一种面内行波旋转超声电机的模态试验方法

为检验一种面内行波旋转超声电机定子结构动力学设计的优化设计方法,探讨了一类利用圆环面内弯振模态超声电机定子的模态试验方法.首先,分析了该面内行波旋转超声电机的工作原理;然后,基于有限元分析软件建立了电机的有限元模型,分析了其工作模态的特点;最后,结合PSV-300-B型激光扫描多普勒测振仪的测量原理,提出了通过测量圆环轴向振型识别该类型超声电机工作模态的测试方法.试验结果表明,该方法能够有效地检测出该面内行波旋转超声电机的工作模态,为利用圆环面内弯振模态的一类超声电机的模态试验和进一步优化设计提供了参考.     

基于面内复合模态的直线超声电机振子有限元分析

提出了一种新型的矩形压电复合板直线超声电机,它除了具有直线超声电机的共同特点之外,还具有自身的薄、小、轻、驱动力大等突出特点,可直接用于计算机硬盘磁头驱动等外设装置。该矩形压电复合板直线超声电机利用矩形压电复合振子平面内的两种弯、弯振动模态合成。在一定预紧力作用下,矩形板的两侧边将产生驱动力使动子移动。本文通过ANSYS有限元分析软件对矩形压电复合振子进行了详尽的模态分析,分析讨论了结构参数及弹性体材料对于矩形压电复合层板模态的影响,为利用面内复合模态的矩形压电复合板直线超声电机的设计奠定了基础。     

纵弯复合型直线超声电机振动模态有限元分析

介绍了纵弯复合型直线超声电机的结构和工作原理，运用Ansys7．0有限元分析软件建立了该直线超声电机的有限元计算模型，对于纵向、弯曲振动模态的简并进行了分析，归纳了电机结构参数对驱动振子谐振频率的影响以及实现纵向和弯曲两种振动模态简并的一般规律。有限元计算结果与原型样机实验测试结果的比较表明，在自由边界条件下，有限元分析结果与实测结果完全一致。研究结果为利用有限元方法进行纵弯复合型直线超声电机设计提供了依据。     

振子齿对驻波型直线超声电机振动模态的影响

对一类直线型驻波超声电机振子的振动模态进行了系统分析，讨论了定子齿的位置、几何尺寸对直线型超声电机的固有频率、振型的影响，为该类驻波型直线超声电机的设计提供了理论依据。     

四足直线超声电机模态频率一致性调节

在分析四足直线超声电机工作机理的基础之上,指出超声电机定子两工作模态频率不一致会影响超声电机的输出性能和效率。针对这一问题,根据初等结构摄动理论,结合四足直线超声电机定子动力学方程,借助有限元分析软件,找到了调节四足直线超声电机定子两相工作模态频率一致性调节的合理位置,以及对该位置进行修改时修改量与定子两工作模态频率差值的关系。对某一样机定子进行了频率一致性调节试验,该样机定子两相模态频率差值从调节前的400Hz减小到82Hz。试验结果表明,采用这一方法对四足直线超声电机定子模态频率进行一致性调节是方便且有效可行的。     

纵弯模态超声电机理论与实验研究

超声电机(Ultrasonic motor,USM)是一种利用压电材料的逆压电效应将电能转化为机械能的新型驱动器。与传统电磁电机相比,超声电机具有低速大转矩、功率密度高、定位精度高、响应速度快、断电自锁、可不使用轴承和润滑、无电磁干扰和不受电磁干扰等优点,在航天和深空探测、光纤通信、科学仪器、高精度机床、半导体制造业、微机电系统、精密定位控制和民用领域都具备广泛的应用前景。为了拓宽超声电机的应用领域,增大超声电机的力矩(推力)和效率已经成为当前研究的热点之一。大力矩超声电机是实     

基于激光测振的转动自由度模态识别方法

提出了一种基于多普勒激光测振技术的转动自由度模态振型测试与识别方法。首先,利用多普勒激光测振技术测量试验结构上各测点及其相邻点的平动自由度同步时域响应; 其次,通过差分法计算测点转动自由度时域响应以得到频响函数; 最后,对平动与转动自由度频响函数进行模态分析,即可获取各测点的平动与转动振型。通过对平板的试验分析,验证了基于多普勒激光测振技术进行转动自由度模态振型识别的可行性和准确性,为转动自由度模态振型的测试与识别提供了一种有效的解决方案。     

