复合多尺度注意熵在旋转机械多工况损伤识别中的应用

针对传统旋转机械损伤识别方法存在模型精度低和抗噪性差的问题,提出了一种基于复合多尺度注意熵(CMATE)和随机森林(RF)的旋转机械多工况损伤识别方法。首先,提出了一种新的测量时间序列复杂度的非线性动力学工具——复合多尺度注意熵;然后,利用CMATE提取旋转机械振动信号的损伤特征,其表征了旋转机械不同工况下的损伤特性;接着,将损伤特征输入至基于随机森林构造的多类别分类器中,进行了损伤识别;最后,采用滚动轴承-齿轮箱、齿轮箱和离心泵3种旋转机械数据集,并分别构造了9种工况和20种工况的多工况损伤数据集,对该损伤识别方法进行了实验研究。研究结果表明:该旋转机械损伤识别方法分别取得95%、97%和100%的识别准确率,在准确率和特征提取效率两方面优于其他的非线性动力学工具;并且在0 dB、1 dB、2 dB和3 dB这4种不同信噪比的噪声干扰下,依然取得了不错的损伤识别结果,证明了该模型具有可观的抗噪性;同时,该损伤识别方法能够稳定地识别旋转机械的不同负载和转速下的损伤,平均识别准确率分别达到了97.2%和93.5%,具有较好的实际应用潜力。

结构响应与损伤识别敏感性探讨

利用小波多分辨分析的特性,研究结构不同位置加速度响应信号对损伤的敏感性问题。通过对一个5层框架结构在不同损伤工况下的数值计算结果表明,不同位置的加速度传感器表征结构损伤特性的能力是不同的,每一传感器只能描述其附近区域结构的工作状态。如果仅利用某一个或者某一些传感器信息进行损伤诊断,就有可能导致错误的诊断结论。只有综合利用多传感器的数据信息,才能使损伤识别更具全局性,才可能准确地识别出结构损伤的发生。

基于ERA法的钢框架损伤动力试验模态分析

应用ANSYS有限元分析软件对一个单跨三层钢框架分别进行恒活荷载、风荷载和地震作用三种损伤工况下的模拟设计,然后对试件进行三种工况下的缩尺动力试验。运用DASP动态试验仪进行动力试验之后采集和处理数据,再运用特征实现算法(ERA)进行模态分析。研究结果表明:不同损伤工况下结构的频率、振型和阻尼都不同;并且在同一框架的不同损伤位置处频率和阻尼也会发生变化;试验结果与ANSYS模拟分析设计出的损伤位置和损伤程度较吻合。

AGS结构的损伤定位仿真

为了检测先进复合材料格栅结构(AG S)的损伤所在位置,提出了通过计算结构在损伤前、后模态曲率差的方法,来进行计算和分析。建立了格栅结构在有约束条件下的有限元模型,通过AN SY S中的模态分析得到模态振型位移值,计算了结构损伤前、后的模态曲率差,通过这一指标对结构的损伤进行辨识,并分析了采用多阶模态的计算效果。结果表明,通过第1阶模态振型模态曲率差的计算,可对单损伤状况做出有效的检测;对于多损伤工况,需使用前3阶模态的曲率差进行分析,才能有效检测损伤的位置。