The correlation between stochastic resonance and the average phase-synchronization time of a bistable system driven by colour-correlated noises

This paper investigates the correlation between stochastic resonance （SR） and the average phase-synchronization time which is between the input signal and the output signal in a bistable system driven by colour-correlated noises. The results show that the output signal-to-noise ratio can reach a maximum with the increase of the average phase- synchronization time, which may be helpful for understanding the principle of SR from the point of synchronization; however, SR and the maximum of the average phase-synchronization time appear at different optimal noise level, moreover, the effects on them of additive and multiplicative noise are different.

Time Synchronous Averaging Based on Cross-power Spectrum

Periodic components are of great significance for fault diagnosis and health monitoring of rotating machinery.Time synchronous averaging is an effective and convenient technique for extracting those components.However,the performance of time synchronous averaging is seriously limited when the separate segments are poorly synchronized.This paper proposes a new averaging method capable of extracting periodic components without external reference and an accurate period to solve this problem.With this approach,phase detection and compensation eliminate all segments'phase differences,which enables the segments to be well synchronized.The effectiveness of the proposed method is validated by numerical and experimental signals.

An Ideal Assortative Network and Synchronization

This paper proposes a novel complex network with assortative property based on multi-center networks. The average path length and clustering coefficient of the network are calculated, and the impact on the network topology is investigated. A simple dynamic system established on the proposed network is used to analyze how the assortative property of the network affects synchronization.

基于漏斗函数双电机伺服系统跟踪与同步控制

针对双电机驱动伺服系统具有未知非线性的问题,提出一种基于漏斗函数的跟踪与同步控制方案。首先,利用神经网络逼近和补偿复杂的非线性,在此基础上,引入滤波技术解决传统反步控制的“计算爆炸”问题,同时引入非光滑漏斗误差面确保系统的状态量被约束在预定义的漏斗边界内,结合改进的漏斗函数和反步设计技术设计了一种自适应量化漏斗跟踪控制方案。为了同时保证双电机的同步运行,同步控制器采用了平均偏差耦合策略,实现了双电机伺服系统的跟踪与同步控制。仿真结果表明,该方法可以实现对负载的跟踪以及双电机的同步。

一类具有变脉冲时滞的Lur’e网络的同步问题

研究了具有非线性耦合的脉冲时滞Lur’e网络的同步问题.借助于极限意义下的平均脉冲区间和平均脉冲时滞的技巧,得到了关于脉冲时滞Lur’e网络在平均脉冲区间T_(a)<∞和T_(a)=∞情形下全局指数同步的某些充分条件.

基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法

列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。

并联永磁同步风电机组小干扰稳定性分析

采用平均磁链定向控制多台永磁同步风电机组进而构造分频发电系统是未来陆上尤其是海上风电的汇集方案之一,但对该模式下多台风电机组间稳定性的研究鲜有文献涉及。针对此问题,基于特征值分析法,研究了平均磁链定向控制的永磁同步风电机组之间的小干扰稳定性。首先,基于高压大容量直驱式永磁同步风电机组的分频集电系统拓扑结构,建立了适用于小干扰稳定分析的风电系统的数学模型;其次,通过辨识振荡模态并分析模态参与因子确定了影响系统振荡的主控因素,通过绘制根轨迹分析了主控因素参数变化对系统振荡的影响,并发现系统振荡受发电机电感、电阻和直流电容参数的影响最大;最后,通过时域仿真验证了研究结论的正确性。

自回归和EWMA在齿轮箱早期异常检测中的应用

针对齿轮箱传统故障分析方法难以及时发现早期故障的问题,进行基于自回归模型和统计过程控制方法的齿轮箱早期异常检测方法研究。采用时域同步平均算法(Time Synchronous Averaging,TSA)去除原始振动信号中的噪声,并建立自回归(Autoregressive Model,AR)模型计算残差;提取残差的标准差、峭度与均方根作为指标,初步判断齿轮早期故障;选取残差的标准差进行统计过程分析,分别建立均值控制图(Xbar)、单值-移动极差控制图(I-MR)、指数加权移动平均(EWMA)控制图来判断齿轮早期异常发生点。研究结果表明,EWMA控制图检测到第62个文件开始超出控制限,而其他两种控制图均从第65个文件出现异常,说明EWMA控制图相比其他方法能够更早的检测出齿轮早期故障发生的异常点,进一步验证了AR模型与EWMA控制图相结合进行早期异常检测的有效性。

