检索结果-内蒙古大学图书馆

噪声与振动控制 2025年

作者：李韵杨东来李鸿光周吉文上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室

提出一种基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的多项式相位信号瞬时频率估计方法，并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。不同于传统基于相位微分或时频表示等方法，所提方法将多项式相位信号视为一种状态空间模型，其状态... 详细信息

提出一种基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的多项式相位信号瞬时频率估计方法，并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。不同于传统基于相位微分或时频表示等方法，所提方法将多项式相位信号视为一种状态空间模型，其状态向量由信号的多项式相位系数组成，从而将对局部多项式相位系数的估计转化为对状态空间模型的求解过程。为确定瞬时相位，采用EKF求解状态空间模型，并结合多项式回归和O′Shea细化策略对结果进行改进。最后利用从故障信号中提取得到的瞬时相位进行角度域重采样和阶次分析，从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，所提方法可以准确提取瞬时频率，且具有较好的抗噪性。通过行星齿轮箱故障模拟实验验证了所提方法的有效性。

关键词：故障诊断瞬时频率估计扩展卡尔曼滤波非平稳信号阶次分析

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基于图像相位与广义曲波变换改进的旋转机械振动测量研究

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机械工程学报 2024年第24期60卷 35-44页

作者：张文笛李鸿光周吉文王锦鸿李振平上海交通大学振动、冲击、噪声研究所上海200240 上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室上海200240 北方车辆研究所北京100072

随着数码相机和数据存储技术的发展,基于视觉的测量技术引起了研究学者的广泛关注。最近,一种基于图像相位的运动估计算法凭借亚像素级别精度、高分辨率感知能力且无需表面预处理等优势得到了迅速的发展。然而,图像多尺度分解、空间频... 详细信息

随着数码相机和数据存储技术的发展,基于视觉的测量技术引起了研究学者的广泛关注。最近,一种基于图像相位的运动估计算法凭借亚像素级别精度、高分辨率感知能力且无需表面预处理等优势得到了迅速的发展。然而,图像多尺度分解、空间频率估计等关键技术仍存在诸多不足之处。因此,在基于相位运动估计算法的基础上,提出一种改进的基于相位运动提取算法以提升计算精度。首先,使用广义曲波变换代替传统复数可控金字塔对视频中连续帧图像进行空间多尺度分析,沿径向和周向将图像分解成具有更紧凑空间支撑的频率响应子带;其次,结合O’Shea优化策略,使用双滤波算法估计和优化空间频率;再次,采用相位差和估计的空间频率计算结构的时域振动信号;最后,对转子系统进行了恒定转速和升速工况下动力学响应位移提取试验,从时域和频域上将本方法提取结果与电涡流传感器和现有方法结果进行对比,验证了所提出方法的准确性。

关键词：视觉测振多尺度分解广义曲波变换双滤波旋转机械

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基于代理模型的含摩擦机构动力学快速求解方法

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机械工程学报 2025年第4期61卷 323-332页

作者：魏齐陶建峰孙浩徐爽刘成良上海交通大学机电控制与物流装备研究所上海200240 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

关节摩擦对机构的动力学行为有显著影响。在重载或机构中有球铰的场景中,构件间常用滑动关节连接,其关节摩擦力与约束力有关,因此约束力不能在广义坐标形式的动力学方程中被消去,导致机构正向动力学由一组微分-代数方程描述,未知中间变... 详细信息

关节摩擦对机构的动力学行为有显著影响。在重载或机构中有球铰的场景中,构件间常用滑动关节连接,其关节摩擦力与约束力有关,因此约束力不能在广义坐标形式的动力学方程中被消去,导致机构正向动力学由一组微分-代数方程描述,未知中间变量过多,动力学的实时求解不容易实现。针对这一问题,提出基于代理模型的含摩擦机构动力学快速求解方法。首先利用约束力有关的连续Stribeck摩擦模型,构建光滑的机构动力学方程,对含摩擦机构进行物理建模;其次采用单隐层神经网络构建机构动力学的代理模型,将机构正向动力学方程简化为常微分方程,大大减少需要求解的未知中间变量。最后,通过管片拼装机的液压举升系统来验证所提出方法的有效性和优越性,最大误差为0.0234 mm,平均节省了99.89%的求解时间,证明在含滑动摩擦的机构动力学分析中,所提出方法可以在保证精度的前提下显著提升计算效率。

关键词：机构动力学摩擦模型代理模型快速计算

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双输入-单输出斜齿轮系统振动特性随非对称动力参数的演化规律

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船舶力学 2023年第1期27卷 134-143页

作者：徐江海邹冬林张景塔娜饶柱石上海交通大学振动、冲击、噪声研究所机械系统与振动国家重点实验室上海200240

双输入-单输出斜齿轮系统是众多舰船动力推进装置的重要组成部分,由于非对称动力参数导致的系统非线性失稳现象不容忽视。本文在科学描述系统内部参数的基础上,通过系统分岔图、时域和频域曲线、相图、Poincaré截面等研究双输入-... 详细信息

