根据定量地震学中的矩张量理论，建立了裂缝扩展声发射源的力学模型及有限元模型，通过有限元计算得到裂缝扩展声发射的波形信号。利用小波变换对不同裂缝深度的声发射波形信号进行时频分析，得到不同裂缝深度的声发射波形信号的时频特征。通过研究声发射信号中零阶反对称模式成分（A0）和零阶对称模式成分（S0）的能量比，发现声发射信号的能量比EA0／ES0随裂缝深度变化具有一定规律性，能够通过能量比判断裂缝扩展的深度。

为了使运行模态分析适用于含有谐波激励的情况，对随机信号和谐波信号统计特性进行分析，根据两种信号概率密度曲线的不同，提出一种识别响应信号中周期强迫响应的方法。对一块由电机激励的平板进行了运行模态和传统模态试验，验证了识别方法的有效性。针对某一国产轿车室内噪声大的问题，进行了运行时模态测试，分离出响应信号中的周期响应成分，得到了真实运行环境下的整车模态参数，这对该车问题的解决具有一定的意义，同时也验证了该方法具有实际应用价值。

根据希尔伯特黄变换时间分辨率精度较高的优点以及兰姆波信号多模式的特点，将希尔伯特黄变换方法用于兰姆波层析成像中复杂波形到达时间的提取。首先，通过经验模态分解将原始信号分解成固有模态函数，然后对固有模态函数进行希尔伯特变换，以所得波形包络的峰值对应的时间作为多个兰姆波模式的走时。通过与原始信号峰值包络、希尔伯特变换包络和小波变换包络的比较结果表明，希尔伯特黄变换的包络更为平滑，可以准确地提取多模式信息。

基于结构加速度时间序列提出了一种新的损伤识别方法。首先,获取结构在无损伤状态下的加速度数据并进行分段,以各段数据的AR（auto-regressive）模型系数向量作为结构的参考状态样本,将未知状态的加速度AR模型系数向量分别加入参考状态样本中,构成多个原始数据矩阵;其次,对多个原始数据矩阵分别进行主成分分析得到前两阶主成分,并建立相应的椭圆控制图,以前两阶主成分在控制椭圆中的分布情况来判别结构是否存在损伤;最后,以一钢框架结构试验为例识别结构的两种损伤模式。结果显示,该方法能够准确、直观地识别结构是否存在损伤,相对于马氏距离判别法具有更强的稳定性。

对输流管道有压瞬变流波动产生的机理、传播特性进行分析,利用经典的液压波动方程对有压瞬变流激振进行数值计算。有压瞬变流激振试验测试了不同工况下不同测点的压力、速度、振幅等参数,并对其进行了对比性分析。结果表明,通过控制激波器及调定压力可实现对有压瞬变流激振的压力幅值、振动频率、位移和速度的可调与可控。

针对大载荷、低动态频率的机械装备的隔振需求,提出了气动准零刚度非线性隔振技术方案,利用气体负压为静载、波纹管结构提供动刚度,实现了隔振装置的高静态低动态刚度特性。阐述了光滑型气动准零隔振器的结构及工作原理,根据气体状态方程推导了隔振装置的非线性刚度理论模型。为了得到符合设计要求的刚度特性,分别研究了气体占比与初始压强等参数对隔振装置刚度特性的调控规律,发现了合理的气/液比例,既可以实现较低的动态刚度,同时起到大幅振动下位移限位的效果。探讨了过载加速度对隔振系统固有特性的影响,研究发现,过载的存在使得隔振静平衡位置偏离设计的平衡点,因此其线化系统固有频率会发生较明显的变化,这是工程设计根据实际情况需要考量的一点。

针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取能够反映轴承健康状态的少数关键特征,利用传感信号的矢量量化代替提取其频域微弱特征的方法,可有效提高故障诊断效率和准确率;然后,在多通道信息融合中引入隐马尔可夫模型,采用左右型齐次隐马尔可夫链实现故障诊断;最后,通过对各种轴承故障状态构建其对应的耦合隐马尔可夫模型的方式,实现对轴承故障类型的辨识。试验结果表明,该方法能够有效地实现对轴承故障类型的识别。

针对传统随机共振方法难以实现系统最优输出的问题,提出了基于二阶欠阻尼和一阶过阻尼双稳态系统的普通变尺度随机共振方法,利用量子粒子群优化算法实现了自适应随机共振,提高了轴承故障诊断效率.基于数值模拟讨论了时间尺度、阻尼因子、噪声强度和系统参数对输出信噪比的影响.应用提出的方法对两组轴承故障振动信号进行了分析.结果表明,二阶欠阻尼系统普通变尺度自适应随机共振对微弱故障信号的检测效果优于一阶过阻尼系统普通变尺度自适应随机共振,且二阶欠阻尼系统对噪

为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型（improved Logistic regression model,简称ILRM）的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析（principal component analysis,简称PCA）选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心（intelligent maintenance systems,简称IMS）滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。

针对液压悬置特殊的非线性弹性特征及其动特性匹配的复杂性,建立了驾驶室的弹性体模型。在试验验证模型的正确性后导入多体动力学软件中,建立了以弹性体驾驶室为基础的液压悬置系统模型。通过驾驶室悬置系统的振动响应试验验证了系统模型的正确性,确定了系统的响应峰值,并在这些峰值频率下对悬置的动刚度和相位角曲线进行优化匹配。根据优化结果,调整液压悬置的结构参数,并试制了悬置样件,进行了整车试验验证。