基于高维时空张量CP分解的风速监测缺失数据恢复

“大数据”时代的到来为风机健康监测带来了新机遇,风机往往运行在极端恶劣环境下,监测数据中夹杂了大量缺失值,数据质量无法保障,进而会制定有误的运维指导策略。为保证风速监测数据质量,提出了基于高维时空张量CP分解的风速监测数据缺失值恢复方法。构建包含时空信息的四阶张量,利用CP分解将张量分解为多个因子矩阵,通过加权张量将恢复缺失数据转化为求解目标函数最小值,根据因子矩阵重构张量,从而获得缺失处原始信息值。利用提出方法与GPR、GRU、LSTM、SWLSTM等传统方法对某风电场的缺失数据进行恢复,结果表明,相比传统方法,提出方法的R²最接近1,MAE等误差指标均为最小,具有最高拟合度,从而验证了该方法的有效性。     

基于人工神经网络的振动削波数据恢复

数据削波是工程测试中经常遇到的问题,基于人工神经网络方法,利用被测数据中的正确信息,通过建模、函数逼近等处理,对削波数据进行恢复。实际处理分析表明,方法能够较好地恢复被削波信息。     

振动系统参数识别的ARMA模型与Ibrahim-Randec模型的关系

本文研究了用多变量ARMA模型描述振动系统的受迫响应进行参数识别的数学理论,给出随机减量函数的某些性质,指出了对受白噪声激励下的ARMA模型同Ibrahim-Randec之间的关系.     

基于Euler Bernoulli理论的压电系统集中参数模型修正

摘要： 针对压电俘能系统悬臂梁结构集中参数模型的局限性,引入Euler Bernoulli梁振动模型。通过分析两模型在振动时相对位移传递率发现,集中参数模型在基础激励情况下,传递率峰值存在较大偏差。理论分析了Euler Bernoulli及集中参数模型在一阶模态附近位移传递率函数,对集中参数模型进行了修正。仿真结果表明修正后的集中参数模型相对位移传递率峰值与Euler Bernoulli模型在低阶模态吻合良好。     

关于ARMA模型参数确定方法的改进

本文讨论了借助ARMA模型产生随机过程的问题,对通常的ARMA参数确定的2SLS步骤进行了修改,使模型的AR参数和MA参数分离确定。参数分离确定的步骤降低了模型输入-输出互相关函数估计误差对ARMA模型参数确定的影响,使得到的ARMA过程的谱更接近目标谱。     

基于神经网络模型的结构参数提取新方法

参数识别是结构健康监测、性能评估的关键问题之一。作为一种代表性的动力系统时域参数化模型方法,自回归滑动平均(Auto-regressive and moving average,ARMA)模型在机械和土木工程结构的参数识别中得到了广泛应用;另一方面,尽管一般而言神经网络模型的权重和阈值并不需要具备明确的物理意义,但由于神经网络具有描述复杂函数关系的能力,作为一种非参数化模型方法在结构动力系统的建模和控制领域发挥重要作用。该文首先通过结构运动平衡方程的离散时间解,证明了非参数化神经网络模型与ARMA模型在描述线性结构动力系统的响应时间序列上的等效性,在此基础上,提出了一种从结构的非参数化神经网络模型中抽取结构物理参数的新方法。通过一个多自由度系统的数值模拟结果和一个四层钢框架模型的动力试验实测数据验证了所提出的结构参数抽取方法的有效性。     

基于AR模型的转子典型故障诊断方法

基于一种含外部输入的ARX模型（Env-AR-ARX）,提出了一种通过模型匹配的转子故障诊断方法。本文以航空发动机转子健康状态下的振动数据建立AR模型,模型的准确度是故障诊断的关键。为了提高模型的匹配度,在AR模型的基础上,充分考虑了模型残差和信号时变性的特点,对比讨论了AR模型, AR-ARX模型以及Env-AR-ARX模型,最终确定了最优的Env-AR-ARX模型。由于没有航空发动机转子的故障数据,本文对本特利转子的故障（碰摩、裂纹、双裂纹）振动信号建立AR模型,结合单因素方差分析的方法,确定信号是否存在故障以及故障类型。实验结果表明,该方法能有效的应用于转子的故障诊断。     

基于相关性的飞行参数缺失处理研究

本文提出了一种新的数据预处理方法.该方法基于概率统计中的相关性理论,对飞行数据中缺失的数据进行修补与恢复.通过大量的实验证明,该方法切实可行,精度较高,能够很好的满足工程实践要求.     

钢丝绳减振器准静态非对称迟滞模型参数识别

由于钢丝间存在着干摩擦作用,钢丝绳减振器具有明显的非线性迟滞阻尼。现有文献中钢丝绳减振器迟滞模型的参数识别大都是基于初始零变形情况下给出的。实际上,在隔振系统中减振器是在承载作用下,此时已有一定的初始变形。钢丝绳减振器具有强非线性,相对于不同初始变形的迟滞曲线中的参数是不同的。为此,基于钢丝绳减振器额定荷载下的实验迟滞曲线,考虑高阶刚度和可能出现的多种阻尼成分,通过参数识别给出钢丝绳减振器额定荷载下的准静态非对称迟滞模型。结果表明：理论回线与试验回线吻合,该模型能很好地反映钢丝绳减振器的准静态非线性刚度和阻尼特性。     