双输入-单输出斜齿轮系统是众多舰船动力推进装置的重要组成部分,由于非对称动力参数导致的系统非线性失稳现象不容忽视。本文在科学描述系统内部参数的基础上,通过系统分岔图、时域和频域曲线、相图、Poincaré截面等研究双输入-单输出斜齿轮系统的动力学行为,发现了丰富的非线性现象,研究过程揭示了系统的振动特性随非对称动力参数的演化规律。结果表明,增大系统的载荷比和载荷值,有利于减小系统的失稳区间,提高系统的运行稳定性。本文的研究对采用双输入-单输出齿轮结构作为传动装置推进系统的动力参数设计具有积极意义。

关键词：双输入-单输出斜齿轮系统非对称动力时变参数

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拓扑超材料中弹性波模式分离及能量聚集

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力学学报 2024年第9期56卷 2669-2680页

作者：陈康康董兴建彭志科孟光上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室上海200240 宁夏大学机械工程学院银川750021

在凝聚态物理系统中的拓扑超材料,由于其反常的物理现象,在信息处理与能量应用方面展现出巨大的潜力.近些年来,受凝聚态物理中拓扑现象的启发,经典波动系统中的力学拓扑现象受到越来越多的关注.弹性波作为振动的重要载体,广泛存在于工... 详细信息

在凝聚态物理系统中的拓扑超材料,由于其反常的物理现象,在信息处理与能量应用方面展现出巨大的潜力.近些年来,受凝聚态物理中拓扑现象的启发,经典波动系统中的力学拓扑现象受到越来越多的关注.弹性波作为振动的重要载体,广泛存在于工程与自然环境中.作为一种矢量波,弹性波相对于声波与电磁波等标量波展现出更复杂的多分量传输特性,在调控与应用方面存在诸多困难.在本研究中,将以拓扑超材料为基础,围绕弹性波分解与力学应用展开.首先利用设计的声子晶体实现了双重狄拉克锥,并通过在声子晶体中引入几何扰动,实现了弹性波面内和面外模式的拓扑相分离;通过不同拓扑相的组合,构造了具有不同波传输特性的拓扑边界态,实现了弹性波面内和面外模式的分离;进一步地,基于耳语回廊(whispering gallery)模式引发的能量局域化,弹性波面内和面外分量的能量实现了分区域聚集,为振动能量高效俘获提供了思路.弹性波模式分离及其引发的能量聚集均采用实验进行了验证.阐明了拓扑超材料在弹性波分量调控与能量应用中蕴含巨大潜力,对振动信号处理与能量俘获等应用具有积极意义.

关键词：弹性波拓扑超材料模式分离能量聚集谷霍尔效应

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碳纤维复合材料与铝合金胶铆混合连接力学性能可靠性研究

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机械工程学报 2023年第24期59卷 334-343页

作者：张涵寓宋周洲刘钊朱平上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240 上海交通大学设计学院上海200240

胶铆混合连接是融合了胶接与铆接的一种新型连接形式,具备优异的力学性能。但是由于设计参数众多、制造工艺复杂,混合接头性能存在较大的波动性,难以保障其可靠性。所以需要对影响结构可靠性的关键参数进行识别与优化,从而控制混合连接... 详细信息

胶铆混合连接是融合了胶接与铆接的一种新型连接形式,具备优异的力学性能。但是由于设计参数众多、制造工艺复杂,混合接头性能存在较大的波动性,难以保障其可靠性。所以需要对影响结构可靠性的关键参数进行识别与优化,从而控制混合连接的加工质量波动。研究提出一套基于三维有限元仿真的铝合金-碳纤维复合材料接头力学性能关键参数的识别与优化方法,通过构造高精度的三维有限元仿真模型,在力学仿真中引入来自材料、几何和装配的多个试验量化不确定源,实现了力学响应随机性预测。在此基础上,采用基于多项式混沌展开与Sobol指标结合的灵敏度分析策略,量化各参数对接头力学响应的相对贡献,识别出胶层厚度、搭接长度、碳纤维复合材料厚度和孔的纵向位置是对该混合连接接头最重要的四个参数。通过优化重要参数,使接头力学性能的可靠性达到设计要求。结果表明,该方法能在考虑参数不确定性的情况下,有效、准确地确定混合连接接头的重要参数,并用于提高混合连接的设计效率和质量。

关键词：碳纤维复合材料铝合金胶铆混合连接 Sobol敏感性分析力学性能可靠性

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一种面向机械设备故障诊断的可解释卷积神经网络

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机械工程学报 2024年第12期60卷 65-76页

作者：陈钱陈康康董兴建皇甫一樊彭志科孟光上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240 上海交通大学振动、冲击、噪声研究所上海200240 宁夏大学机械工程学院银川750021

卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高... 详细信息

卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高可靠性要求故障诊断中的应用。针对这一问题,具有物理意义的Chirplet变换被引入到传统卷积层中,形成具有优异可解释性的Chirplet卷积层和Chirplet-CNN,进而提出将Chirplet-CNN用于故障诊断的完整流程。一系列试验表明,Chirplet-CNN以其提取时频特征的特点,不仅拥有和当前先进方法相近的优异故障诊断能力,而且在可解释性方面具有突出表现,即能够通过频谱分析对CNN提取类别特征和做出判断的频带依据进行解释。此外,进一步的分析结果表明,所提出的Chirplet卷积层具有良好的通用性,与不同深度的CNN模型进行组合,均能有效提高其诊断精度并获得不错的解释结果。

