一种振测数据最佳分析长度的确定方法

数据分析长度的选取是提取结构振动特征信息的关键，人为选取信号分析的数据长度会导致其计算结果存在一定误差，为减少主观因素影响，提出一种基于改进多尺度排列熵（improved multi?scale permutation entropy，简称IMPE）的振测数据分析长度的方法。对于获得的振动信号，将一维的时间序列数据多尺度化后进行粗粒化处理，确定其相空间重构参数。选取不同长度的振测数据，分别计算多尺度排列熵（multi?scale permutation entropy， 简称MPE）熵值，发现熵值对数据长度的变化敏感，随着数据长度的增加而变化，最后趋于稳定值。定义该稳定值为标准熵值，满足标准熵值97%精度的熵值作为有效熵值，选出满足精度要求的熵值，将其所对应的最短数据长度定义为振测数据的最佳分析长度。将该方法应用于仿真信号和具体泄流工程振动信号的最佳数据长度选取中，可为结构监测选取准确的数据分析长度，有较好的普适性。     

一种时移多尺度排列熵与ELM相结合的滚动轴承故障诊断方法

多尺度排列熵(Multi?scale permutation entropy,MPE)随着尺度因子的增加得到的粗粒化序列长度越来越短,造成时间序列信息的严重损失.为此,提出了时移多尺度排列熵(Time?shifted multi?scale permutation entropy,TSMPE).首先,采用仿真信号分别对TSMPE与MPE做仿真对比分析,结果表明,TSMPE对原始振动信号的长度依赖性较小,得到的熵值更加稳定.进一步地,提出了一种基于TSMP E与极限学习机的滚动轴承故障检测与诊断方法,将其应用于两组实际滚动轴承测试数据对滚动轴承故障类型和程度进行识别,结果表明:所提出故障诊断方法不仅能够准确地诊断滚动轴承的故障类型和程度,而且识别率高于基于MPE与ELM的故障诊断方法.     

一种基于多分辨分析的小波压噪方法

本文基于小波变换的多分辨分析算法,提出了一种对受白噪声污染的数据进行除噪处理的算法,尤其适用于对含有高频分量的信号进行除噪.仿真实验表明该算法既能有效除噪又能保护真实信息的细节特征.     

结构在随机激励下的一种动力学设计方法

提出一种将结构在随机激励下，某些给定点（自由度）上响应首次超过允许极限而发生破坏的条件作为约束的动力学设计方法。文中分析了广义随机激励不相关与相关两种情况，并推导了各自情况下任一给定点（自由度）上的期望穿阈数对于设计变量的灵敏度计算公式。所导公式适用于宽带平稳高斯随机激励。算例表明，所提方法是有效与可行的。     

基于改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障诊断的关键是敏感故障特征的提取。多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,简称MFE)是一种衡量时间序列复杂性的有效分析方法,已经被用于滚动轴承振动信号故障特征提取。针对MFE算法中多尺度粗粒化过程存在的缺陷,笔者采用滑动均值的方式代替粗粒化过程,提出了改进的多尺度模糊熵算法,并通过仿真信号将其与MFE进行了对比分析。在此基础上,提出了一种基于改进多尺度模糊熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。最后,将所提故障诊断方法应用于的滚动轴承实验数据分析,并与基于MFE的故障诊断方法进行了对比,结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于多尺度排列熵的铣削颤振在线监测方法

排列熵是系统复杂性和规则性的一种测度,具有概念简单、稳健和计算速度快等优点。考虑到单尺度排列熵在反映铣削力信号特征方面的不足,通过试验分析提出基于单尺度排列熵和尺度4排列熵作指标的铣削颤振在线检测方法。通过试验验证,所提出的方法能有效地检测铣削颤振。同时基于多尺度排列熵的方法对于铣削力信号采集过程中的噪声、工艺参数变化等不敏感,因此这种方法适用于实际工业生产中的在线铣削颤振监测。     

VMD改进多尺度排列熵和LLTSA的列车车轮损伤诊断

针对列车车轮损伤振动信号特征难以提取的问题,本文提出基于变分模态分解(VMD)改进多尺度排列熵和线性局部切空间排列算法(LLTSA)的车轮损伤诊断方法.首先利用VMD方法分解原始振动信号得到若干个模态分量,计算各模态分量的改进多尺度排列熵,然后采用LLTSA方法进行特征维数约简,并与等距映射流形算法(ISOMAP)降维结果对比,获得最优的低维特征向量,最后将低维特征向量作为核极限学习机(KELM)的输入进行分类辨识.实验分析结果表明,该方法能够成功识别出车轮损伤状态.     