站姿人体与轻质结构水平耦合振动单自由度等效模型参数研究

给出了一种通过实验获得人与轻质结构水平耦合振动单自由度等效模型参数的方法。首先采用单自由度振动台对人与结构水平方向耦合自由振动位移时程进行测试,然后在推导出振动台水平振动阻尼比计算公式的基础上通过最小二乘法拟合得出人体等效自振频率和等效阻尼比。测试中考虑了人体正面与振动方向夹角分别为0度、45度和90度三种状态以及有无抓握扶手对测试结果的影响。分析结果表明,在结构/人体质量比约为0.25时人体等效自振频率在0.1 Hz~0.48Hz,等效阻尼比在0.05~0.39之间变化,当人双手抓握扶手时等效自振频率和等效阻尼比最大。     

刚柔耦合列车半主动悬挂参数自调整模糊控制

为抑制刚柔耦合列车模型车体横向振动,在ANSYS中建立车体有限元模型并将模态中性文件导入ADAMS/Rail,建立考虑车体横向弹性振动的刚柔耦合列车动力学模型,分析弹性振动对车体运行平稳性的影响。提出以车体前后两端横向振动加速度为反馈,采用参数自调整模糊控制对车体前后横向加速度进行双闭环独立控制。联合仿真结果表明,柔性车体的横向振动显著大于刚性车体的横向振动,通过必要的半主动参数自调整模糊控制,有效的降低车体横向振动,获得相比于普通模糊控制更优的控制效果。     

基于四端参数分析的隔振器传递阻抗测量方法

基于四端参数网络分析方法,推导了隔振器传递阻抗的计算公式,利用公式中易于测量的固定状态和自由状态的输入阻抗,得到隔振器的传递阻抗数据.根据该方法原理,测量了两种隔振器的实际传递阻抗,由测量结果可知,该方法具有简单、方便、理论依据明确的优点.     

基于希尔伯特变换结构模态参数识别

应用HHT方法对GARTEUR飞机模型模态参数进行识别,通过采用多通带滤波器对信号进行滤波,较好的解决模态混叠问题,采用NExT法对信号预处理,由EMD分解获得较准确的各阶固有模态函数分量（IMF）,在EMD分解中使用镜像延拓方法对极值点进行处理来抑制端点效应,然后将分解得到的IMF分量进行希尔伯特变换并结合ITD法识别出各阶固有频率和阻尼比。最后对悬臂梁进行数值仿真模拟,并将模态参数识别结果和理论值进行对比,并运用此方法进一步识别GARTEUR飞机模型固有模态参数。     

基于AR参数模型与聚类分析的肌电信号模式识别方法

肌电信号是与神经肌肉活动有关的生物电的体现,肌电信号的模式识别是肌电应用的基础。利用现代功率谱估计中的参数模型法,对从掌长肌、肱桡肌、尺侧腕屈肌和肱二头肌采集的4路表面肌电信号建立AR参数模型,并提取其AR模型参数作为信号的特征,构造特征矢量,提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式分类,能够成功地识别出握拳、展拳、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、前臂内旋、前臂外旋8种动作模式。实验表明,该方法识别率高、鲁棒性好,为肌电等非平稳生物电信号的模式识别提供了一种新方法。     

聚氨酯隔振器蠕变特性力学模型试验研究

通过理论分析,提出以Zener元件为基的隔振器力学模型,借用遗传方法,该模型不仅能从阶跃加载中获取参数,更能从各种非理想加载过程中提取参数。因此,能很好地描述隔振器的蠕变特性。对7种不同聚氨酯和橡胶试件的试验结果进行模型参数分析,理论分析和试验结果表明,提出的广义模型可用于描述和预估聚氨酯和橡胶隔振器的蠕变特性。     

振动试验视频图像测试技术

基于数字视频技术,以普通 USB 数码摄像头与 PC 机作为硬件设备设计视频图像测振系统,采用该测试系统识别悬挂集中质量的简支梁模型的一阶模态参数。基于 Matlab 软件编制振动视频采集与图像边缘检测程序,获取梁振动的位移时程曲线,采用模态分析确定简支梁模型的固有频率、阻尼比与振型,试验结果表明采用该测振系统实现低频结构的振动测试是可行的。     

转向姿态下车辆主动悬架系统的LQG控制研究

轮胎由于所受垂直载荷变化会引起其侧偏特性的变化,在此基础上建立起八自由度转向状态下主动悬架控制的整车动力学模型,设计了LQG控制器,运用仿真软件进行了数值仿真。计算结果表明：该模型较好的反映了汽车转向时的实际状态;通过选用合适的加权矩阵生成反馈矩阵控制器显著提高了转向姿态下汽车的行驶平顺性和稳定性。     

一种水电厂房振动模态参数识别方法

水电厂房的振动是机械力、电磁力、水力脉动共同作用的结果,其动荷载很难测得,结构模态参数识别的难度不言自明。为解决以上困难,提高厂房结构振动模态参数识别的精度,在厂房结构各种荷载未知的情况下,将突然停机工况下动荷载释放后的振动信号,利用随机减量法提取自由衰减信号成分,以基于ARMA模型参数识别法实现了对某大型水电站厂房低阶模态参数的识别。识别结果表明,随机减量法和ARMA联合分析方法是解决大型复杂厂房结构动态参数识别的有效方法,识别结果可用于结构物的健康监测和振动控制中,同时该方法在大型水电站厂房振动模态参数的在线识别领域中具有广阔的工程应用前景。     

基于EMD-AR转子碰摩故障的时序距离分析方法

针对转子系统单点局部碰摩的非线性振动信号,先进行EMD分解,对得到的每一个IMF分量建立AR模型,然后用马氏距离判别函数和K-L信息量相结合的时序距离分析方法,进行故障诊断。实验结果表明,该方法是有效的。