盘结构的刚度和阻尼太小,对轧机垂直振动系统的 影响严重,说明其结构设计不合理,需要进行结构动力学修改。     

汽车三维虚拟道路重构系统的设计与实现

为实现汽车标准等级路面谱和实测路面谱的重构,建立空间坐标系下路面不平度的一维Autoregressive(AR)模型和二维双自变量AR模型.通过对自相关系数矩阵进行奇异值分解,将双自变量路面不平度AR模型转换为两个单自变量AR模型,降低了建模的复杂程度.利用建立的二维AR模型对B级标准路面和实测路面进行重构,通过功率谱对比,验证了模型的正确性.基于上述一维和二维路面不平度AR模型以及Visual C++与Matlab混合编程方法,构建汽车三维虚拟道路重构软件系统,给出系统的框架结构.系统通过将路面不平度数据添加在路形上,可生成由规则化路面节点的三维坐标信息所构成的三维虚拟道路.通过对VPG、CarSim和ADAMS三种应用软件路面文件的格式进行分析,给出系统利用三维虚拟道路信息生成上述三种应用软件路面文件的方法.     

弹性体非线性振动系统参数辨识的一种时域法

提出了对弹性体非线性振动系统参数辨识与预测的一种时域模型法。它可视为时间序列分析中的 AR模型法在非线性领域内的一种推广。该方法首先将非线性振动系统中的非线性恢复力和非线性阻尼力用某一函数级数(例如幂级数 )表示 ,然后 ,先用线性模型来逼近原系统 ,应用线性系统辨识方法确定系统阶次 ,再确定系统中非线性恢复力、阻尼力的结构 ,建立非线性模型并辨识各项参数 ,最后进行预测。算例表明 ,用该方法建立的模型能够较好地反映系统的非线性特性 ,并能提高模型预测的准确性。     

基于ICA和高阶累积量的AR序列的分解与复原

本文研究由若干个非因果自同归(auto regression,AR)序列叠加产生的多道时间序列的分解与复原问题.首先从序列的独立性出发,利用序列的高阶统计信息,采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)中的广义信息最大化(Info-max)算法寻找一可逆矩阵将混合序列进行分离,然后设计了一种基于高阶统计量的自回归模型的辨识算法,算法中将非因果AR系统看成由因果和反因果系统的极联,在每次迭代中先估计反因果AR的阶数和参数,然后冉估计因果AR的阶数和参数,由选用的线性方程组保证了参数的唯一可辨识性.最后通过模拟实验验证了此方法的有效性.