小波神经网络的水电机组自适应逆控制

针对水电机组的非线性和结构参数易变化且具有时变和非最小相位的特点,依据神经网络的自学习特性和小波分析的逼近能力,提出了一种基于小波神经网络(WNN)的水电机组自适应逆控制方法.该方法用小波神经网络逼近被控对象的正、逆模型,通过构造控制加权的广义目标函数,推导出一种对非最小相位系统能实现有效控制的小波神经网络自适应逆控制律,理论分析和对水电机组仿真实验均表明,文中提出的控制策略比采用神经网络控制能更好地改善水电机组的动态性能,证明了该方法的有效性.     

汽车振动舒适性评价研究

论述了车辆振动舒适性的评价方法,应用MATLAB/SIMULINK建立了六自由度半车系统振动模型,采用遗传算法神经网络与神经网络控制神经网络辨识算法对系统进行控制,运用ISO2631标准得到控制后振动舒适性得到较大改善的结论.研究了基于烦恼率模型的振动舒适性评价方法,得到了车辆系统在受到路面随机激励时的烦恼率模型,进一步对振动引起的不满人数进行定量评估.     

水下航行器声隐身性能快速评估研究

针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决。通过将RBF神经网络模型和LVQ神经网络模型相结合,提出了基于组合神经网络的水下航行器声隐身性能快速评估模型。利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,通过组合神经网络模型进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态。并利用水下双层加肋圆柱壳体模拟航行器舱段缩比模型,进行了水下声学试验,验证了方法的实时性和有效性。该评估方法计算速度快、评估正确率较高、通用性较强,可很好地应用于各类水下结构的声学状态评估。     

基于小波变换的建（构）筑物爆破振动效应评估研究

基于现场实测爆破振动数据,采用小波分析技术对爆破振动信号进行了时频特征分析.根据小波变换的分层分解关系,推导出爆破振动信号不同频带的小波频带能量,小波频带能量能同时反映爆破振动三要素(振动的强度、频率和持续时间)的作用影响,基于受控结构体对爆破振动动态响应特征,首次建立了能考虑爆破振动的强度、频率和持续时间以及受控建(构)筑物本身的动态响应特性(固有频率和阻尼比)等因素综合的安全判据--响应能量判据,并用工程实例验证了该判据的可行性和可靠性.该判据较之现行的速度-频率安全判据来说,能准确地描述爆破振动对受控建(构)筑物的响应程度,更能全面地评估建(构)筑物爆破振动效应.     

基于神经网络优化的交流自抗扰伺服系统控制

目的 为了解决传统交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统中外界扰动、非线性特性和本身自抗扰控制中参数较多且整定难的问题.方法 利用小波神经网络对自抗扰控制中的扩张状态观测器的误差校正系数进行在线整定,设计出基于小波神经网络优化的自抗扰控制器及相关的控制系统,以实现对整体控制系统的性能优化,并通过在Matlab/SIMULINK仿真实验与传统PID伺服控制系统和未进行优化的交流自抗扰伺服系统进行对比验证.结果 仿真结果表明,基于小波神经网络优化的交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统对目标位置动态响应快、稳态误差小、抗干扰能力强,稳态时转矩脉动小.结论 与常规未优化自抗扰伺服系统和传统PID伺服系统相比,基于小波神经网络优化后的自抗扰伺服系统,能有效地提高伺服系统控制性能和鲁棒性.     

基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

基于小波包和PSO-BP的风机滚动轴承故障诊断

为了识别风电机组运行过程中滚动轴承的运行状态并提高故障诊断率,该文提出了一种基于小波包分解和粒子群算法优化BP神经网络的滚动轴承故障识别方法。以滚动轴承4种故障状态下的振动信号为研究对象,首先,采用小波包对振动信号进行分解、重构,提取各故障状态下的故障特征向量,将其作为BP神经网络模型的输入值。其次,针对BP神经网络的缺点,通过粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值构建PSO-BP故障诊断模型,试验结果表明,基于小波包和PSO-BP的方法能够很好地提高风电机组滚动轴承故障模式识别的准确率。     