基于排列熵的泵站压力管道运行状态监测

为实现泵站管道工作状态的在线监测,保障其安全稳定运行,提出一种基于排列熵算法(permutation entropy,简称PE)的泵站压力管道监测方法。该方法充分发挥排列熵算法计算简单和敏感度高等优点,适宜于处理非线性、非平稳信号,通过在关键部位设置传感器获取泵站管道的振动信号,利用信号子序列熵值的变化判断泵站管道振动状况。将该方法应用于景电工程二期七泵站管道的运行监测,通过设置不同的运行工况进行实例验证。结果表明,在开关机组瞬间,振动信号子序列熵值的最大幅差达到0.37,机组稳定运行期间子序列熵值的最大幅差仅为0.07,根据其熵值的变化可快速方便地识别出泵站管道的运行状态,具有较高的精度与可靠度。该方法为泵站管道运行状况的在线监测提供了新思路,为结构下一步安全诊断工作提供基础,具有较好的工程实用性和推广价值。     

基于改进EEMD与混沌振子的配电网故障选线

提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先,建立神经网络预测模型,通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测,滤除故障信号中的背景信号;其次,为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5次谐波信号,提出结合多尺度排列熵和完备集合经验模态分解(CEEMD)改进的改进的集合经验模态分解算法;处理已经滤除背景信号的故障信号,提取其第一固有模态函数作为混沌振子的输入。混沌振子对和内驱动力信号同频的外策动力信号有较高的敏感性,通过混沌振子输出的相图完成电网故障选线。     

一种虚拟振动测试信号分析系统的设计

本文介绍了基于虚拟仪器的一种虚拟振动测试信号分析系统,该系统界面友好,可以灵活地构造功能不同的分析仪,具有数据采集、数字示波信号滤波处理,远程诊断、打印等功能。     

全局量化比较随机振动试验与仿真数据的方法

针对全局量化比较随机振动试验和仿真得到的功率谱密度（PSD）响应数据的问题,一方面分析试验数据与仿真数据的差别,通过对仿真数据进行以试验数据为蓝本的插值操作,使仿真数据与试验数据协调、可比;另一方面引入了全频段误差曲线和形态相似性系数2个量化指标,实现了仿真数据与试验数据的全局量化比较,形成了全局量化比较试验和仿真得到的PSD响应数据的方法。     

交通环境振动测试数据中暗振动去除的ANFIS法

轨道交通引起的环境振动测试数据中混杂着暗振动的成分。提出了一种去除暗振动的自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,简称ANFIS)法,阐述了其基本原理,给出了该法的具体实现步骤。通过一条列车引起的地面振动加速度时程与一条暗振动加速度时程叠加得到现场实测振动加速度时程,采用提出的ANFIS法及其他几种已有方法对该算例进行了去除暗振动的计算,并进行了对比分析。几种方法计算的时程均方根误差分别为:谱幅值修正法0.414mm/s~2,自功率谱法0.363mm/s~2,自互功率谱法0.261mm/s~2,ANFIS法0.074mm/s~2,可见,ANFIS法均方根误差最小;几种方法计算的加权振级VLz分别为:振动级修正法63.842dB,谱幅值修正法62.894dB,自功率谱法63.859dB,自互功率谱法63.802dB,ANFIS法63.805dB,ANFIS法计算结果与真实交通振动值63.815dB最接近。结果表明,在时程、傅里叶谱、功率谱密度及振动级的计算上,ANFIS法计算结果都与真实交通振动值非常接近,产生的误差比其他已有方法更小。     

U型梁振动参数的子空间辨识

子空间 (Subspace)方法是辨识结构系统动力学模型的一种新的时域方法。本文应用该方法于一 U型梁试验件的振动参数求取。通过一个二入四出系统对该 U型梁进行了振动试验 ,并直接利用实验测量数据 ,辨识出结构的状态模型 ,进而求得其振动参数 ,获得了准确的结果     

风机叶轮振动分析的群论方法

依据风机叶轮具有的旋转对称性,用 Ｃｎ 群的表示理论,导出了群各不可约子空间的特征方程,方程的阶数低,易计算,更便于工程应用,且群论方法可以给出叶轮的模态特征     

柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征.通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面.结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征.双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号.     

球轴承振动频谱的局部分析方法

在深沟球轴承振动频谱结构分析基础上,引入了振动频谱的局部分析方法。应用细化分析和倒谱处理对振动频谱进行局部剖析,可以有效地分析影响轴承振动的制造误差因素如波纹度和保持架缺陷,指出影响轴承振动的主要制造误差成因。该方法适用于轴承制造质量分析和控制。     

振动数据处理中分辨率的确定方法及应用

在振动数据的处理过程中,需要对振动数据进行频谱分析,分辨率选择的好坏将直接影响到分析结果。分辨率的选择并非越高越好,应根据试验结果进行选择。选择与试验结果匹配的分辨率非常重要,如果数据处理分辨率选择不当,处理结果有可能误差比较大甚至错误,此外当分辨率无法改变时还可以根据分辨率选择数据段,以保证处理结果的准确性。本文根据工程实验总结出了振动数据频谱分析过程中分辨率的选择以及试验数据段选取的方法,在处理振动数据中验证了其正确性。     

某型航空发动机管路振动特性的有限元研究

针对某型发动机工作过程中一段管路重复发生泄漏的情况,利用有限元方法对该段管路模态进行了计算,得到了管路的固有频率及模态振型。结果表明,该段管路的固有频率与发动机的工作转速频率很接近,管路与发动机工作产生共振,是造成管路损坏泄漏的原因。在此结论的基础上,采用了相应的措施,解决了共振问题,提高了发动机工作的可靠性。     

发动机曲轴系统扭转振动计算方法及优化控制

以某一发动机曲轴系统为研究对象,建立了曲轴系统扭转振动的集总参数模型,并利用集总参数模型计算了曲轴前端在气缸压力作用下的扭转角位移;分析了减振器惯性质量绕曲轴中心线的转动惯量和扭转刚度对曲轴系统扭转振动的影响;最后,对扭转减振器进行了参数优化设计,并给出了优化结果.