一类MIMO状态可观测非线性系统的激励辨识

研究一类多输入多输出(MIMO)状态可观测非线性系统的激励辨识问题,输入激励信号采用高斯白噪声,均匀采样获得输出状态数据;根据Girsanov定理获得系统参数的渐近无偏估计;数值仿真试验说明了该方法的有效性并发现多变量耦合辨识中的噪噪比(NNR)现象;最后给出该系统的分步激励辨识算法。     

用卡尔曼滤渡技术识别振动系统参数

本文提出了利用卡尔曼滤波技术识别线性定常振动系统参数的方法。 首先,将系统动力学方程转化为离散的可观标准型状态方程;为了应用卡尔曼滤波技术,再将一个单输入多输出系统的标准型参数识别问题转化为若干个单输入单输出系统的状态估计问题。接着,介绍了三组实用的滤波公式以及选取滤波键所需的初始信息的方法。然后,列出了由滤波得到的标准型参数求得振动系统的复模态参数和固有模态参数所用的转换公式。最后讨论了本文所提出的方法,并给出了一个模型的模拟试验结果。     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

具有特定功率谱形式的随机信号数字模拟

当用计算机模拟满足一定功率谱规律的离散数字随机信号时,通常是对伪随机白噪声离散数字信号进行数字滤波来模拟。但由于成形滤波器的输入信号为白噪声,导致数字滤波结果与滤波步长h有密切关系。本文通过实例,给出了一种修正数字滤波步长对模拟结果影响的方法。     

风洞天平动态特性多阶惯性补偿技术研究

在高超声速风洞测力试验过程中,冲击载荷或动态载荷激励测力系统结构振动,天平输出信号中包含了振动干扰量,可通过动态补偿方法进行改善,但现有方法处理方式单一,精度受限。根据测力系统结构特点,将测力系统简化为带集中质量的悬臂梁模型,应用振动理论方法,得到了该系统的自由振动解析结果。在自由振动特性研究中,考察了各个振型对测力的干扰以及各个振型加速度分布规律,提出了天平"多阶惯性补偿方法",并得到了理论补偿系数;进而利用有限元仿真和小波变换后处理方法,对该方法进行了仿真验证。结果表明,相比传统方法,该方法有效提高了天平动态性能。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

提出了 GPS/ INS位置、速度、姿态组合方法 ,并把线性时变离散系统的 H∞ 滤波应用于组合系统。由于 GPS存在多路径误差及 SA误差等原因 ,难以确定准确的噪声统计模型。H∞ 滤波对噪声的不确定具有鲁棒性 ,所以用于组合系统能取得高于 Kalm an滤波的效果。文中对基于Motion Pak惯性组件和三个 Jupiter GPS接收机组成的组合系统进行了实验研究。实验结果表明 ,H∞ 滤波取得了较好的效果 ,特别是位置精度有较大的提高     

∞滤波在GPS／INS组合导航系统中的应用研究

提出了ＧＰＳ／ＩＮＳ位置、速度、姿态组合方法，并把线性时变离散系统的Ｈ∞滤波应用于组合系统。由于ＧＰＳ存在多路径误差ＳＡ误差等原因，难以确定准确的噪声统计模型。Ｈ∞滤波对噪声的不确定具有鲁棒性，所以用于组合系统能取得高于Ｋａｌｍａｎ滤波的效果。文中对基于ＭｏｔｉｏｎＰａｋ惯性组件和三个Ｊｕｐｉｔｅｒ ＧＰＳ接收肌组成的组合系统进行了实验研究。实验结果表明，Ｈ∞滤波取得了较好的效果，特别是位置精度有     

开环光纤陀螺信号测试与小波去噪

建立了开环光纤陀螺测试系统,分析了干涉型开环光纤陀螺信号中主要噪声的产生机理和特点,利用小波分析的方法进行了去噪.与常用的滤波方法如平滑滤波、低通滤波等进行了对比,结果表明,小波分析较好地满足了在噪声干扰下对光纤陀螺微弱输出信号的检测要求,在有效滤除了噪声的同时保留了信号的细节信息.文中分析了去噪阈值的选取,比较了不同小波基情况下去噪效果的差异,通过实验证明了多尺度小波分析对光纤陀螺信号去噪的有效性.     

多点随机振动控制中的互谱矩阵研究

多振动台随机振动实验中必须设置完整的参考谱矩阵。针对控制点之间互谱和自谱的关系，本文提出了将参考谱矩阵的正定性作为其能否物理可实现的判定条件，并为具有控制点之间完全相干要求的谱矩阵建立了类似Cholesky分解的方法。利用优化逆系统求解驱动信号，避开了传统控制方法中直接对频响函数矩阵求逆的过程。仿真算例表明对控制点之间互谱的控制效果令人满意。     

Morphological Undecimated Wavelet Decomposition Fusion Algorithm and Its Application on Fault Feature Extraction of Hydraulic Pump

Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals.     

