为了分析结构形式对钢丝绳减振器垂向迟滞特性的影响,建立了无干摩擦作用的简化结构模型,并进行结构力学计算。采用无量纲化方法实现了理论计算曲线与试验曲线的比较。结果表明,垂向迟滞特性的非线性弹性恢复力源于横置螺旋结构的几何大变形,它导致垂向迟滞曲线随变形发生不对称变化。最后,针对不对称迟滞模型,分析迟滞特性的结构调制过程,具体包括各调制项与结构载荷特性的关系,以及各调制项的功能作用。

本文针对大型精密光学平台上实验时所发现的光束不稳定性问题,从结构的形稳性和连接方法两个方面进行了分析.通过对铰链关键节点的振动测量和谱分析,结合定量的估算,分析了引起光束漂移的主要原因 ,并设计了改善结构形稳性和改进连接方式的方法,供系统改造参考.

提出一种南薄壁杆、压电扭转驱动器、压电传感器组成的机敏杆，针对机敏杆扭转振动控制中驱动器／传感器优化配置问题，对机敏杆的扭转振动进行了深人的研究，采用拉格朗日方程和假设模态法推导了机敏杆系统的动力学方程，建立了系统的状态空间表达式。将机敏杆划分为若干个位置单元，选取主动控制器的最大耗能作为优化准则，运用遗传算法获得了压电扭转驱动器／传感器的最佳配置位置及最优反馈增益。结果表明：所获得的最优位置、反馈增益是合理的，将驱动器／传感器同位配置在最优位置并实施相应的闭环最优控制，主动控制器的耗能最大，并能有效抑制机敏杆的扭转振动。

一维随机共振（One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR）被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想，输出信号噪声大，不能准确获得轴承故障特征频率（Fault Characteristic Frequency,FCF）等问题，提出一种新的二维互补随机共振（Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR）方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调，随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端，利用输出信号的加权功率谱峭度（WPSK）指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化，得到最优的滤波输出信号及频谱，以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明，提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。

多频简谐激励调制是一种无损检测方法,采用低频振动信号和高频超声波信号在裂纹损伤处的非线性调制来检测损伤.以1 kW风力机叶片为实验对象,研究了多频简谐激励调制下,叶片裂纹位置和长度对结构非线性动力学响应特性的影响规律.研究结果发现,含裂纹损伤的风机叶片会出现明显的非线性调制现象,且随着裂纹长度的增加、以及裂纹位置距叶根越远,非线性调制现象明显增强.实验验证了该方法用于风机叶片早期裂纹损伤检测的可行性.

多种材料的阶梯环盘负载与变幅杆共同组成了功率超声纵弯谐振变幅器,在超声加工、超声处理等领域有着广泛应用。为了快速准确地对纵弯谐振变幅器进行设计,提出了一种基于Mindlin理论的变幅器设计方法。基于Mindlin理论求出了中厚环盘单元的位移、转角、弯矩和剪力的解析表达式。通过振动单元间的连续条件和边界条件,建立了纵弯谐振变幅器的振动模型与频率方程。基于该振动模型,利用MATLAB/GUI开发了纵弯谐振变幅器尺寸设计软件。通过理论计算设计了纵弯谐振变幅器,并进行了有限元模态分析、阻抗分析试验和超声谐振试验。仿真与试验的结果证明,基于Mindlin理论的纵弯谐振变幅器设计方法所设计的纵弯谐振变幅器的谐振频率与设计频率相符合,具有较好的设计精度,可为变幅器设计提供参考。

针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与稀疏编码收缩(Sparse Coding Shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(命名为ITD-SCS)。ITD能自适应地将振动信号分解成若干固有旋转分量(Proper Rotation,PR),选择有效的PR分量突显信号的冲击特征。进一步采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对每一有效PR实施滤噪作为SCS的前置滤噪单元以提高信号的稀疏性。最后,通过SCS利用极大似然估计方法提取合成信号中的冲击特征。将ITD-SCS应用于轴承内圈故障仿真信号和外圈实际故障振动信号的实验结果表明,ITD-SCS能有效提取强背景噪声下的轴承故障信号的冲击特征。

针对复杂的离心式压缩机的叶轮叶片的载荷识别,提出了一种新的Hermitian小波壳单元。Hermitian小波壳单元代入逆Newmark算法构造激励载荷与响应信号的传递矩阵,从而进行载荷识别。通过响应信号与传递矩阵求解载荷。根据实验数据,Hermitian小波单元识别载荷的精度远远高于商业软件ANSYS。实际工程应用中,商业软件ANSYS可以分析复杂模型,而在关键区域可以采用Hermitian小波单元分析。

针对圆柱滚子轴承早期故障难以检测的问题,提出了一种基于HVD（hilbert vibration decomposition）分解降噪、多频段局部最优频带叠加的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对振动信号HVD分解提取含丰富故障信息的分量,然后对不同频域范围频谱的分析提取多个局部最优频段,并计算局部最优频段经过包络解调后的频谱,最后将子带频谱叠加凸出其中微弱故障信息。将该方法应用于圆柱滚子轴承故障检测中,并与快速峭度图分析结果进行了对比,验证了该方法的有效性。

针对数控转台精度衰退状态缺乏有效的评估方法的问题,提出一种数控转台重复定位精度衰退趋势预测模型,该模型结合了隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法和粒子滤波(Particle Filtering,PF)算法,其中粒子滤波算法使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化了初始参数。选择了从数控转台精度衰退加速寿命试验中获得的振动信号作为研究数据。通过聚合经验模态与主成分分析(EEMD-PCA)算法对原始信号降噪,并提取含有故障特征的信号进行信号重构;使用统计特征量作为观察值训练获得HMM模型,对数控转台精度衰减做出早期诊断,并由此获得数控转台精度健康状态指标;使用粒子滤波算法建立数控转台精度衰退预测模型,并预测精度的剩余寿命。在以第50组数据为预测起始点时,预测的剩余寿命为21,实际测量的结果为17,相差4,比较接近。综合分析模型计算与试验测量...