强噪声背景下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法.该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解.在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率.     

强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征信号的经验模态分解

针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障信号经验模态分解问题,提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法。该方法依赖于级联自适应分段线性随机共振系统优良的降噪特性,首先对含噪信号进行降噪处理,然后再进行经验模态分解。通过对轴承故障仿真信号和滚动轴承实验信号的分析,结果表明该方法能有效滤除高频噪声,减少经验模态分解阶数,提高经验模态分解的质量,实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征提取。     

经验模态分解和小波包变换的表面等离子体共振光谱降噪方法

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪时信号端点处极值不确定和小波变换降噪信号失真的问题,综合经验模态分解自适应性和小波包变换更加精确的数据分析能力,提出一种EMD和小波包变换的表面等离子体共振(Surface Plasmon Resonance,SPR)光谱降噪方法.利用SPR系统模型模拟共振光谱信号,借助EMD对信号进行分解处理,再对低频项及残余项做小波包变换降噪处理得到共振信号.最后将EMD和小波包变换的方法用于对实际SPR光谱进行滤波处理.结果表明:EMD和小波包变换方法既能有效去除噪声,又能准确得到SPR光谱信号中的光强反射率信号,有效提高了共振波长的辨识精度,是一种实效的SPR光谱信号降噪方法.     

集成TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

针对行星齿轮箱早期微弱故障难以诊断的问题,提出一种结合Teager能量算子(TEO)解调和随机共振增强输出的方法以实现故障特征提取。首先,对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解(EMD)并选取包含故障信息的分量信号,使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号。其次,为满足随机共振系统的小参数条件,将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样。再次,以定义的随机共振系统输出信噪比为适应度函数,采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数,进而重构随机共振系统以实现信号、噪声以及非线性系统的最佳匹配。最后,将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。仿真和实验均表明:该方法获取了随机共振系统的大信噪比输出,实现了强噪声下微弱故障特征的准确和高效提取,是一种行之有效的行星齿轮箱早期微弱故障诊断方法。     

基于EMD和小波熵阈值算法的超声回波信号降噪

超声检测信号中通常包含大量噪声,而其中材料晶界散射的噪声是一种相关噪声。鉴于传统的方法难以将这种噪声和缺陷回波信号区分,提出一种EMD和小波熵阈值联合降噪的算法。该算法首先对目标信号进行EMD分解,提取具有噪声特性的IMF分量进行小波分解,利用含噪系统熵增的特性,在分解各尺度层的细节部分选用小波熵自适应阈值降噪,然后将剩余分量和降噪处理后的信号进行重构。仿真信号结果表明:该降噪方法(EMD-WET)输出信号的信噪比(SNR)为7.9 d B、均方根误差(RMSE)为18.1、相似系数(NCC)为0.92,优于传统的小波软、硬阈值方法。对实测信号进行处理,该方法降低信号中的大部分噪声,更好地还原回波信号的波形。     

小波降噪在信号基于EMD的Hilbert变换中的应用

提出用小波降噪后再用经验模态分解（EMD）对信号进行分析,利用小波包对信号分解重构,去除噪声干扰信号,然后再对信号进行EMD分解。该方法减少噪声对EMD分解的干扰,从而减少由于分解无用的噪声信号引入的边界效应误差和分解层数,提高EMD分解的准确性和时效性,使EMD算法在信号的分析中更具实用性。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

指数型随机共振微弱振动信号检测方法

在实际工程故障诊断中特征频率信号经常淹没在噪声中,信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将简谐势阱与Gaussian Potential模型相结合,提出一种作用在Duffing方程下的新型指数型双稳随机共振系统。首先,推导逃逸率并研究系统参数对输出信噪比影响;其次,基于指数型双稳随机共振系统对冲击衰减信号以及谐波振动信号进行检测;最后为检测大噪声下多频信号提出指数型双稳随机共振和经验模态分解的微弱信号联合检测方法并应用于轴承故障信号检测中。实验分析及仿真结果表明,指数型双稳随机共振模型在信号检测中是可行的,并且对于多频谐波信号通过随机共振后进行经验模态分解可使检测更加准确,联合检测不仅能识别故障信号,还能识别故障倍频信号。     

基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法

为了检测噪声背景下的微弱信号,提出了一种基于一次项时延的新型多稳态随机共振模型。分析了各参数对该模型的影响,并与时延反馈随机共振模型进行对比。提出的基于一次项时延的多稳态随机共振模型可以集中增强微弱信号特征频率处的幅值,提高输出信号的信噪比和谱功率放大系数。通过实例验证表明提出的方法可以有效检测出早期微弱信号的特征。     

