微弱信号检测技术

分析了近年来国内外微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况;对弱信号检测的背景、类型、方法和应用作了较为详细的介绍。     

基于数字滤波器的伺服系统谐振抑制方法

针对飞行仿真伺服系统(转台)中存在的机械谐振问题,在分析传统陷波器及二阶低通滤波器谐振抑制原理的基础上,提出了一种双二次谐振抑制数字滤波器.该双二次型数字滤波器结合了传统陷波器和二阶低通滤波器的特点,能够将谐振点和反谐振点同时抑制.通过理论分析与仿真验证相结合的方式,阐述了该双二次型数字滤波器能够同时抑制正反谐振点的原理,并将该滤波器加入到了转台系统中进行实验.实验结果表明,所设计的滤波器在提高跟踪精度的同时有效拓宽了系统的带宽.      

某型机空中共振数据分析和参数识别

对于新研直升机,必须考虑旋翼与机身耦合不稳定性问题———地面共振和空中共振。以某型直升机作为研究对象,根据其飞行状态下实测载荷和振动数据对该型直升机空中共振情况进行了分析,并采用移动矩形窗方法识别了旋翼摆振模态的阻尼和频率,初步摸索了一套直升机空中共振实测数据分析和参数识别方法。     

应用气动谐振点火的氢氧小发动机试验

将气动谐振点火技术应用于小推力氢氧火箭发动机的设计,通过分析不同混合比下的比冲和燃气温度,确定了氢氧小发动机的总体参数,开展了在不同工况下点火器的单独试验,氢氧小发动机的全系统试验以及小发动机脉冲起动试验。研究结果表明,氢氧小发动机可以实现多次重复起动,结构完好,性能稳定,验证了应用气动谐振点火技术氢氧小发动机的可靠性及方案的可行性。     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

相位共振/相位分离一体化技术在导弹模态试验中的应用

主要介绍了相位共振/相位分离一体化的模态识别技术,并将该技术成功的应用于某型导弹的模态试验,有效的提高了导弹模态的识别质量和效率,具有重要的工程意义.     

应用圆盘工装谐振实现高量级随机振动

针对高量级随机振动试验提出了一种利用工装谐振原理在振动台上实现高量级振动的试验方法。首先在理论上分析振动台系统的圆盘工装的振动特性,利用谐振原理设计了结构响应放大装置,并在理论上分析了该装置的结构响应放大的可行性,最后应用该装置成功完成了伺服机构高量级步进随机振动试验,验证了其在高量级随机振动试验中的有效性。     

多胞局域共振型超材料的减振实验研究

弹性波/声波超材料具有许多超常力学性质,为航空、航天和船舶等领域的装备减振降噪提供了新途径。本文介绍多胞局域共振型超材料的减振实验研究。该研究基于局域共振元胞的频散分析、波动传递率分析和周期结构的振动响应计算,讨论了超材料在带隙频率区内外的波动传播。设计制造了具有低频带隙的轻质周期性局域共振超材料构型,并用于空间桁架结构的振动抑制实验。实验结果表明,在15~45 Hz的带隙频率区间,多胞超材料减振装置可使振动传递率降低30 dB以上,展现出良好的减振效果。     

纵扭复合型压电超声电机的研究

概述了纵扭复合型超声电机研制过程中的几个关键技术问题。内容包括电机的工作原理 ,指出了压电陶瓷片的安放位置 ,确定了一种电机的结构形式 ,该结构形式能调节所需两共振频率趋于一致。用优化方法对该结构形式的定子进行动力学设计 ,提高了设计效率 ;驱动控制电路 ;电机加工中应注意的问题。最后装配了一台直径 45 m m的电机 ,实验表明电机具有一定的转速和扭矩。     

带桨间磁流变阻尼器的直升机"地面共振"开-关控制研究

防止直升机出现“地面共振”是直升机研制过程中必须解决的动力学问题。磁流变阻尼器作为可控阻尼器具有结构紧凑、功耗小及输出力大等优点。本文建立了带有桨间磁流变阻尼器的直升机“地面共振”空间模型运动方程,采用开—关(on—off)控制方法来抑制“地面共振”,并进行了仿真计算和控制结果分析。结果表明,采用桨间磁流变阻尼器抑制“地面共振”比粘弹性阻尼器有更好的可控性。