为了更好地处理非平稳、非线性振动信号,依据Hilbert-Huang变换边际谱的思想,提出一种基于S变换的时域边际谱,并给出了利用该时域边际谱进行频谱分析的具体方法。对仿真信号的处理结果说明,该方法对振动信号中的冲击能量比较敏感,能够很好地提取冲击的特征频率,同时具有抑制信号高频成分和突出信号低频成分的特点。利用该方法对实际的振动信号进行处理,对滚动轴承故障的成功识别说明该方法能够提取微弱冲击特征频率,体现了其在振动信号频谱分析中的价值。

为了获得准确的时变物理参数以便于建立模型和故障诊断,将基于Hilbert变换的方法用于裂纹叶片的参数识别。将裂纹悬臂梁的一阶弯曲振动简化为一个具有时变刚度和阻尼的单自由度系统,并搭建实验台,用Hilbert变换分析实验测得响应信号和激励信号得到时变刚度和阻尼,实验结果验证了该方法的有效性。根据识别结果进一步对原有物理参数模型进行修正,并在一定范围内研究新模型中参数随外界条件的变化情况。数值计算结果表明,由修正后的模型得到的系统响应特性与实验观察到的现象一致。

针对传统隐马尔可夫模型（hidden Markov model,简称HMM）状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型（hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM）的机械设备性能退化评估方法。该方法利用分层狄利克雷模型的分层聚类原理,在狄利克雷过程（Dirichlet process,简称DP）模型的基础上进行扩展,利用多组关联数据实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合连续隐马尔可夫模型（continuous hidden Markov model,简称CHMM）良好的分析和建模能力,获得设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估。利用滚动轴承全寿命数据的多组特征值进行了应用研究,并与基于K-S检验算法的机械设备零部件性能退化评估方法进行了比较。结果表明,HD...

环形天线是一种大型、柔性、低阻尼、低模态频率的空间结构,它在太空中受到外界干扰后振动响应较大。针对此问题,提出了一种采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式,根据环形天线的结构特点及音圈电机的动力学特性建立了含作动器的振动主动控制系统模型,并结合比例-微分(proportion-differentiation,简称PD)控制、模糊控制、模糊PD杂交控制算法分别研究了环形天线结构的前2阶振动控制性能。研究结果表明,采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式可以显著抑制环形天线前2阶的大幅值振动响应,模糊控制的效果明显优于PD控制,且模糊PD杂交控制算法进一步提高了天线平衡位置处的振动控制精度。

为分析高速列车轴箱端盖脱落的原因,建立了轴箱端盖的有限元模型,通过模态分析得到了580 HZ的固有模态,并依据模态试验验证了模态分析结果。经过和线路试验数据对比发现该固有频率和20阶多边形的激励频率很接近,针对这一情况应用多体动力学软件建立了包含轴箱和端盖的车辆动力学模型并对轴箱端盖的振动特性进行分析。结果表明端盖处的加速度要远远大于轴箱体上的加速度,结合频谱分析可以确定轴箱端盖处发生了共振,激烈的振动会使预紧力下降,当预紧力下降到2.5kN螺栓发生松动。上述结论与试验结果一致,并且根据测力螺栓的和端盖的试验数据可以发现随着螺栓预紧力的下降端盖的振动更加剧烈。本研究确定了引发高铁轴箱端盖掉落的根本原因,对于高铁车辆的安全运行有一定的指导借鉴意义。

针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）得到若干本征模式函数（intrinsic mode function,简称IMF）,计算各IMF分量与原信号的相关系数并结合各IMF分量的频谱剔除虚假分量。对有效的IMF分量计算其Teager能量算子,并重构得到Teager能量谱,对重构信号进行时频分析并将其结果与原信号的希尔伯特黄变换（HilbertHuang transform,简称HHT）得到的边际谱进行对比。实验研究结果表明,本研究方法相比HHT能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效地提取,验证了本研究方法在齿轮...

基于改进的浸入边界-晶格Boltzmann方法研究蠕动流问题,采用晶格Boltzmann法描述流场,用改进的浸入边界法实现管壁运动-流体流动之间的相互作用,将变形管壁的运动速度作为速度源引入晶格Boltzmann方程,代替了传统浸入边界-晶格Boltzmann法中固态变形力与流体速度之间的转换.分析了管道内蠕动流场的分布情况,研究了各相关参数如振幅比、频率、液体黏度以及波数对流量的影响,数值结果与已有的结果进行了对比,证实了本研究方法的合理性与有效性.

针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析（multi-fractal detrended fluctuation analysis,简称MF-DFA）的液压泵性能退化特征提取方法。首先,引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高了MF-DFA方法的计算精度;然后,利用改进的MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α0和多重分形谱宽度Δα作为退化特征量;最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例验证了该算法的有效性。试验结果表明,该方法能够准确提取液压泵退化特征,提高了退化状态识别的准确率。

针对飞机液压泵故障难以准确预测的技术难题,提出了基于模糊综合评判和层次分析法的飞机液压泵故障预测方法。根据液压泵的工作机理及形成机制,分析液压泵在运行过程中的几种常见故障形式,得到液压泵常见故障模式和故障因素集,采用层次分析法计算故障预测中的各项权重,运用模糊综合评判法对液压泵的故障进行预测。以某型飞机液压泵为具体研究对象,对提出的方法进行试验验证。结果表明,该方法能够实现飞机液压泵故障预测的效能,对其他航空设备的故障预测也具有良好的应用前景。

针对高压辊磨机工作时的动态辊隙偏差问题 ,根据振动原理和液压加载系统对辊隙的控制原理 ,建立了动态辊隙纠偏的数学模型 ,借助M atlab软件进行数值计算 ,研究了两侧液压加载系统参数对辊隙偏差的影响规律 ,最后采用相似实验验证 ,为动态辊隙纠偏提供理论基础.研究结果表明 ：辊隙偏差极大值随动辊两侧液阻取值的增大而减小 ,当液阻达到6 × 107 Ns/m5 之后 ,其减小程度不再明显 ;辊隙偏差的稳定值主要受到两侧系统压差和蓄能器工作容积差的影响 ,在原有的基础上 ,增加了非传动侧系统压力0.3MPa,或者增加了传动侧蓄能器工作容积0 .002 5 m3 ,动辊稳定后的偏转角度和辊隙偏差可得到有效纠正.相似实验表明实验数值与仿真数值的变化规律基本一致.