多维随机振动试验条件制定方法研究

提出了一种以产品遥测振动时域信号为基础的多维随机振动试验条件制定方法。应用此方法确定的多维随机振动参考谱矩阵满足正定性要求。实例自闭环多维随机振动试验控制结果表明,本文方法合理可行。     

基于静态小波分解的机加工表面图象滤波

由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性，机加工表面图象上会存在白噪声，为了削弱这些噪声的影响，提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法，该方法首先将机加工图象分解至静态小波域。然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零，将此算法应用于机加工图象噪声滤波，并与基于Mallat分解的滤波算法和另外三种典型图象滤波算法进行比较，结果表明，该方法不仅可以有效的去除噪声，而且还可以保持图象的精密纹理结构。     

Variational Mode Decomposition for Rotating Machinery Condition Monitoring Using Vibration Signals

The failure of rotating machinery applications has major time and cost effects on the industry.Condition monitoring helps to ensure safe operation and also avoids losses.The signal processing method is essential for ensuring both the efficiency and accuracy of the monitoring process.Variational mode decomposition(VMD)is a signal processing method which decomposes a non-stationary signal into sets of variational mode functions(VMFs)adaptively and non-recursively.The VMD method offers improved performance for the condition monitoring of rotating machinery applications.However,determining an accurate number of modes for the VMD method is still considered an open research problem.Therefore,a selection method for determining the number of modes for VMD is proposed by taking advantage of the similarities in concept between the original signal and VMF.Simulated signal and online gearbox vibration signals have been used to validate the performance of the proposed method.The statistical parameters of the signals are extracted from the original signals,VMFs and intrinsic mode functions(IMFs)and have been fed into machine learning algorithms to validate the performance of the VMD method.The results show that the features extracted from VMD are both superior and accurate for the monitoring of rotating machinery.Hence the proposed method offers a new approach for the condition monitoring of rotating machinery applications.     

一种基于纵弯模态复合的新型两自由度直线超声电机的研究

提出了一种基于两个弯曲振动模态与一个纵向振动模态复合的新型两自由度直线超声电机。介绍了这种电机的结构特点。阐述了电机实现两个自由度直线运动的原理，并从理论上证明了电机驱动点的运动轨迹为椭圆运动。在此基础上，利用有限元方法设计了电机，并制造了原理性样机。利用PSV-300F多普勒激光测振仪对电机的工作模态进行了测试，实验结果表明，电机的工作振型和工作频率等均满足设计要求。电机的试运行表明了其工作原理和设计结果的正确性，并给出了电机的输出性能。最后指出了该样机存在的问题和改进措施。     

再入飞行器复杂结构随机振动响应分析研究

本文用MSC／NASTRAN软件对再入飞行器复杂结构轴向随机振动试验和横向随机振动试验进行了响应分析，并与试验测量结果进行了比较，两者基本相符：加速度响应均方根值预示误差小于30％（轴向随机振动响应分析）和50％（横向随机振动响应分析）。本文采用的飞行器复杂结构随机振动响应分析方法和技术途径得到试验验证。     

基于频域法的随机振动载荷下飞机结构疲劳分析

针对飞机结构疲劳特性,提出了基于频率域信息的随机载荷历程——功率谱密度函数(Power speetraldensity,PSD)估算结构振动疲劳的一种新的计算方法。首先对结构进行频率响应计算,得到结构的传递函数;将此传递函数与输入的功率谱相乘,获得结构的应力功率谱密度;再结合材料参数,选择合适的疲劳损伤模型,利用频域方法计算结构的疲劳强度。对某型飞机机翼,采用本文方法,应用有限元分析(Finite element analysis,FEA)获得了应力响应功率谱密度函数,并对机翼在随机振动载荷下的强度特性进行了模拟与分析,给出了分析结果。     

基于PID控制方法的模糊变增益振动主动控制试验研究

结合模糊控制方法智能化的特点,设计出一种不依赖模型参数且可以自动调节控制器增益的控制算法。该方法以比例、积分和微分(Proportional integral and derivative,PID)控制为基础,根据系统输出及输出变化率自动调节控制器增益,使控制系统具有更强的适应能力。同时针对振动测试信号中含有噪声干扰和直流分量的情况,构造依赖模型部分参数的二阶窗函数,在保证不改变受控模态信号特征的同时有效衰减非受控模态信号干扰及直流分量。建立悬臂梁模型进行试验验证。结果表明,该方法能够使受控系统的振动幅值减小到开环时的5%以下,其效果明显优于普通PID控制。并且,通过引入二阶窗函数,系统在具有非受控模态信号干扰的情况下能够保持有效控制,使算法具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于矩阵奇异值分解的信号非周期性程度指标

首先基于矩划值分解给出信号非周期性程度指标的初步定义,然后进一步提出利用最大奇异值对应的信号分量的各段之能量熵对指标进行修正的方法,并对信号奇异值分解矩阵的构造方法作了重大改进。经若干仿真信号和实测信号的测试说明,提出并改进的非周期性程度指标的性能良好。