关键词：卷积神经网络可解释性 Chirplet变换时频变换深度学习故障诊断

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基于人工神经网络的复合材料层合板隔声性能预测

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噪声与振动控制 2024年第3期44卷 22-27,108页

作者：董静捷郑辉李富才上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室上海200240

面向纤维增强复合材料层合板隔声设计需求,应用正交试验方法设计18组对称铺设复合材料层合板结构,并以基于切比雪夫多项式展开的半解析法对复合材料层合板结构在10~1500 Hz频率范围内的传声损失进行预测。以单层厚度、纤维铺设角度作为... 详细信息

面向纤维增强复合材料层合板隔声设计需求,应用正交试验方法设计18组对称铺设复合材料层合板结构,并以基于切比雪夫多项式展开的半解析法对复合材料层合板结构在10~1500 Hz频率范围内的传声损失进行预测。以单层厚度、纤维铺设角度作为人工神经网络的输入,复合材料层合板结构1/3倍频程传声损失作为输出,分别建立前馈(Back Propagation,BP)神经网络、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和广义回归(General Regression,GR)神经网络预测模型。结果表明,RBF神经网络的预测效果最好,均方根误差仅为1.0937,GR神经网络和BP神经网络的预测效果逊于RBF神经网络,均方根误差分别为2.6499和2.9697。最后,基于分析结果构建具有良好局部预测性能的神经网络模型以用于复合材料层合板结构的隔声性能预测。

关键词：声学隔声人工神经网络复合材料层合板性能预测

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一类非线性系统的广义伴随线性方程分析研究

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力学学报 2024年第3期56卷 832-846页

作者：张波张文博彭志科宁夏大学机械工程学院银川750021 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

非线性输出频率响应函数是线性系统理论中频率响应函数在非线性系统中的一种推广,越来越多的学者已将其应用在结构损伤检测及故障诊断中.基于Volterra级数理论与由非线性微分方程描述的单输入单输出非线性系统的广义频率响应函数递归计... 详细信息

非线性输出频率响应函数是线性系统理论中频率响应函数在非线性系统中的一种推广,越来越多的学者已将其应用在结构损伤检测及故障诊断中.基于Volterra级数理论与由非线性微分方程描述的单输入单输出非线性系统的广义频率响应函数递归计算公式,利用多重积分性质和多维傅里叶变换,将广义频率响应函数映射到了一维频域中,推导出了一类非线性系统的广义伴随线性方程计算公式.研究表明,这类系统的第n阶非线性输出响应是以系统输入激励和前n-1阶非线性输出响应的组合函数作为广义激励作用到系统各阶广义伴随线性方程中的输出响应,最后通过求解一系列线性微分方程可得到这类非线性系统的任意阶非线性输出响应,其结果弥补了伴随线性方程无法求解这类非线性系统的不足.同时,针对广义伴随线性方程的数值计算问题,论文提出了一种耦合计算法,提高了计算非线性输出响应的精度,为非线性输出频率响应函数的计算提供了一种新思路.最后利用广义伴随线性方程与线性算子理论研究了两种典型非线性系统中非线性现象产生的原因,研究结果为非线性系统的分析与设计提供了一种有效途径.

关键词：非线性输出频率响应函数广义伴随线性方程广义频率响应函数非线性振动 Volterra级数

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变转速下L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的TRPCA滚动轴承故障特征提取方法

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振动与冲击 2024年第7期43卷 84-93页

作者：王冉曹徐张军武余亮上海海事大学物流工程学院上海201306 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件之一,其工作状态直接影响旋转设备的运行安全,因此其故障特征的有效提取对于保障机械设备正常运行具有重要的意义。实际应用中滚动轴承通常以变化的速度运行,并且单一传感器采集的轴承的非平稳信号... 详细信息

滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件之一,其工作状态直接影响旋转设备的运行安全,因此其故障特征的有效提取对于保障机械设备正常运行具有重要的意义。实际应用中滚动轴承通常以变化的速度运行,并且单一传感器采集的轴承的非平稳信号往往被严重的背景噪声覆盖,使得故障特征的提取非常困难。为了解决这一问题,提出一种变转速下L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的张量主成分分析(tensor robust principal component analysis,TRPCA)滚动轴承故障特征提取方法。首先,使用时频表示(time-frequency representation,TFR)作为正向切片构建张量,分别探讨滚动轴承时变故障特征在张量域中的管稀疏性和背景噪声在张量域中的低管秩性。进而使用L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的TRPCA对故障特征张量进行提取,得到管稀疏的故障特征张量。最后将提取的故障特征张量在通道索引中进行融合,得到能够有效表征故障特征的时频表示。仿真和试验分析验证了该方法在轴承故障特征提取中的有效性。

关键词：张量故障特征提取变转速工况张量主成分分析(TRPCA) 管稀疏

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