卧式板型直线超声电机的微型化

基于L1B4板型直线超声电机,研制了一种外型尺寸为36mm×5mm×4mm的卧式板型微型直线超声电机。论述了电机的工作原理和运行机理,使用解析法和有限元法进行了微型化结构设计,分析了定子的振动模态,并实现了频率简并。通过模拟压电激励的动态频率响应,对比了样机的5片压电陶瓷布置方案和常用的两片压电陶瓷布置方案的共振位移响应曲线,证实了采用5片压电陶瓷布置方案增大了输出端点处产生的振动位移。样机特性测试实验表明,当激励信号电压为150Vpp,频率为62kHz时,电机最大速度为183.7mm/s,输出推力为50mN。预期该电机可以用于电机安置空间比较狭窄且需要一定动力的直线驱动场合。     

直线超声电机的研究进展

文中概述了直线超声电机特点、类型、驱动原理及其在国内外的发展研究现状，展望了直线超声电机的应用前景。     

工作模态控制解耦的塔形直线超声电机

针对现有塔形超声电机无法相互独立控制法向和切向振动等实际应用问题,提出了一种工作模态控制解耦的塔形直线超声电机。塔形电机设计有两个非共面的正交工作模态,分别为用于独立控制法向振动的x-z面内对称振动模态以及用于独立控制切向振动的y-z面内弯振模态。相应设计了压电陶瓷片的极化布置方案,即塔形电机的压电陶瓷片分为A,B两相,其中A相用于激励x-z面内对称振动模态,B相用于激励y-z面内弯振模态。通过对电机A,B两相相互独立控制就可以实现两个非共面正交工作模态的控制解耦。实验表明,在解耦控制条件下,当A相电压固定为400Vp-p,B相电压在0~400Vp-p变化时,电机运行速度与B相电压成正比,最大运行速度为420mm/s,最小运行速度为23mm/s。     

基于总体经验模态分解的桥梁动态位移重构

针对微机电系统(micro-electro-mechanical-systems,简称MEMS)加速度传感器输出信号通过传统二次积分变换为位移信号时精度较低的问题,根据桥梁振动信号的特点,提出了一种基于总体经验模态分解和时域积分相结合的桥梁动态位移重构方法.通过桥梁模拟信号的仿真和振动测试台的验证,分析比较了4种桥梁动...     

基于集合经验模式分解的汽油机爆震特征提取

爆震特征提取是汽油机点火闭环控制的前提和基础。基于集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD),提出一种汽油机爆震特征提取方法。EEMD通过对信号加入有限幅度的高斯白噪声,利用高斯白噪声频率均匀分布的统计特性使信号在不同尺度上保持连续性,有效地抑制经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)的模式混叠问题。研究了利用EEMD和EMD两种方法分别从汽油机缸内压力信号和缸盖振动信号中提取爆震特征的可行性和有效性。试验结果表明,对于缸内压力信号,EEMD和EMD均能提取出爆震特征;对于缸盖振动信号,EEMD可以提取出爆震特征,而EMD则由于模式混叠的影响,无法提取爆震特征。     

基于EEMD的行星齿轮箱齿轮裂纹损伤定位

针对行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题,提出基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的齿轮局部损伤频率解调分析方法。该方法在建立的齿轮局部损伤振动信号模型的基础上,分别对太阳轮、齿圈、行星轮的裂纹损伤信号进行EEMD分解和频率解调分析,通过频谱图提取齿轮的局部损伤特征频率,从而识别变速箱中裂纹损伤齿轮的位置。综合仿真分析和试验结果表明,基于EEMD的齿轮局部损伤频率解调分析方法可以有效地提取太阳轮、齿圈和行星轮的裂纹损伤特征频率,实现行星齿轮式变速箱中齿轮裂纹损伤的定位。     

