双参数平面上Duffing系统TLE的计算与分岔分析

给出系统在参数空间最大Lyapunov指数的计算方法,计算Duffing系统在双参数平面上最大Lyapunov指数的分布特性。结合单参数分岔图讨论了Duffing系统在双参数平面上的分岔特性。结果表明系统在双参数平面上出现了周期跳跃、叉式分岔和倍周期分岔等各种分岔曲线,系统在倍周期分岔曲线环内不断嵌套新的倍周期分岔曲线环,使得系统最终经倍周期分岔序列进入混沌运动;这些倍周期分岔曲线环均被周期跳跃曲线截断,使得系统经过周期跳跃曲线后出现不同的周期运动。参数平面上各种分岔曲线的相交使得系统局部分岔特性变得极为复杂。通过对Duffing系统的计算与分析证明了本文方法在计算混沌问题方面的有效性与可行性。     

Duffing振子的Lyapunov指数与Floquet指数研究

针对现有基于Duffing振子的信号检测与估计方法在确定振子相变临界阈值和Floquet指数曲线的临界分岔处位置两方面所存在的问题,本文在更大范围上对Duffing振子的Lyapunov指数曲线进行了研究,提出了振子相变临界阈值的改进判定方法和利用Lyapunov指数曲线来获得Floquet指数曲线临界分岔处的方法.理论分析和仿真结果表明,上述改进在不增加系统误报率的前提下,能有效降低系统的漏报率.     

附加硬弹簧Duffing吸振器系统动力学特性研究

硬弹簧Duffing系统随着激励频率变化会出现突跳,响应具有多值性。因此,硬弹簧Duffing系统在外界激励下可能会出现周期、多周期直至混沌的运动特性。本文分析了附加硬弹簧Duffing吸振系统的动力学特性,并且以Lyapunov指数作为混沌、超混沌的判据,找出了系统出现混沌与超混沌运动状态的条件,为吸振系统的优化设计提供了参考。     

Lyapunov指数算法在应答器信号混沌振子检测中的应用

针对为提高在强噪声环境下应答器上行链路传输信号的检测精度,利用混沌系统对初始条件敏感以及对噪声免疫的特性,将混沌振子应用到应答器上行链路信号检测解调中.结合微弱信号Duffing振子检测原理和应答器上行链路信号特征,给出了使用Duffing振子检测应答器信号的方法和步骤,并使用Lyapunov指数算法计算Duffing振子检测系统的临界阈值,定量判断系统的输出状态,实现应答器信号的解调.在理论分析的基础上,进行了实验仿真验证.仿真结果表明,基于Lyapunov指数算法的应答器信号混沌振子检测方法提高了阈值设置的准确性和效率,并确保了应答器信号检测的可靠性.     

用相位差值判别Duffing振子相变的新方法

针对Duffing振子微弱信号检测中相变(即混沌态与大尺度周期态状态的转变)判别算法复杂、计算量大等问题,推导了对Holmes型Duffing振子的增量谐波法求解方程,根据计算结果分析了相变过程中系统解的谐波特性,利用系统解与周期策动力的相位变化规律,提出一种用相位差值来判别相变的新方法.数值仿真和实验测试表明,在强噪声背景下系统相轨迹波动严重,但该方法仍能对系统相变实时准确地判别.     

Lyapunov指数算法在应答器信号混沌振子检测中的应用（英文）

针对为提高在强噪声环境下应答器上行链路传输信号的检测精度,利用混沌系统对初始条件敏感以及对噪声免疫的特性,将混沌振子应用到应答器上行链路信号检测解调中。结合微弱信号Duffing振子检测原理和应答器上行链路信号特征,给出了使用Duffing振子检测应答器信号的方法和步骤,并使用Lyapunov指数算法计算Duffing振子检测系统的临界阈值,定量判断系统的输出状态,实现应答器信号的解调。在理论分析的基础上,进行了实验仿真验证。仿真结果表明,基于Lyapunov指数算法的应答器信号混沌振子检测方法提高了阈值设置的准确性和效率,并确保了应答器信号检测的可靠性。     

基于Lyapunov指数的非线性Lamb波的微裂纹检测

为了提高在背景噪声干扰下非线性Lamb对于结构微裂纹的检测精度,提出了利用Duffing振子和Lya-punov指数对噪声干扰下的非线性Lamb波特征进行增强与量化分析的方法。首先,采用了庞加莱图确定Duffing系统外策动力参数;其次,将周期延拓滤波后的非线性Lamb波输入调整好的Duffing系统中,对系统输出时间序列进行相空间重构,计算出相应的最大Lyapunov指数。通过多个模型数据的仿真分析结果表明,即使在噪声干扰情况下,Lyapunov指数与裂纹大小也存在着良好的线性关系。该方法对噪声干扰下的微裂纹缺陷识别具有明显的优势,对提高非线性Lamb波的检测灵敏度具有重要意义。     