基于包络解调随机共振和CEEMD的机械早期微弱故障诊断方法研究

针对噪声背景下机械振动信号早期故障特征提取难题,提出一种基于包络解调随机共振和互补总体经验模态分解的机械早期微弱故障提取及诊断新方法。首先对含噪声机械故障信号进行包络解调处理,然后对包络信号进行变尺度随机共振输出,使故障特征信号得到增强,最后对处理后的信号进行互补总体经验模态分解(CEEMD),得到机械振动信号故障特征分量,实现故障特征提取及诊断。对机械故障诊断实例表明,该方法不仅能增强信号幅值,同时减少了虚假分量,提高了CEEMD算法的精度,有效提取出被噪声淹没的微弱故障信号,提高了机械早期故障诊断效果。     

不同冲击速度条件下矩形巷道围岩变形-开裂过程数值模拟

利用自主开发的拉格朗日元与变形体离散元耦合的连续-非连续方法,开展了不同冲击速度条件下矩形巷道围岩变形-开裂过程的数值模拟研究。当岩石单元的应力满足剪切开裂判据时,考虑了应力脆性跌落效应,在此过程中,围压保持不变。为了检验该方法的正确性,开展了单轴压缩条件下岩样变形-开裂过程的数值模拟研究。针对矩形巷道围岩的计算表明:①冲击速度低时载荷-位移曲线呈单峰特点;冲击速度高时载荷-位移曲线呈多峰特点;②冲击速度低时围岩的开裂呈渐进性特点;冲击速度高时围岩的开裂呈间歇性特点,这与在冲击过程中围岩中过去形成的一种较为稳定的结构(拱)被打破,并在其外围形成了新的稳定结构(拱)有关;③在模型相同垂直方向位移时,冲击速度低时围岩两帮的开裂深度较大,这说明冲击速度低时应力的传递较为均匀,冲击速度低时的结果(例如,V形坑内岩石碎块涌入巷道)与围岩的片帮类似;冲击速度高时的结果(例如,岩石碎块的弹射现象)与岩爆类似。     

齿轮非线性动力系统的振动功率流分析

针对一对含侧隙、具有时变啮合刚度的非线性齿轮系统动力学模型,通过对该系统的振源功率进行分析,推导了系统振动功率流的时域仿真算法,探讨了决定系统功率流水平的主要因素。并综合运用点映射和胞映射方法,分析比较了系统对不同参数连续变化的分岔图和功率流图谱,研究了参数变化对功率流的影响,以期为将功率流理论应用于非线性齿轮啮合系统提供参考。     

一种基于均方比值的人致结构振动加速度响应信号筛选方法

提出了一种基于人致楼板振动响应的加速度均方根值参数,该参数是结构振动响应信号均方根值和加权均方根值的比值,该参数能够快速判断采集到的人致楼板构振动信号数据是否异常。通过人致楼板振动响应均方根值的理论推导得到了该参数的具体表达式,同时通过建立施加不同工况的人群荷载有限元楼板模型,和不同工况人群作用下楼板振动现场试验,对该参数的性质进行了论证,该参数受人群荷载的参数影响小,与结构自身的基本性质相关性大,在处理大量数据信号时,可以通过该参数对数据进行快速筛选。     

摩擦对齿轮振动噪声影响的研究进展

围绕齿面摩擦引起的齿轮系统振动和噪声问题,从计入齿面摩擦的齿轮动力学模型、齿轮系统动态响应、齿轮摩擦噪声以及实验研究等方面,综述了近20年来齿轮振动噪声的研究现状和发展趋势。重点阐述了计入齿面摩擦的齿轮动力学研究的方式方法,总结了计入摩擦齿轮动力学的主要研究结论。最后就现有研究中存在的主要问题及研究方向提出了建议。     

考虑索间作用的斜拉桥耦合振动研究

为了研究几何非线性条件下斜拉桥索梁耦合振动与索间作用问题,以两条斜拉索与简支梁组合体系为简化模型,利用D’Alembert原理建立考虑初始垂度的索梁体系非线性偏微分方程,设定索的前两阶复合振动模态与梁的基本模态,运用Galerkin方法将其离散为二阶常微分方程,并使用四阶—五阶Runge-Kutta方法对索与梁的振动响应进行了数值分析。结果表明:在双索单梁组合结构中,特定频率条件下一阶模态与主梁强烈耦合,二阶模态与主梁小程度耦合;与单梁单索结构相比,多索导致主梁频率增大,索间作用使得索振幅增大、拍频降低,面内一阶模态对索梁变化更敏感;当索梁频率不变时,索间作用对耦合振动产生的索大幅振动有明显抑制作用,且索梁结构对主梁初位移变化更敏感。     

