采用TVFEMD和瞬时能量比的轧辊磨床颤振在线监测方法

在磨削过程中,颤振是轧辊表面产生振纹的一个最重要的原因,严重影响了工件表面质量。为避免颤振带来的不利影响,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和瞬时能量比的(IER)的颤振在线监测方法。该方法采用可靠的指标提前监测出颤振的发生,解决了轧辊磨床早期颤振特征微弱,在背景噪声下难以快速识别的问题。首先对实时采集的振动信号进行实时分段处理。其次对每个砂轮转动周期内的信号进行时变滤波经验模态分解,提高信噪比。然后运用瞬时频率和瞬时能量比选取颤振敏感频带,将颤振敏感频带的瞬时能量比作为颤振特征。最后基于瞬时能量比上升量确定颤振监测阈值,判断当前加工状态。试验结果表明,在不同的轧辊磨床加工条件下,所提方法均能在颤振过渡阶段将其检测出来,更快地实现颤振早期预警;与EMD等传统时频分析方法相比,在早期颤振监测中具有明显的优势。

基于轮齿修形的电动车齿轮啸叫噪声品质研究

齿轮啸叫是影响电动车噪声品质的主要噪声源之一,以某电动车减速器为研究对象,通过振动噪声实验研究以及主观评价实验分析齿轮啸叫噪声品质频谱特性,确定影响齿轮啸叫噪声品质的激励源和频域范围。以敏感频带能量比作为评价齿轮啸叫噪声品质评价指标,对存在啸叫现象的齿轮副进行微观修形分析,优化齿轮的啸叫噪声品质。结果表明主动齿轮转频、啮合频率及其倍频对振动噪声影响较大,适当的轮齿修形可以提高齿轮啸叫的噪声品质。

转子系统油膜振荡的小波包分解与频带能量比例特征分析

在介绍小波包分解原理的基础上 ,对试验测得的单盘单跨转子系统的油膜振荡非平稳信号用小波包分解方法进行了研究。采用db44小波基函数进行 4层小波包分解。给出了各频带内分解信号的特点及频带能量比例 ,其中第 3频带是该转子系统在 960 0r/min时产生油膜振荡的特征频带。得到的试验数据及其分析结果对转子系统油膜振荡研究和旋转机械状态监测等具有重要意义。

磁耦合式双稳态宽频压电俘能器的设计和俘能特性

为了同时提高振动能量俘获系统的效率和实用性,俘能器主结构的振动特性与环境振动特性的匹配度显得尤为重要.非线性系统复杂的动力学行为为设计高效的俘能器奠定了基础,但结构一旦被设计、生成出来,其工作频率往往是固定的,无法根据环境中的振动而发生相应的改变.本文利用可移动铰支座和非线性磁力设计了一种具有双稳态特性的宽频压电俘能器,通过拓宽压电俘能器的工作频带,来匹配环境中较宽的振动频率.为了保证系统低频宽带的俘能效果,详细分析了结构的长度比、磁间距、负载阻抗、外激励频率和幅值等对系统线性刚度、非线性刚度以及动力学行为的影响,并进行了实验验证.首先将系统简化为欧拉-伯努力梁,利用拉格朗日方程建立系统的非线性动力学方程,并利用谐波平衡法进行求解.针对理论分析给出的不同外激励频率下的最优长度比,搭建了实验平台进行验证.理论和实验的结果表明:非线性磁力的引入使系统呈现负刚度特性,使俘能器能够在单稳态和双稳态之间的变换,实现低频俘能效果;通过调节可移动铰支座的位置,改变系统的长细比,能够实现从0到16 Hz的宽频俘能效果.

基于ARIMA的磨削颤振预测方法

磨削颤振会加剧砂轮的磨损并对磨削加工质量造成严重影响,甚至会对磨床本身造成破坏.为了避免磨削颤振的发生,提高磨削加工效率,通过对磨削过程振动信号进行分析,提取固有频率频带能量百分比R作为磨削颤振的特征量,提出一种基于自回归积分移动平均(autoregression integrated moving average,ARIMA)模型的磨削颤振预测方法.试验结果表明:在磨削过程中,固有频率频带能量会随着磨削状态的变化而变化,利用稳定磨削状态下的固有频率频带能量百分比建立ARIMA预测模型,预测结果与真实值十分接近,能够准确预测磨削颤振的发生.