基于Duffing-Lyapunov指数的滚动轴承早期故障诊断研究

利用Duffing振子运动状态在特征信号检测中出色的信噪比特性,同时为说明振子的运动状态,引入Lyapunov指数对振子运动状态进行定量描述。为匹配合适诊断的振子阻尼系数,利用Melnikov过程研究Duffing振子混沌运动的必要条件。在此基础上,将正常与故障状态实测信号输入Duffing振子,正常状态下振子Lyapunov指数为负,故障状态下Lyapunov指数为正,据此实现滚动轴承的早期故障诊断。     

基于Duffing振子的噪声背景下微弱周期信号检测

为有效地实现噪声背景下弱信号的提取,阐述了间歇混沌模型Duffing振子的混沌特性。利用Duffing振子对微弱信号具有敏感性、对噪声与频率差较大的周期干扰信号具有免疫力的特性,研究了基于Duffing振子在噪声条件下检测微弱周期信号、复合频率信号和未知频率信号的方法,用数值仿真验证了该方法的可行性。研究结果表明,基于Duffing振子的信号检测方法对极微弱周期信号检测有其独到的优势,其频率误差率在控制范围之内。     

一类非线性振动Duffing方程的精确解

针对单自由度自治系统中常见的一类非线性振动Duffing方程,在没有任何假设和近似的前提下,引入anstz,利用一个2阶常微分方程及其解,经过等价变换,给出了该类方程的精确解法。本文以软弹簧型Duffing方程为例,通过将解回代原方程,证明了解答的正确性。还讨论了不同初始条件下软弹簧型Duffing方程精确解的形式。研究表明:该方法还可应用于其它非线性振动Duffing方程的求解。     

基于Lyapunov指数的弱周期信号检测

分析了基于M e ln ikov法和相轨迹观察法的弱周期信号检测方法,针对该方法存在的检测精度低等不足,提出了基于Lyapunov指数法的弱周期信号检测方法。首先使用基于模型Lyapunov指数计算方法设置阈值,然后利用具有噪声的数据进行相空间重构并利用改进方法计算Lyapunov指数,并依此判断大尺度周期状态。该方法的特点是阈值设置精度高,可以实现自动识别。仿真结果验证了理论分析的正确性和有效性。     

负载跟随阈值变化下的汽车能量管理策略

针对并联混合动力汽车的能量管理问题，提出了一种新的启发式控制策略，即负载跟随阈值改变策略(LTS)。LTS控制策略基于阈值变化机制和负载跟随方法，可以与电池荷电状态(SOC)保持成比例的微小偏差，能够有效确保电池持续稳定运行。与目前应用阈值变化机制的规则控制策略不同，本文设计LTS控制策略的阈值通过电池荷电状态(SOC)和发动机转速来综合调整动力输出方式，其能量管理的精细化程度更高。为了验证策略的有效性，将该策略应用于混合动力汽车进行仿真测试，并与传统的等效燃油消耗率最小化策略(ECMS)和电动辅助控制策略(EACS)进行性能对比。结果表明：在燃油经济性方面，LTS控制策略优于EACS控制策略3.1%～10.4%,LTS控制策略优于ECMS控制策略2.5%～5.7%。在电池荷电状态(SOC)方面，LTS控制策略可以使得C_SO值大于60%,电池具有较好的运行状态。     

基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测

为提升电力机械设备状态在线监测的效果，提出基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测方法。通过人工萤火虫群算法改进粒子滤波算法后，借助随机子空间算法构建改进粒子滤波算法所需状态方程。利用该状态方程获取电力机械设备正状态观测矩阵和输出矩阵数值，并将其看作模态参数，依据该模态参数计算粒子滤波状态序列和电力机械设备振动状态变量数值后，构建粒子滤波器，使用该滤波器去除电力机械设备振动信号内干扰噪声后，对电力机械设备振动信号实施归一化处理，得到粒子权重概率和改进粒子滤波监测数值。通过设置振动信号监测步长和阈值，计算监测信号与采集信号差值，使其与所设阈值进行对比，获取电力机械设备状态在线监测结果。实验结果表明，该方法监测的电力机械设备信号最大偏差数值仅为0.003 dB,具备较好的信号跟踪能力，且具备较好电力机械设备振动监测能力。     