基于敏感特征评估的退火窑辊道轴承故障诊断方法

针对玻璃生产线退火窑辊道轴承振动信号存在强噪声污染,故障诊断准确率低,效率差等问题,提出了一种基于灰关联熵分析和敏感特征评估的辊道轴承故障智能诊断方法。首先,将原故障信号用经验模态分解为多个IMF分量,采用灰关联熵分析法筛选IMF分量并进行小波阈值降噪,重构故障信号。其次,选择时域和频域特征,定义基于故障特征类间、类内距离的敏感特征评估因子,筛选出敏感特征集。最后,使用RBF神经网络对故障特征集进行识别。滚动轴承故障测试实验结果表明,该方法能够有效提升故障轴承振动信号的信噪比,并评估筛选出敏感特征,从而实现对滚动轴承的智能诊断。     

运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障

针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。     

多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估

工业机器人谐波减速器工况循环往复,仅依靠单一传感器难以刻画其运行状态全貌且会导致健康状态评估结果不确定性高.为此,提出了多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估方法.首先对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,构造出时频图以描述其运行状态特征;再运用基于小波变换的图像融合方法将多个传感器的时频信息进行融合以全面刻画谐...     

液压脉振注射成型机注射过程螺杆动态特性分析

介绍白行设计新型液压脉振注射成型机的注射部分结构性能,分析了螺杆在振动力场下的轴向受力状况,通过将实际螺杆简化成广义螺杆,利用集中质量的方法建立了注射过程螺杆轴向振动响应的物理和数学模型,研究了此种振动装置在注射过程螺杆的动态响应.在工作频率范围内,随着振动频率增大,螺杆响应振幅减小,低频率激励的振幅动态放大系数高于高...     

C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件的振动响应特性及防松性能

通过对C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件的模态进行计算和试验分析,确定了其模态参数和振动响应特性;然后通过对C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件进行正弦扫频振动试验,研究了拧紧力矩对螺栓连接件振动性能的影响规律;最后研究了液态聚硼硅氮烷（L-PBSZ）对C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件防松性能的影响。研究结果表明：一阶和三阶固有计算模态频率与试验模态频率一致,因此可以采用有限元分析方法对C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件进行振动响应特性分析;采用正弦扫频振动频谱信号差值曲线分析方法可以检测螺栓连接件是否松动;SEM观察表明,L-PBSZ改性的C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件的螺纹副间形成陶瓷填充体,使得螺纹与螺母间有效摩擦系数和有效摩擦面积增加,因此螺母松脱退出的力矩增大,提高了C/SiC陶瓷基复合材料螺栓连接件的防松可靠性能。     

高速分件供送螺杆的模态分析

目的为了减小高速分件供送螺杆在高速运行时可能产生的振动。方法基于一类通用的供送螺杆分段方法和数学模型,构造了4种螺旋线分布规律不同的分件供送螺杆,分别对4种螺杆进行了结构设计和模态分析。结果在分件螺杆静止、不受外界载荷情况下,4种方案的各阶固有频率和振型的相关数据相差不大,特别是一阶模态最大相差只有4 Hz。在分件螺杆以5 rad/s的速度转动,并受到300 N的外界载荷情况下,4种方案的各阶固有频率和振型的相关数据相差较大,特别是方案4与方案3的三阶模态相差300 Hz。结论通过比较4种分件供送螺杆模态分析结果,得出了相对较佳的、适用于高速供送的螺旋线分布规律。螺纹线的分布规律对静止状态下分件供送螺杆的固有频率影响不大。当螺杆高速转动,螺纹线的变速规律遵循"尿盆"曲线变化规律时,即被供送件加速度先增加而后不变再后减小时,可以减小高速分件供送螺杆的振动。     