角度补偿同步平均的二级行星齿轮箱行星轮故障特征提取方法

加窗同步平均克服了行星齿轮传动引起的振动传递路径时变性问题,可有效应用于单级行星齿轮箱齿轮故障特征提取。但二级行星齿轮箱存在两级行星结构共用传动轴引起的振动耦合问题,该方法不易有效提取第一级行星轮的故障特征,为此本文提出一种角度补偿同步平均的二级行星齿轮箱行星轮故障特征的提取方法。通过等角度重采样消除转速波动的影响;采用角度补偿同步平均分离重采样振动中存在的第二级太阳轮的干扰,并通过差运算将其从重采样振动中消除;提取残余振动的包络信号;通过加窗同步平均构建第一级行星轮的合成包络信号,并采用包络同步平均提取第一级行星轮的故障特征。通过二级行星齿轮箱实验台实测信号分析验证,所提方法能够有效地提取第一级行星轮的故障特征。

Research on Instantaneous Angular Speed Signal Separation Method for Planetary Gear Fault Diagnosis

Planetary gear train is a critical transmission component in large equipment such as helicopters and wind turbines. Conducting damage perception of planetary gear trains is of great significance for the safe operation of equipment. Existing methods for damage perception of planetary gear trains mainly rely on linear vibration analysis. However, these methods based on linear vibration signal analysis face challenges such as rich vibration sources, complex signal coupling and modulation mechanisms, significant influence of transmission paths, and difficulties in separating damage information. This paper proposes a method for separating instantaneous angular speed (IAS) signals for planetary gear fault diagnosis. Firstly, this method obtains encoder pulse signals through a built-in encoder. Based on this, it calculates the IAS signals using the Hilbert transform, and obtains the time-domain synchronous average signal of the IAS of the planetary gear through time-domain synchronous averaging technology, thus realizing the fault diagnosis of the planetary gear train. Experimental results validate the effectiveness of the calculated IAS signals, demonstrating that the time-domain synchronous averaging technology can highlight impact characteristics, effectively separate and extract fault impacts, greatly reduce the testing cost of experiments, and provide an effective tool for the fault diagnosis of planetary gear trains.

Pose Synchronization of Multiple Rigid Bodies Under Average Dwell Time Condition

This paper considers the pose synchronization problem of a group of moving rigid bodies under switching topologies where the dwell time of each topology may has no nonzero lower bound. The authors introduce an average dwell time condition to characterize the length of time intervals in which the graphs are connected. By designing distributed control laws of angular velocity and linear velocity,the closed-loop dynamics of multiple rigid bodies with switching topologies can be converted into a hybrid dynamical system. The authors employ the Lyapunov stability theorem, and show that the pose synchronization can be reached under the average dwell time condition. Moreover, the authors investigate the pose synchronization problem of the leader-following model under a similar average dwell time condition. Simulation examples are given to illustrate the results.

基于BiLSTM神经网络的多服务器门限服务系统性能分析

为了满足运行速度快、时延低、性能好、公平性好等特点,提出了多服务器门限服务系统,并利用BiLSTM(Bi-direc-tional Long Short-Term Memory)神经网络对其进行预测分析,使用多服务器接入方式来降低网络时延,改善系统性能。多个服务器调度时,可以采用同步和异步两种方式。首先,研究多服务器门限服务的系统模型。其次,在单服务器的基础上,利用嵌入马尔可夫链和概率母函数的分析方法对多服务器门限服务的平均排队队长、平均循环周期和平均时延进行求解;同时,利用Matlab进行仿真实验,分别将单服务器系统与多服务器系统的理论值与仿真值进行系统分析,对比多服务器同步和异步两种方式。最后,构建BiLSTM神经网络来预测多服务器系统的性能。实验结果表明,该多服务器系统异步方式优于同步和单服务器系统,多服务器异步系统的性能更好,时延更低,效率更高。综合对比多服务器的3种基本服务系统,在保证公平性的情况下,门限服务系统更加稳定。并且使用BiLSTM神经网络预测算法能够准确预测系统的性能,提高计算效率,对轮询系统的性能评价具有指导意义。

具有非线性耦合的分数阶神经网络的聚类同步

研究具有不确定参数和非线性耦合的分数阶神经网络的聚类同步控制。首先,采用投影技术将非线性耦合函数分解为振荡部分和线性部分,并借助不等式技术分别处理,以此消除非线性的耦合项对网络产生的不利影响。其次,为了节约成本,选择基于平均脉冲区间的牵引脉冲控制策略,并构造对整个网络通用的Lyapunov函数,给出分数阶神经网络实现聚类同步的充分条件。此外,还证明了结论对非线性耦合的整数阶神经网络的适用性。最后,通过数值仿真进一步验证了理论结果的有效性。

基于平均电流模式的同步Buck数字电源设计研究

高效率、高开关频率和数字控制是近年来开关电源领域的研究热点。探讨了基于平均电流模式的同步Buck数字电源设计策略,结合理论分析和Matlab/Simulink软件仿真,分析了同步Buck的环路设计条件,详细阐述了两种电压电流双闭环PI补偿器的设计方法,并提出了一种基于电流环简化的电压环设计方法。使用高性能主流MCU芯片STM32G474作为控制核心,利用高分辨率PWM技术实现200 kHz的开关频率,以中断事件触发和状态机运行思想来构建系统软件的架构。仿真和实验结果表明系统具有效率高、动态响应快和鲁棒性强等特点,为数字电源的通用化设计提供了参考。