基于互补的总体经验模式分解算法的齿轮箱故障诊断

针对经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD)算法在齿轮箱故障诊断中的缺陷,提出了一种基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)算法的齿轮箱故障诊断方法。首先介绍了CEEMD方法,然后将CEEMD方法用于实际齿轮箱的故障诊断中。结果表明,与基于EMD/EEMD算法的齿轮箱故障诊断方法相比,基于CEEMD算法的齿轮箱故障诊断方法不但可以有效地克服模态混叠和能量泄露现象,而且大大提高了计算效率,为齿轮箱的故障诊断提供了一种新的方法。     

基于相关系数的EEMD转子信号降噪方法

针对转子振动信号周期性强的特点,应用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)对转子振动信号降噪过程中固有模式函数(intrinsic mode functions,简称IMF)分量的选取问题,提出了基于相关系数的EEMD降噪方法。首先,对原始信号进行EEMD分解得到IMF分量,并计算各IMF分量自相关函数与原信号自相关函数的相关系数;然后,根据相关系数选择相应的IMF分量重构信号最终达到对原信号降噪的目的;最后,对比了EEMD过程中不同加噪次数对降噪效率和效果的影响,给出了加噪次数的设置方法。仿真信号和转子振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

集成经验模态分解中加入白噪声的自适应准则

现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性.针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decomposition,简称AEEMD)算法,并给出了一种在EEMD方法中有效加入白噪声的可依据准则.首先,计算出输入信号的幅值标准差;然后,采用高通滤波方法对输入信号进行分解,通过计算高通滤波分解后的高频分量幅值标准差和输入信号幅值标准差来确定加入白噪声的幅值标准差,在此基础之上,EEMD集成次数根据期望的信号分解相对误差和加入白噪声的幅值标准差惟一确定;最后,为了进一步提高相邻模态函数的正交性,对AEEMD分解结果进行二次处理.仿真试验验证了AEEMD方法的抗混分解能力,将AEEMD方法应用于转子油膜涡动的故障监测诊断中,提取出转子油膜涡动的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,AEEMD更加精确地提取了油膜涡动信号的故障特征.     

基于迭代的集总经验模式分解算法的齿轮箱故障特征提取

针对集总经验模式分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)在实际应用中存在的盲目添加白噪声的问题,提出了一种迭代的集总经验模式分解方法(Iterative Ensemble Empirical Mode Decomposition,IEEMD).首先介绍了IEEMD...     

框架结构松动EEMD损伤识别实验研究

针对连接结构在振动环境下易发生松动的问题,进行了框架结构模型连接松动损伤识别实验研究。根据螺钉在不同扭矩下的结构稳态响应信号,分析了信号功率谱差异和松动损伤引起的非线性特征,对响应信号进行了总体平均经验模式分解(EEMD),利用第1阶固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标进行螺钉连接松动识别。结果表明,基于高频固有模式函数所构造的能量损伤指标可以有效表征不同扭矩下的连接松动所引起的结构非线性损伤,能够较好地反映螺钉连接结构的松动情况。     

基于经验模态分解方法的圆度误差评定方法研究

针对圆度误差测量过程中因干扰信号影响估计精度的问题,提出基于经验模态分解的圆度误差评定方法。圆度误差测量数据包含多种信号成分,其中圆度误差信息只包含于表面形状误差信号,表面粗糙度误差信号、表面波纹度信号及噪声信号为干扰成分。利用具有数据自适应性的经验模态分解对圆度测量信号进行分解,实现各类信号成分分离;采用信号波数作为各信号成分的分离指标,实现形状误差信号提取,并利用其估计结构圆度误差。通过数值仿真和实例分析验证方法的有效性。     

一种基于经验模式分解的结构损伤预警方法

提出了一种基于经验模式分解的结构损伤预警方法。首先,将结构反应信号用经验模式分解方法分解成一系列固有模态函数;然后,利用固有模态函数在结构损伤前后的能量分布变化来表征结构因损伤引起的动力特性改变;最后,计算结构的损伤预警指标。应用该方法对健康监测Benchmark模型结构进行分析,采集模型在锤击激励下结构损伤前后的动力响应,计算了结构损伤预警参数及其损伤预警指标。试验数据分析表明,基于经验模式分解的结构损伤预警指标具有良好的损伤预警能力,能够准确地判断结构初期损伤的发生。