温度变化对振动信号传输的影响分析

针对高温振动测试过程中出现的信号传输不稳定问题,建立了热电耦合模型,研究了高温环境对信号稳定传输所产生的影响.在相关热电磁理论的基础上,采用有限元方法建立了分析模型,电信号传输过程中产生的焦耳热与对流换热的共同作用,造成了传输线的温升.依据电信号-温度灵敏度变化关系,得出了外部环境的对流换热系数变化影响电信号传输的规律,建立了相应的误差公式估算输入与输出电信号响应之间的关系.研究结果表明:输入信号有效值越大,导体温升越大,输出与输入电信号间的偏离误差越大.并进一步确定了电信号稳定性传输的影响因素,为提高高温环境下结构测试的准确性提供了有效方法.     

碰摩引起的双转子系统弯扭耦合振动数值仿真

针对共腔结构的航空发动机双转子系统单点碰摩和局部碰摩引起的弯扭耦合振动问题,建立了含碰摩力、不平衡力、转 速控制力矩的弯扭耦合动力学模型。采用4阶龙格-库塔法进行数值仿真分析,结合时域图、频域图、轴心轨迹图分析了转盘偏心 距、碰摩刚度等参数变化以及碰摩类型、转速控制时延等对双转子系统弯扭耦合振动特性的影响。结果表明：偏心距和碰摩刚度 的增大,会加剧碰摩,其特征频率的最大幅值分别增大了0.1×10-4 m和4×10-4 m左右;局部碰摩的振动响应要比单点碰摩的更加剧 烈,其特征频率的幅值更大,特征频率的成分也更复杂;转速控制时延会使系统振动不稳定,且延迟时间越长,系统振动越不稳定。 在航空发动机设计时应当充分考虑转速控制时延的影响。     

温变环境中测试信号传输的仿真及试验

信号传输理论应用于电路网络中,由基尔霍夫定律推导了离散的温度-时间信号传输模型.给出了一种基于电压和电流的迭代算法,分别实现了导线升温、降温过程的信号传输仿真分析.研究表明:测试信号幅值随温度升高而逐渐衰减,在300℃时,幅值衰减了10%左右,而在升、降温并存环境中幅值衰减更加明显.在此基础上,设计了温变环境下的振动测试试验,所得结果与仿真分析结果一致.该研究为提高振动测试信号的精度提供了一种新方法.      

疲劳寿命预测方法的研究现状与发展

综述了疲劳累积损伤理论、疲劳裂纹形成寿命预测方法和疲劳裂纹扩展寿命的分析方法,分别对常用的理论和方法进行了介绍,指出了不同理论和方法的优缺点,并对它们的发展趋势作了展望。     

基于时域有限差分的渐变温信号传输模型

建立了一种基于时域有限差分(FDTD)的渐变温信号传输模型,利用迭代求解实现了传输导线在不同时间受不同温度影响的仿真分析.结果表明:测试信号的时域平均电压幅值随温度的升高而逐渐衰减,在573K时,电压幅值仅为303K时的90%左右,衰减幅度近10%.设计了一种渐变温环境下的振动测试试验,所得的输出信号的自功率谱峰值和时域平均电压幅值均随温度升高而减少,试验结果与仿真分析结果一致.此研究结果有助于提高振动测试的准确性.      

航空发动机非线性转子系统同步全周碰摩的 温度影响分析

转子和静子碰摩是过程复杂且危害性很大的故障。为研究摩擦热对同步全周碰摩响应的影响,以航空发动机压气机转子为研究对象,考虑其刚度特性,建立了非线性转子系统分析模型,研究了单盘转子摩擦热碰摩响应特性,进行了数值分析,并与未考虑摩擦热效应的碰摩响应进行了对比。结果表明:碰摩处温度径向随相对碰摩点距离的增加呈非线性增大,周向呈对称分布并在30°时几乎等于室温;当考虑摩擦热效应时,发生同步全周碰摩的转速范围整体缩小,转子径向位移增大,摩擦热降低了同步全周碰摩的稳定性。     

转子振动故障信号的盲分离

介绍了盲源信号分离基本原理。基于最小化互信息原理,建立了用独立分量分析方法估计分离矩阵的加速梯度法,并给出了实现步骤。利用所建立的方法进行振动信号盲源分离的数值仿真,分离后的信号波形与源信号一致。对具有故障的实际转子进行多传感器信号采集并进行盲分离,不同故障的特征被分离开来。分析实例体现了所建立的方法在盲源信号分离中的有效性和对转子故障分离的实用性。      

压气机转子叶片所受激励的相关性

为了分析复杂流场对叶片的作用,研究了压气机内三种非定常气动激振形式:上游叶片排尾迹、进气畸变和旋转失速的相关性.通过在单级低速轴流压气机试验台上获得的数据,采用自相关和互相关方法,研究三种激励的特性,分析激振信号的相关性机理.结果表明:多次自相关可以清晰地显示出信号的特征频率,有效地抑制干扰噪声;激励信号之间具有很强的...     

基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断

为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法。采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类。利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比。结果表明:阶次分析方法的测试准确率约为99.8%,标准差小于0.09%,均优于传统特征提取法。基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性。     

单目视觉车道线识别算法及其ARM实现

首次将ARM技术应用于汽车的自动导航,使用Intel公司生产的基于ARM10的PXA255作为核心处理器,详细讨论了硬件平台与接口的设计.结合单目机器视觉实现了一种基于像素的图像处理算法,该算法能成功地提取道路中的白色车道线,为车辆自动导航提供了准确的图像信息,并将处理时间控制在70 ms以内,取得了很好的实时效果.同时,建立了一种简单有效的透视投影模型,实现图像坐标系与摄像机坐标系之间的映射,不仅为图像处理算法提供了有效的约束条件,而且获取了道路的深度信息.在沪宁高速南京段的实验结果表明该算法的实时性与精确性已基本满足安全行驶要求.