为实现通过测量齿轮传动噪声来分析齿轮加工工艺的目标开发了一套齿轮传动噪声测量系统。利用硬件系统现场采集与分析处理齿轮噪声并实时显示噪声信号的处理结果;为了对噪声信号做进一步对比分析利用硬件系统的USB模块与上位机进行数据通讯通过上位机信号处理软件对齿轮传动噪声信号做FFT分析和细化谱分析并对处理结果进行实时显示及保存。实验结果表明该系统能准确采集与处理齿轮传动噪声信号并能有效分析噪声信号的特征频率可用于齿轮加工工艺的分析。

通过对齿轮振动模型的分析和简化,阐述了载荷对齿轮振动的影响,找出了齿轮在载荷作用下振动的主要特征频率,并经大量的实验证实.

以简支矩形板为例,通过声辐射模态研究结构声辐射问题.从物理和数学意义上对声辐射模态进行了解释,并对声辐射模态的自由度进行讨论.由于声辐射模态形状是频率的函数,这限制了声辐射模态在噪声控制中的应用.本文提出对声辐射模态算法进行改进,使声辐射模态形状在中、低频时与频率无关.最后进行了数值计算研究,结果表明,这种方法是可行的.

为了实现固体材料内部声发射信号的检测，提出了一种新型结构的全光纤F-P干涉仪。将2×2光纤耦合器的一个入射端与一个出射端焊接相连，以其代替传统的反射腔面，构成光纤环形传输腔，腔体贴附或埋入待测固体中检测声发射信号。通过理论推导和计算机仿真，确定了此结构光纤传感器的检测特性。实验以大理石板作为待测介质，对利用信号发生器驱动压电陶瓷（PZT）作已知声发射源在大理石板中产生的连续型声发射信号，及冲击波作用下大理石板中产生的突发型声发射信号进行了检测，并利用Fourier变换得到了声发射信号的特征频率。实验结果表明，此种结构传感器能够检测材料结构中使光纤轴向伸缩长度达10^-8m量级的声发射信号并识别其特征频率。该结构光纤传感器无需光程的匹配，适用于大尺度构件的监测，是材料结构健康检测与监控的...

文章介绍了对某车型液压助力转向泵工作噪声进行试验测试和阶次分析的方法与结果。通过对量产件与市场返回件的噪声对比测试,分析其噪声阶次、噪声峰值及对应发动机转速,逐步找出影响助力转向泵噪声最为关键的因素与性能水平,并最终得到峰值噪声对应的特征频率,为寻求改善方案提供了试验数据支持。

汽车音响系统故障或损坏,部分是受到来自生产、运输和使用过程中产生的振动过载引起的。为准确评估车载音响系统抗振可靠性,首先建立基于设计准则的失效功能函数可靠性分析模型,并从理论上推导了利用设计准则建立失效功能函数的可行性及有效性;接着建立音响系统特征频率分析有限元模型,采用蒙特卡洛方法,对音响系统的抗振可靠性评估过程进行仿真。仿真结果显示,设计余度为30%时的音响系统一阶抗振可靠度为96.78%,满足音响系统一阶抗振可靠性要求。

为了弥补局部均值分解（LMD）在处理非平稳、非高斯信号的不足,提出一种基于补充总体局部均值分解（CELMD）和频谱分析相结合的轴承故障诊断方法.该方法向原信号成对地添加符号相反的白噪声,首先对含噪信号进行LMD分解,得到一系列的乘积函数（PF）,再选取包含最丰富故障信息的PF分量,最后对该PF分量进行FFT变换,提取故障特征频率,实现对轴承状态和故障类型地识别.通过对仿真信号和轴承振动信号地分析,表明该方法不仅能消除残留白噪声和抑制模态混叠还可以提高故障诊断的准确性和有效性.

采用激光粒子动态分析仪研究了低雷诺数时密度比对自由圆射流近喷嘴区轴线相干结构特征频率的影响.空气射流和二氧化碳射流核心区的末端,能谱上才出现显著的峰值,其Strouhal数约为0.41.氢气射流时在喷口附近(x＜D)即已在能谱上观察到显著的峰值,Strouhal数约为0.21,当Re≤496.6时,能谱上只出现一个峰;当Re＞496.6时,随x的增大,能谱上出现了基波的高次谐波.

液压泵振动信号常湮没在强噪声背景中,为准确提取其特征频率,提出自适应随机共振形态学方法。首先采用以广义相关系数为目标函数的量子遗传算法对随机共振系统参数进行优化,再将优化后的参数代入随机共振系统对液压泵振动信号进行降噪预处理,最后利用形态学差值滤波器提取振动信号的特征频率。仿真实验和液压泵故障模拟实验结果表明,该方法能够准确地提取出振动信号的各种频率特征,优于其他特征提取方法。

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点，提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法，将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析，明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽；根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数，采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构；利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理，通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率，利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证，该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调，并能找出反映故障的敏感特征频率。