基于运行模态分析的某民机低频固有特性研究

运行模态分析(Operational Modal Analysis,简称OMA)是一种基于环境激励的模态参数识别技术,是结构健康监测的重要手段。为了研究某民机在实际运行中的振动特性,在其滑跑过程中,利用加速度传感器采集飞机特定部位的振动响应信号。通过频域空间域分解(Frequency and Spatial Domain Decomposition,简称FSDD)的方法从响应信号中分析得到该民机特定低频模态。根据试验结果对计算模型进行修正,最终通过有限元分析(Finite Element Analysis,简称FEA)计算获得其全部低频模态。实践表明,将运行模态分析与有限元分析相结合,共同获取飞机在特定情况下的动力学特性的方法是可行的。     

基于运行模态的复合材料梁脱层损伤识别

为了实现复合材料结构损伤的定位与定量识别,利用传递率函数的运行模态分析方法探讨了复合材料梁无损检测方法,通过对加速度传递函数的最小二乘拟合,得到结构的模态频率和阻尼,对传递率函数矩阵奇异值分解,得到结构的振型。运用曲率模态(CMS)和曲率模态变化率(CMSI)作为损伤指标,对具有单损伤、多损伤和不同损伤程度的复合材料梁结构进行模态分析,并对两种损伤指标的识别敏感性进行对比。实验结果表明:CMS和CMSI在损伤位置发生突变,通过突变可以识别出损伤的位置和大小,并且能够对结构中的多损伤进行识别;CMS和CMSI的突变极差值随着损伤程度的增加而增大,说明CMS和CMSI具有定量识别损伤程度的能力;与CMS相比,CMSI对复合材料梁结构损伤识别更为敏感。     

高精度火箭橇试验轨道随机不平顺分析

对实测高精度火箭橇试验轨道随机不平顺功率谱密度(PSD)进行B样条插值,得到拟合用PSD平均曲线.对此曲线采用最小X方回归与粒子群优化算法,得到了指数函数形式的PSD函数参数值.基于PSD进行频率采样,利用Monte Carlo法模拟得到随机相位,然后利用Blackman-Turkey法模拟得到试验轨道空间域内的不平顺大小.分析与模拟结果表明:高精度火箭橇轨道随机不平顺具有低频、低幅值和低功率特性.随机不平顺对数PSD值随频率的增加而趋于稳定值.     

改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究

针对总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-res...     

离心压气机不稳定流动的时频特征分析

离心压气机失稳过程是一个非常复杂的动态过程,提高离心压气机运行的可靠性需要准确获取失稳过程的时频特征。针对带无叶扩压器的高速离心压气机失稳过程中叶轮出口的动态压力数据,采用时空本征模态分解(STIMD)算法和经验模态分解(EMD)算法进行分解,得到了多个本征模态函数(IMF),并结合Hilbert变换对不稳定流动的动态特征进行分析。结果表明,STIMD算法得到了深喘和浅喘的时频信息,观察到了频率在150 Hz附近持续波动的失速现象,并捕捉到了浅喘先兆的频率曲线由抖动向恒定的过渡过程。STIMD算法改善了EMD的模态混叠问题,为压气机失稳分析提供了一种工具。     

基于模态发生器的进气道风扇噪声及声衬降噪实验

为研究发动机进气道风扇噪声特性及声衬降噪效果,使用模态发生器提供声源,采用固定麦克风阵列和旋转扫描耙装置测量进气道内噪声信号,进而利用周向和径向模态分解方法得到声模态幅值,对影响模态分解结果的关键因素进行了研究。对周向模态在时域内进行分解,得到幅值和相位的时变特性。最后完成了2套声衬实验件降噪效果测试。结果表明:模态发生器提供的声源可获得风扇噪声的主要模态特征,包括模态幅值、旋转角速度等;满足采样定理条件,径向模态n=0情况下模态发生器产生的主模态和扬声器数量无关;使用旋转扫描耙装置测量声模态,旋转扫描耙的采样位置数对测量结果影响可忽略;在设计频率下,声衬降噪效果良好。模态发生器提供的进气道风扇噪声源可用于对声衬设计方法进一步实验验证。      

多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。     

大展弦比机翼模态测试研究

建立大展弦比长直机翼有限元模型,采用谐响应法,以机翼一弯和航向振动为例,仿真再现了基于纯模态法的全机地面振动试验的模态测试过程,分析了激振力矢量对相同位置的不同自由度测量点相位和指示函数的影响。结合某型飞机全机地面振动试验,分析了是否考虑航向自由度响心对模态广义质量的影响,解释了机翼航向振动模态参与计算的颤振分析结果偏低的现象,并提出了航向振动模态参与计算的原则。     

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

利用输出误差时间序列模型识别结构时变模态参数

基于振动系统运动方程,建立了描述系统输入和输出关系的输出误差时间序列模型,论证了该模型中外源多项式系数的性质。利用基于UD分解的递归最小二乘参数估计方法估计OE模型的参数,从而得到结构的时变模态参数。数值仿真结果表明用此方法来识别时变模态参数是可行的。     