基于地面共振试验的操纵面间隙非线性颤振分析方法

以某型民机带中心对称间隙的方向舵为研究对象。按动力相似准则设计了尾翼颤振风洞模型,通过地面共振试验获得不同操纵刚度和自由间隙组合情况下方向舵旋转模态的力频曲线,根据收敛的频率值获得有限元模型作动器单元的等效刚度,经动力学特性修正后的有限元模型进行了颤振分析。风洞试验后通过比较表明,计算结果与试验结果吻合:①颤振速度一致;②颤振频率的偏差不大于6.5%;③颤振型一致。由此可见,根据试验频率得到的等效操纵刚度是准确的,用来预测弹性操纵面的极限环振荡临界速度是可行的,可以作为民机适航符合性验证的一种手段。     

基于多重分形分析的核爆与雷电电磁脉冲识别

根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,对NMEP和LEMP信号进行了多重分形分析,计算了二者的多重分形广义维数 和广义维数的变化率,通过分析发现,广义维数的变化率更能反映核爆和雷电的不同产生机理,并且和广义维数相比,以广义维数的变化率作为特征,对NEMP和LEMP的识别率更高,更稳定,可以对核爆和雷电电磁脉冲进行有效的识别。     

地应力对岩石爆破开裂及爆炸地震波的影响研究

深部岩体爆破开挖是高地应力和炸药爆炸产生的动应力共同作用的结果。采用SPH-FEM耦合数值模拟方法,研究了地应力场对岩石爆破开裂及开裂区外地震波能量的影响。结果表明:随着地应力水平的提高,岩石爆破破碎区的范围缩小、裂纹扩展速度降低,非静水地应力场中破碎区内裂纹主要沿最大主应力方向扩展,但地应力对爆破粉碎区的形成几乎没有影响;地应力作用下爆破开裂区形态改变影响了爆炸地震波的能量及传播特性,随着地应力的增大,更多的炸药爆炸能转化为地震波能量,产生的高频地震波随距离衰减更快,且小主应力方向上的爆炸地震波能量更大。研究成果可为深部岩体爆破优化设计提供理论参考。     

气动扰流对飞机T型尾翼跨音速颤振影响的试验研究

跨音速颤振试验通常在稳定的理想流场中进行,不考虑实际非稳定流场的气动扰流对颤振特性的影响。在飞机T型尾翼跨音速颤振试验中,通过设置一种气动扰流装置对风洞流场实施干扰以研究气动扰流对飞机T型尾翼跨音速颤振特性的影响。试验结果表明,气动扰流可以将飞机T型尾翼的颤振耦合模态从平尾弯扭耦合型改变为垂尾弯扭耦合型;可显著降低飞机T型尾翼的颤振动压,翼面外气动扰流较翼面内气动扰流对飞机T尾颤振特性的影响作用大。其原因在于施加的气动扰流所诱导产生的跨音速激波作用在垂尾翼面上改变了垂尾的非定常气动力,引起气动刚度和气动阻尼发生改变,由于平尾的气动阻尼相对较大,可以预计,一旦气动扰流引起垂尾的气动阻尼迅速减小到其临界颤振阻尼,则会引起垂尾弯扭耦合颤振型先于平尾弯扭耦合颤振型发生,从而表现出T尾颤振动压的降低。在颤振模型风洞试验中,当风洞试验结果与期望不一致时,需要研究气动扰流的影响。     

基于宽频-多模态的复合俘能器的解析模型与实验研究

为提高单频压电振动俘能器的能量转换效率和工作频带,结合压电和电磁能量转换机制,提出了一种新的混合俘能器系统。该系统由PZT悬臂梁、弹性悬挂磁铁块、粘附于悬臂梁末端磁铁块及谐振器等组成,引入谐振器及磁铁可实现增加系统模态数量和非线性。基于此混合振动俘能器建立了改进型连续体机电耦合解析模型,并由龙格-库塔算法进行了求解。在此基础上,研制了振动俘能器原理样机,并搭建了实验系统,通过实验和解析评估方法完成了单一式和复合式俘能器性能比对和评估;研究表明,所研究的混合型振动俘能器相对常规振动能量俘集原理可实现较宽的频率范围及多模态振动能量俘集,且能量俘集效率明显提高,具有较好的应用前景。