基于脑电信号的睡眠分期算法研究

睡眠质量与人类健康息息相关,准确的睡眠质量监测对于帮助人们改善睡眠质量能够起到有效的监督作用。以MIT-BIH多导睡眠数据库slp01、slp02和slp04等3个样本的脑电信号为分析对象,采用sym7小波对其进行7层分解以去除高频细节信号,得到较为纯净的脑电信号。然后通过非线性符号动力学分析,去趋势波动分析以及频谱分析,分别提取符号熵指数,去趋势波动指数以及δ频带能量比等3个参数,对每个样本采用Kennard-Stone方法按照4∶1的比例建立校正集样本和预测集样本,并结合最小二乘支持向量机分类器进行样本训练拟合与分类识别。结果表明,3个特征参数与睡眠状态具有高度相关性,相关系数绝对值均高于0.83,并且确定了符号熵参数的嵌入维数为4,延迟常数为1,去趋势波动指数的分段区间为30~500,平均的睡眠分期正确率可达92.87%,比基于复杂度、近似熵等算法的分类正确率提高约5%。

电动车动力总成噪声品质粒子群-向量机预测模型

为了实现电动车动力总成噪声品质的预测,以某集中驱动式电动车为例,在考虑动力总成辐射噪声品质频域特性和已设立的敏感频带能量比这一客观评价参数的基础上进行了心理声学参数,即响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、语音清晰度等与主观评价的相关性分析,由此建立了电动车动力总成噪声品质粒子群支持向量机预测模型,内容涉及采用支持向量机建立噪声品质预测模型、利用粒子群优化算法对向量基惩罚因子及核函数参数进行优化,最后验证了敏感频带能量比评价参数的有效性。研究结果表明:敏感频带能量比与主观评价相关度达到0.946,可以较好地反映主观感受;基于粒子群支持向量机的噪声品质预测模型的平均相对误差和最大相对误差分别为2.0%和6.7%,表明以敏感频带能量比作为输入特征的粒子群优化支持向量机模型,在电动车动力总成噪声品质的预测精度上优于基于遗传算法优化及网格搜索优化的预测模型。

围岩压力对爆破信号频域能量分布影响研究

随着金属矿山开采深度进一步加大,上覆岩体引起的高围压极易导致围岩发生片帮冒顶等失稳破坏,目前,所建立的爆破震动效应安全判据均未考虑开挖深度及围岩压力因素。笔者通过对不同围岩压力下巷道围岩的爆破震动效应进行数值模拟,利用小波能量理论在频域范围内分解巷道围岩响应信号,得到响应信号的频带总能量以及在不同频率区间内的能量分布,并得出围岩压力对响应信号频带总能量以及频带能量分布的影响规律。结果表明:围岩压力越大,响应信号的频带总能量越大,且频带总能量的增幅以主频带内能量增幅为主;随着围岩压力增大,次频带内能量向主频带内转移,导致频带能量趋于集中。明确不同围岩压力作用下爆破震动信号频域能量的分布规律,为进一步建立考虑围岩压力因素的爆破震动效应安全判据奠定基础。

基于DHWPT的脑电基本节律特征提取

脑电中不同类型的基本节律在不同生理条件下特征不同,有效提取这些特征对于实现脑电定量分析具有重要作用。简要分析了谐波小波独特的优势,研究了基于离散谐波小波包方法精确提取脑电基本节律的问题,得到了两种反映节律特征的量化参数:单个导联上各节律在某时刻的频带能量比例(FBER-S)和某一导联脑电信号在某一频段内的能量占所有导联在该频段内能量的百分比(FBER-A)。对临床病例数据分析表明,这两种特征参数呈现的特点与确诊病例的病症特点吻合得很好,说明它们能够作为临床诊断和长时程脑电监护的有效辅助诊断依据。