基于左矩阵分式模型的模态参数识别方法

提出一种多输入多输出(MIMO)系统的宽频模态参数识别算法。该方法基于频响函数(FRF)的左矩阵分式模型(LMFD),通过最小二乘法在z域内求解模态参数,避免了s域内矩阵的病态问题。针对左矩阵分式模型的特点,给出了一种通过主分量分析(PCA)建立稳定图的方法。指出了传统的频域多参考点(PRFD)方法与基于左矩阵分式模型识别方法之间的关系。最后采用GARTEUR模型仿真算例与飞机模型的实测算例对所提出的方法进行了验证,结果表明该方法具有良好的识别效果。     

有理分式正交多项式频响函数模态参数识别

 讨论一种多输入的频域模态参数识别方法。该方法将频响函数表示为具有矩阵系数的有理分式,利用Forsythe 正交多项式减少方程的病态并解耦系统矩阵,随后运用特征值与奇异值分解求解系统的极点与留数。使用欧洲国家航空界广泛使用的GARTEUR 飞机模型进行仿真计算。结果表明:该方法在30 %噪声下仍具有对严重耦合模态的识别能力;振型识别较为准确;适当提高分母阶次能取得更好的识别结果。     

MODAL PARAMETERS EXTRACTION WITH CROSS CORRELATION FUNCTION AND CROSS POWER SPECTRUM UNDER UNKNOWN EXCITATION

Artificial excitation is the most employedtype,but it is not suitable for some large- scalestructures such as platforms,bridges and build-ings,because a sufficient amount of excitation en-ergy can be needed to vibrate these structures,andthat impliesthe dangerofdamaging them locally orglobally.So natural excitation ( such as wind,wave,and traffic excitation) can be used in thesecases.However,a measure of the input force be-ing applied to the systems is not available and onlythe response can be…     

组合压气机旋转失速特征的小波分析

采用高频响动态压力探针测量了小流量轴流/离心组合压气机的旋转失速和喘振,并采用基于Morlet小波时频分析和小波系数奇异分解的方法分析了压气机失速信号.研究结果表明:稳定工况下,频率分量较多、幅值较小.失速工况下,特征频率能量较大、且成倍频关系.在该组合压气机的失稳过程中,并没有引起大幅度的压力脉动.压气机光滑地从失速前出现的模态波过渡到完全失速.周向存在2个失速团,失速团传播速度约为44.8%~45.9%转速.      

基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识

提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性.     

Effects of Machine Tool Configuration on Its Dynamics Based on Orthogonal Experiment Method

In order to analyze the influence of configuration parameters on dynamic characteristics of machine tools in the working space, the configuration parameters have been suggested based on the orthogonal experiment method. Dynamic analysis of a milling machine, which is newly designed for producing turbine blades, has been conducted by utilizing the modal synthesis method. The finite element model is verified and updated by experimental modal analysis (EMA) of the machine tool. The result gained by modal synthesis method is compared with whole-model finite element method (FEM) result as well. According to the orthogonal experiment method, four configuration parameters of machine tool are considered as four factors for dynamic characteristics. The influence of configuration parameters on the first three natural frequencies is obtained by range analysis. It is pointed out that configuration parameter is the most important factor affecting the fundamental frequency of machine tools, and configuration parameter has less effect on lower-order modes of the system than others. The combination of configuration parameters which makes the fundamental frequency reach the maximum value is provided. Through demonstration, the conclusion can be drawn that the influence of configuration parameters on the natural frequencies of machine tools can be analyzed explicitly by the orthogonal experiment method, which offers a new method for estimating the dynamic characteristics of machine tools.     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.     

基于模态滤波器的柔性智能桁架结构振动主动控制实验研究

基于模态滤波器技术和最优控制理论 ,在测量加速度的情况下 ,采用独立模态空间控制方法研究了空间柔性智能桁架结构的振动主动控制问题。在研制了智能桁架结构的基础上 ,基于计算机控制系统理论 ,采用加速度测量进行了柔性智能桁架结构的实时计算机振动主动控制实验研究。实验结果表明该控制方法是行之有效的     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

螺栓联接结构模态频率有限元计算的简化方法

螺栓联接是机械结构中广泛采用的联接形式,而螺栓预紧力是影响螺栓连接结构的模态频率值的主要因素。通过对经典螺栓理论进行研究,提出了一种模拟螺栓预紧力的简化方法,并使用有限元软件对简化前后的螺栓联接结构进行了模态分析。研究表明,该方法模拟螺栓联接预紧力所得的模态频率的结果与模态试验结果吻合较好,并且与简化前螺栓联接结构的有限元计算结果有很好的一致性,并且计算速度有很大提高。表明所提出的方法可行,能满足工程要求,具有一定的应用价值。