Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

电液位置伺服系统的动态试验研究

本文研究了快速响应的电液位置伺服系统动态试验,着重讨论了在实践中如何选择伪随机二位式最大长度序列(PRBS)参数的问陋,并提出快速响应系统PRBS参数选择的原则,使系统辨识精度提高约15％。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

自适应控制方法的直接命中目标本体的平行接近制导律

本文在最少量测条件下采用视线角速度ｑ趋于零的指标函数和低阶等效辨识模型与快速自适应控制方法实现了战术导弹的平行接近制导律。这种最优制导律可以实现直接命中目标本体，实现一弹多用，可以用于反导弹的控制。能使制导装置简化并使其尺寸和重量减小，算法简单易于工程使用。经过大量数学和半实物仿真试验表明，上述成果可应用于实际工程当中。     

线性回归模型岭迹选择主元方法及应用研究

针对线性回归模型的多重复共线性问题，在理论上，引入方差膨胀因子，从量化的角度探测线性回归模型的多重复共线性；并采用岭迹分析法对此类模型的结构辨识方法展开研究，归纳了岭迹选择主元的若干原则，并通过实际计算证实了该方法的有效性。     

随机多变量连续系统的辨识

本文讨论了由随机向量微分方程描述的多变量连续系统的辨识问题。虽然假定微分方程中的噪声项是白噪声,但是用方脉冲函数积分微分方程后,所得到的代数方程中的噪声项却是有色噪声。为了得到无偏的参数估计,本文提出一种预滤波方法。仿真例子表明这种方法是很有效的。     

非线性飞机参数化模型与控制有效率的实时检测

针对非线性飞机方程的控制有效率进行了故障检测与诊断，通过将吹风表格数据处理成一种参数化非线性函数，找出了飞机状态量与控制律分离的控制有效率表达式和检测方法，算法中将检测结果与对应故障模式进行了分类处理，提高了算法的鲁棒性，最后用飞机的实例进行了仿真验证，结果表明，该算法具有较高的检测精度和较快的检测速度。     

模态参数识别在飞行颤振试验中的应用

 本文介绍了飞机飞行颤振试验的简况、颤振试飞数据处理的特点和一些特殊要求。简要介绍了用频域参数识别方法和时域参数识别方法识别模态频率和阻尼的基本原理和基本数学模型。文中着重介绍了为解决颤振试飞中所获得的信号的信噪比差,而又要求识别的模态阻尼值的精度比较高这个矛盾和为了尽量缩短数据分析所花费的计算时间而采取的若干措施。     

获取自由飞模型气动导数的综合飞行试验研究

过去已进行过多个机种的自由飞模型大迎角特性试验，但均为单一项目的试验，现介绍了将获取放宽静稳定度特性和气动导数两个项目综合于一个自由飞模型飞行试验项目中的情况，用脉冲升降舵激发起模型的纵向短周期运动，用参数辩识方法获取气动导数，试验结果表明这种方法是可行的，为从事本专业及相关专业的科研人员提供了参考。     

环境激励条件建筑结构的试验建模研究

通过环境激励模态识别技术对一座中高层新结构大楼环境激励试验建模研究。首先介绍了试验模型设计 ,并在现场测量整栋大楼在环境激励下的振动响应。然后采用新发展的频率空间域方法 ( FSDD)进行模态识别 ,分别在 0～ 4.5 Hz和 0～ 6.5 Hz频率范围识别出 9阶弯曲和扭转模态频率和振型。采用频率空间域方法识别了结构的阻尼特性 ,并得到满意的结果。所得试验模型已成功应用于 CFT大楼的有限元动态模型修正。所研发的试验建模技术可望在结构响应预报 ,健康监测和振动控制中发挥重要作用