基于损伤特征向量谱的桩板式挡土墙损伤预警

对结构动力系统响应信号间的虚拟脉冲响应函数进行小波包分解得到小波包频带能量谱,引入剩余频带的概念,创建特征频带向量谱,并在特征频带向量谱的基础上构建损伤特征向量谱。当损伤特征向量谱为零向量时,挡土墙不存在损伤;当损伤特征向量谱为非零向量时,挡土墙存在损伤。为了量化挡土墙的损伤状态,提出2个损伤预警指标:能量比均方差D_(IS)和能量比变异系数C_(Ⅳ)。对某桩板式挡土墙进行锤击振动试验,通过损伤预警指标对不同损伤状态下的挡土墙进行损伤识别。研究结果表明:当DIS=0,C_(Ⅳ)=0时,挡土墙不存在损伤;随着D_(IS)和C_(Ⅳ)的增大,挡土墙的损伤程度增大。因此,预警指标D_(IS)和C_(Ⅳ)不但可诊断挡土墙是否存在损伤,而且可识别挡土墙的损伤程度,可用于挡土墙结构的损伤预警。

基于小波包变换的暂态电流保护在带固定串补的超高压线路上的应用研究

运用柏德生法则,定性地分析了带固定串补的超高压线路上的波过程及保护安装处反射电流与透射电流的S域表达式,该暂态量保护的性能不受串补电容金属氧化物变阻器(MOV)保护非线性特性的影响。以小波包分解作为分频手段对暂态电流进行分频,利用高低频段能量比作为保护判据。理论推导与仿真结果证明,该原理的保护可应用于带串补的超高压线路,且与串补电容安装位置基本无关,对不同的系统运行方式、故障类型、故障初始角及过渡电阻不敏感。

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。

基于EEMD和频带能量比特性的人与动物雷达微动信号辨识

生物雷达是一种可穿透非金属介质、非接触探测到生命体的特殊雷达。它通过检测由生命体呼吸和体动等所引起的微动,从而探测生命体。对于生命体辨识的研究,目前多为运动状态下的目标动作辨识,而对静止状态的目标类型辨识仍然存在困难。为解决上述问题,本文根据生命体的回波信号特性,选择聚合经验模态分解处理非平稳的生命体微动信号。然后利用噪声和一般信号的自相关函数特性不同,重构目标微动信号,根据微动信号在参考频带上的能量占比大小辨识人与动物。数据处理结果表明,人和兔的频带能量比数值明显不同,差异具有统计学意义(P<0.001)。本方法在一定程度上可以区分人与兔目标,使静止状态下人与动物的辨识成为可能。

家兔心肌梗塞的心电频谱分析

本文采用结扎家兔左室支不同部位的方法，对梗塞范围与频谱分析、峰—峰电压值（Ｖｐ－ｐ）的关系进行了观察，结果表明：（１）心肌梗塞后＞１００Ｈｚ成分减少，频带分布能量比值（Ｗ）与梗塞范围呈负相关。（２）结扎左室支后Ｃｐ－ｐ值降低，与梗塞范围呈负相关。（３）Ｗ值和Ｖｐ－Ｐ值之间无直线相关关系。ＦｉｒｓｌＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＨｅｎａｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．

230 MHz电力专属频段频谱认知技术研究

为实现230 MHz频段电力无线通信频谱的快速可靠认知,提出一种协作式步进频域能量检测算法。该算法在频域进行2次步进能量检测,第一次步进能量检测以较大的步进值对全频段进行快速检测,检测中被占用的频带将以较小的步进值进行第二次步进能量检测。同时,监测频段、步进值等关键参数可根据实际需求灵活配置,最终得到230 MHz频段的频点使用情况。仿真结果表明,与传统频域能量检测算法相比,该算法在低信噪比条件下可获得较高的检测概率,且适用于230 MHz电力专属频段的频谱实时监测。

小波分析在结构损伤检测中的应用

通过一根实测简支梁的振动信号,利用小波包分解技术进行损伤识别研究,识别得到不同频带上的能量比分布,分析了8种损伤工况下的频带上的能量比分布变化,得出了一些初步的结果。

压水板式后弯管波浪能发电装置的试验研究

提出了一种带有压水板的新颖后弯管波浪能发电装置,旨在提高后弯管波浪能发电装置的俘获宽度比,拓宽装置响应频宽。建立了压水板式装置物理模型,并在波浪水槽中开展物理模型试验,通过气压测量结合流量–气压关系式计算得到装置俘获转换的气动能量。研究了喷嘴比、锚泊点位置、吃水深度对装置性能的影响,并对比了一系列波浪要素条件下压水板式装置与常规型式装置的性能。发现在测试波周期范围内压水板式装置的最大俘获宽度比常规型式的大13.8%,俘获宽度比>70.0%的频响宽度比常规型式的宽21.9%,压水板实现了增效宽频作用。