降低双螺杆制冷压缩机组噪声和振动的实验研究

为改善运行环境并提高运行性能,对一台双螺杆制冷压缩机组进行了噪声和振动实验测试。通过频谱分析发现,机组在压缩机基频整数倍的频率处出现较高的噪音和较大的振动,说明压缩机是机组主要的振动源和噪声源。通过对改进前后的压缩机组进行实验对比,分析了实验数据,提出了相应的降噪减振措施。结果表明:改进转子型线设计,调整阴、阳转子啮合间隙分布,提高阴、阳转子的加工精度等措施是机组降噪减振的有效方法。     

脉动压力诱导注射时螺杆功率特性分析

为了探讨动态成型工艺参数对注射时螺杆功率消耗的影响规律,采用自行修正的Tanner本构方程研究了动态注射过程中螺杆功率消耗对振动力场的响应,建立了振动力场作用下注射过程螺杆功率消耗的理论模型.从理论上分析了动态注射过程中,螺杆上的功率消耗变化情况,并给出了解析解.研究表明,在施加轴向振动的情况下,螺杆上的功率消耗明显降低,并且随着振动强度的增强,降低的幅度增大.     

塑料动态注射成型机螺杆轴向脉动特性分析

采用液压激振力为驱动动力的运动机构方法，实现注射螺杆的轴向脉动，使熔融塑化、注射、保压过程均在周期性振动状态下进行。分析了此种振动装置在注射阶段脉动螺杆的动态响应以及振幅和频率的特性。通过研究表明，脉动注射时螺杆的振幅比振源的振幅有一定程度的减小，振动的平衡位置也发生了变化，但振动的频率不变。研究注射螺杆轴向脉动特性，对于设计脉动压力诱导注射成型机有一定的指导意义。     

基于诺顿等效系统功率流计算的多维振动传递特性研究

结构振动传递的实质是振动能量的传递过程。功率流方法从能量的角度揭示振动传递的机理，在结构振动控制领域的作用日益突出。采用基于诺顿等效系统的方法计算功率流，具有便于与有限元分析和实验测量相结合的优点，为评价复杂实际结构的振动特性提供一条有效途径。应用该方法对一隔振系统的多维振动传递特性进行研究，通过分析多维振动形式各自传递的振动功率流，发现接受结构的柔性是振动传递的主要影响因素之一。对接受结构分别采用增加板厚和加筋两种方式进行改进，加筋方式取得了更好的减振效果，并且有利于结构的轻量化。     

滚动轴承的振动性能退化过程与保持可靠性研究

为了分析滚动轴承的振动性能退化过程与保持可靠性之间的关系,提出一种基于最大熵法和相似度法的滚动轴承振动性能退化模型,并对滚动轴承的退化过程进行评估;然后基于最大熵法和泊松过程建立滚动轴承振动性能保持可靠性模型;最后基于灰关系理论对滚动轴承的性能退化序列和保持可靠性序列进行分析。实验结果表明,所提出的滚动轴承振动性能退化模型能够有效地识别滚动轴承的退化状态,并且滚动轴承振动性能保持可靠性的演变历程与振动性能退化过程之间有明显的灰关系,可信水平均达到80%以上。     

螺旋送粉器内流场的三维数值模拟

为了给螺旋送粉器内流道优化提供理论依据,根据气-固两相流输送的相关理论,运用Eulerian-Lagrange数学方式,采用FLUENT软件,通过离散相模型对螺旋送粉器内固体颗粒的轨迹进行数值模拟,主要研究螺旋送粉器的转速对其输送性能的影响,及不同直径粉体颗粒轨迹。结果表明:气体速度和粉体颗粒大小是影响螺旋送粉器送粉性能的关键因素。     

考虑压力与温度影响的螺杆马达过盈量设计方法

螺杆马达是螺杆钻具的动力源,其定子与转子之间过盈量的合理设计对马达工作性能和使用寿命至关重要.首先,建立了螺杆马达定子与转子的二维啮合有限元模型,并分析了工作压力和井下温度对定子廓形的影响.然后,基于密封性能评价准则,对不同过盈量下定子与转子的接触应力进行计算,并提出定子大、小径处采用不同过盈量的非均匀过盈量设计方法....