考虑干摩擦条件下单机驱动圆滚机械系统的振动同步传动

建立一种单机驱动圆滚机械系统动力学模型,考虑干摩擦影响,研究其在过共振条件下实现振动同步传动的机理。首先,基于系统运动微分方程,推导出滚子紧贴外质体内壁的理论条件;其次,给出将外质体视为绕系统质心旋转的激振器这一假设的可行性分析,进而利用平均法得到激振器、滚子及外质体实现振动同步传动的理论依据;最后,通过仿真研究分析系统在过共振条件下的稳态相位差、质体运动响应、电机转速和滚子与外质体内壁间的作用力,验证前述理论结果的有效性。该研究可为振动碎磨设备的设计提供参考。

基于瞬时角速度信号窄带解调的太阳轮故障检测

由于时变传递路径以及振动传感器受测量频率下限的限制,及在转速较低工况下基于常规振动信号的太阳轮故障检测较为困难。对此,结合编码器信号的优势,提出一种基于编码器信号窄带解调技术的太阳轮故障检测方法。首先使用T法对光栅式编码器角度信号进行采集,然后使用向前差分法获得瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号,随后使用角域同步平均抑制非同步干扰分量,最后通过窄带解调实现太阳轮故障检测。同时,在所提方法中提出一种基于峭度的解调频带选择策略和一种基于相位解调函数相位变化率的故障特征增强方法。实验证明IAS信号可以有效克服常规振动检测方法的不足,并验证了所提出方法能有效实现对太阳轮故障的检测。

基于移动平均最小二乘法的永磁同步电机位置与转速检测方法

采用普通分辨率编码器的永磁同步电机在低速运行时会产生位置与转速检测的不精确现象。针对该问题,提出一种基于移动平均最小二乘法(least squares method,LSM)的永磁同步电机位置与转速检测方法。首先,分析传统移动LSM位置与转速检测误差的产生原因,在此基础上提出移动平均LSM位置与转速检测算法。当电机稳态运行时,采用移动采样窗口求取位置基函数;针对采样点不足的问题,通过扩大采样窗口增加采样点,提升位置基函数的计算准确性;在电机起动时,采用动态采样窗口对位置与转速进行检测,提升电机初始运行阶段的位置与转速检测精度。在11.7kW永磁同步电机驱动平台中的实验结果验证了该方法的有效性。

基于GMR和VAR的复杂工况下齿轮箱早期异常检测

针对复杂工况下齿轮箱的全寿命周期振动信号进行早期异常检测分析。首先,使用时域同步平均算法对原始数据进行预处理;其次,为了减小工况变化对信号的干扰,基于齿轮运行残差(GMR)信号去除基础啮合频率及其谐波信号,运用EVIEWS软件建立向量自回归(VAR)模型并计算残差;最后,通过计算残差的峭度、标准差和均方根等判断齿轮异常发生的时间点,并与基于时域同步平均的方法进行对比。结果表明,所提方法能够在第109号文件检测出齿轮箱发生早期故障,比现有方法提前20个文件发现异常,为齿轮箱的早期故障诊断和维修决策奠定了基础。

向量自回归和T^(2)控制图在变工况齿轮箱故障检测中的应用

针对齿轮箱传统故障分析方法难以评估变工况下齿轮箱健康状态,对齿轮箱的振动数据按工况分类后,进行了基于向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和统计过程控制方法的变工况下齿轮箱异常检测方法研究。采用时域同步平均算法(time synchronous averaging,TSA)去除原始振动信号中的噪声,并分工况建立向量自回归模型计算残差;提取残差的均方根(root square mean,RMS)和整流平均值作为指标,初步判断齿轮故障;选取残差的均方根及整流平均值进行统计过程分析,建立多变量指数加权平均(multivariate exponential weighted moving average,MEWMA)、广义方差以及T2控制图来判断齿轮早期异常发生点。研究结果表明,均方根T2控制图效果最佳,检测出了60、151、152三个异常点,从而完成了对变工况下齿轮箱的故障检测。

无刷同步发电机电枢绕组温升分析的分段磁热耦合法

为分析30 kVA风冷无刷同步发电机运行过程中电枢绕组的温升情况,依据流体力学和传热学的基本理论知识,建立发电机的流固耦合模型,采用磁热耦合法对电枢绕组的温度进行数值计算和仿真。在整体绕组分析法基础上提出考虑不同区间温度差异的绕组分段分析法,对比研究了绕组分两段与绕组分四段方法,采用拟合的方法得到三种方法下绕组稳态温升。经过温升测试实验验证,绕组分两段方法可以节省仿真时间,大幅提高温升计算精度。