On the non-linear stability of self-acting gas journal bearings

The non-linear stability of finite length self-acting gas journal bearings is studied by solving a time-dependent Reynolds equation using finite difference method. Two threshold values are discovered instead of one through which the self-acting gas journal bearings are changed from stable to unstable state. Keeping other parameters unchanged, when the mass of rotor exceeds the upper threshold value of mass, the system gets unstable; when the mass is less than the lower threshold value of mass, the system is stable; when the mass is between these two threshold values, the stability of bearings is determined by the amplitude of disturbance. Similar facts of two threshold values are also found when the stability parameter is chosen as external force or aspect ratio.     

驾驶防瞌睡装置中人眼快速定位方法研究

驾驶防瞌睡装置用于实时监测司机眼皮活动情况 ,介绍了用于该装置基于灰度积分投影的人眼快速定位方法。首先利用图像的垂直灰度投影曲线确定人脸左右边界 ,然后利用水平灰度投影曲线确定人眼位置 ,最后利用阈值分割及边缘检测进行人眼开闭情况检测。实验表明 ,该方法对于驾驶防瞌睡装置中的人眼位置判定具有很强的实用价值     

INVESTIGATION OF RATTLING THRESHOLD IN GEAR SYSTEM

A lumped mass gear-rattling model with backlash is established by considering the time varying mesh stiffness,composite transmission error and the torque fluctuation.Based on the principle that no separation will occur if the response amplitude is not larger than the static response, the threshold is obtained by theoretical derivation.The validity of the theoretical derivation is verified by the numerical method.The results show that the time-varying mesh stiffness has little effect on the threshold.When the exciting frequency is less than the system natural frequency,the theoretical agrees well with the numerical one.The higher the exciting frequency or the smaller the average input torque is,the easier the separation will occur.When the exciting frequency is larger than the natural frequency by a certain value,the theoretical threshold does not agree with the numerical results.The numerical results show that the motion state will change from the meshing state to the separating state directly.The phenomenon that the gear pair sometimes separates and sometimes meshes occurs only when the exciting frequency is smaller.     

异常载荷剔除中幅值与梯度门限的联合应用

幅值门限法对于大误差及超数量级的异常数据具有良好的识别性,而梯度门限法对于小幅值的奇异点检测能力强。针对这一特点,分析比较了幅值门限法与梯度门限法在剔除异常载荷数据过程中的优劣特性,提出联合应用这两种方式来实现对奇异信号的处理,并以装载机传动系为例给出了异常载荷数据剔除的过程及结果,避免了基于假定样本数据服从某种典型概率分布,利用标准差剔除异常数据的方法存在的固有局限性,可以快速、准确地剔除不同概率分布下的样本异常数据。     

基于蚁群算法优化选取阈值的EMD消噪方法

为了改进经验模式分解(EMD)算法的消噪性能,在传统EMD消噪分解的基础上,参照小波阈值的消噪方法,提出了一种基于自适应阈值的EMD消噪方法。首先,建立去噪阈值和均方误差之间的对应函数,在所选阈值保证均方误差最小的前提下,利用具有较好全局搜索性的蚁群算法,根据建立的函数搜索阈值,克服了传统方法中硬阈值和软阈值固定选取的缺陷,实现了最优阈值的选取。仿真信号分析和实际轴承故障信号分析表明,该方法与传统的EMD消噪方法、软硬阈值分析方法相比,消噪效果更加明显。     

一种改进的小波域去噪算法

在Donoho D L和Johnston IM提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果,还是在信噪比增益和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

An equivalent ellipse method to analyse the fatigue behaviour following ‘multi-surface initiations’

This paper discusses the mechanisms of fatigue when cracks synergetically initiate in multiple sites at the surfaces of specimen. Metal-matrix composites such as aluminium matrix composites reinforced by silicon carbide particles are good candidates to accelerate fatigue failures following multi-surface initiations (MSIs). Closure effects of MSIs on the variation of fatigue behaviour were explored for various applied stress in two states of composite used: pre-treated state and non-pre-treated state. Using an equivalent ellipse method (EEM), it is found that the quality of surface finish of the specimen is of great role in crack initiation and growth. It is revealed that total lifetime of specimen is sensitive to heat treatment. Considering no transition from small to long crack, predictive formula used leads to identification of the Paris law exponent. It is found that this exponent is sensitive to both the applied load and the value of crack growth rate below threshold.