以一典型的由驱动轮、从动轮、张紧器和多楔带组成的三轮-带传动系统为研究对象,建立了三轮-带传动系统轮-带耦合振动计算的数学模型。模型中,带简化为纵向运动伯努利-欧拉梁,各轮和张紧器简化为刚性旋转元件。应用边界值问题(BVP)求解技术计算了带横向位移的稳态解;带的横向振动位移为时间与空间的函数,为求解方便,应用迦辽金法将其离散为时间函数和空间函数之积,计算了各带的横向振动。实验测试了一三轮-带传动系统中带的横向振动和轮的旋转振动。论文对计算结果与实测结果进行了对比,结果表明,计算值与实测值吻合较好,从而验证了模型和论文计算方法。文中计算带横向振动的方法,对计算发动机前段附件驱动系统等复杂的多楔带传动系统动态特性具有参考价值。

提出了一种新颖的抑制体自由度颤振(BFF,Body Freedom Flutter)的多输入/多输出(MIMO,Multiple Input/Multiple Output)控制律设计方法。该控制律将受控对象的不确定因素作为"未知扰动",通过受控对象的输入/输出关系对其进行估计并给予补偿,最后综合出具有高鲁棒性的MIMO输出反馈控制律。为了验证所提出的控制律设计方法对于BFF抑制的有效性,选择一大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,分别以机身升降舵与机翼外侧副翼为控制输入,飞机刚体俯仰率和翼尖加速度为反馈信号来设计MIMO自抗扰控制器。对闭环系统根轨迹分布、闭环时域仿真和闭环系统最小奇异值等进行了数值仿真,结果表明该MIMO自抗扰控制律设计方法能有效提高飞机BFF临界速度,可将飞翼布局无人机的BFF颤振临界速度提高约45.3%,并且具有很高的鲁棒性。

采用任意拉格朗日-欧拉(Arbitrary La grangian-Eulerian,ALE)描述法,推导了二维流变区域不可压流体流动的控制方程。基于刚性断面边界特点,简化得到了薄平板强迫振动绕流场控制方程,采用有限差分法开展了薄平板大幅强迫扭转振动的CFD模拟。研究发现,薄平板小幅扭转振动气动力呈线性特性,但大幅扭转振动气动力非线性显著,且气动力非线性随来流折算风速的增大而变得显著。从一个周期内气流做功来看,虽然大幅扭转振动时薄平板转动轴到后缘是耗散气流能量的气动稳定区,但当折算风速较高后,上游侧的半个薄平板表面变为气动不稳定区,此时气流对整个薄平板所作总功由负变为正,薄平板将从气流中吸收能量。研究认为,当折算风速较高时,大幅扭转振动的薄平板将进入气动不稳定状态。

薄平板在汽轮机末级叶片和风力机叶片等领域获得了广泛的应用,也作为基准对象用于流线型箱梁的颤振研究中。由于不同来流攻角对薄平板气动性能的影响不同,因此研究不同攻角下薄平板的颤振机理,把握其颤振特性,对保障结构安全具有重要意义。以宽高比为40的薄平板模型为研究对象,基于不同风攻角下的颤振导数,采用双模态耦合颤振分析方法,通过对不同攻角下颤振过程中气动阻尼、弯扭运动相位的差异性分析,研究了薄平板在不同风攻角下的颤振机理,指出了影响颤振性能的主要原因。研究结果表明:0°和3°攻角下颤振性能相似,均为扭转主导的弯扭耦合颤振;在5°和7°攻角下,薄平板虽然发生扭转主导的弯扭耦合颤振,但此时非耦合气动力提供的气动正阻尼显著减小,而耦合气动力提供的气动负阻尼增强,因而直接导致了大攻角下薄平板颤振临界风速的...

为了发展一种新的、简单通用的磁流变减震器模型,以适用于半主动悬架的动力学分析与控制。通过对磁流变减震器进行运动学和流变学分析,将减震器的作用力分为剪切项、黏性项、摩擦项、弹性项和惯性项。对于其中表征磁流变液特性的剪切项,使用魔术公式进行描述,变化魔术公式中的系数可以适应不同使用工况,达到精度和适应性的统一。以魔术公式描述剪切项是该文的特色,因此将所提出的模型称为魔术公式模型。通过参数辨识获得各项参数与施加电流的关系,建立起磁流变减震器滞回特性魔术公式模型。该模型形式简单、参数一致且参数物理意义明确,方便用于半主动悬架系统动力学分析与控制器开发。通过试验数据与仿真结果对比,证明模型有较好的精度和适用性。

剥落区长度与球轴承振动响应中的双冲击现象密切相关,传统方法对剥落区双冲击现象动力学机理建模都是基于恒定接触刚度,然而当球轴承滚道表面存在剥落时,滚动体与剥落区部分的接触区域不再为一椭圆面,滚动体与剥落区之间的接触不再满足接触刚度恒定这一条件。针对这一问题,以内圈滚道表面存在单一故障的球轴承为研究对象,基于Hertz接触理论,提出考虑滚动体与内圈剥落区之间时变接触刚度特性和时变位移激励的球轴承局部故障双冲击现象动力学机理模型,并对振动响应中的双冲击时间间隔进行分析。研究表明,该模型能克服传统的接触刚度计算方法未考虑滚动体与剥落区之间接触刚度时变性的缺点。通过仿真、实测及理论双冲击时间间隔对比,验证了该模型的有效性。

排列熵能够有效监测振动信号中的动力学突变,衡量振动信号的复杂度,在旋转机械状态监测中获得成功的应用。将排列熵应用于滚动轴承故障特征提取中,并针对排列熵对振动信号幅值不敏感,无法反映振动信号中局部能量分布差异的问题,利用滤波信号的归一化瞬时能量改进排列熵,提出一种基于改进排列熵的滚动轴承故障特征提取方法。仿真和试验数据分析结果表明,该方法能够有效识别滚动轴承共振频带,准确提取滚动轴承故障特征。

针对在奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)中,随机噪声对各阶的贡献几乎相等,导致单一SVD降噪效果不理想的问题,提出了基于SVD和频带熵(Frequency Band Entropy,FBE)相结合的轴承故障特征提取方法。针对基于FBE的带通滤波器的阶数和带宽需经验确定的问题,提出了基于信息熵最小值原则的参数优化方法。首先,对原始振动信号在相空间重构Hankel矩阵并利用SVD进行降噪处理,采用奇异值相对变化率来确定模型的阶次;然后,对降噪后的信号进行基于FBE的带通滤波,并采用基于信息熵最小值原则的优化方法确定带通滤波器的阶数和带宽。最后,对滤波信号进行包络谱分析,提取轴承故障特征频率,并用峭度指标证明了带通滤波器的有效性。通过数值仿真和实际轴承故障数据分析,证明了该方法提取轴承故障特征频率的有效性。

针对数据驱动时频分析方法(Data-Driven Time-Frequency Analysis,DDTFA)的初始相位函数估计直接影响算法的收敛性及分解精度的问题,将多尺度线调频基稀疏分解方法(Multi-Scale Chirplet Sparse Decomposition,MSCSD)引人DDTFA的初始相位函数估计中,提出了MSCSD-DDTFA方法,并应用于变转速齿轮故障诊断中。MSCSD方法采用分段线性拟合的思想,可从低信噪比信号中精确地估计出信号的瞬时频率,进而求取相位函数;DDTFA方法则可根据MSCSD估计的相位函数不失真地分离出时变非平稳信号分量;最后,可根据MSCSD估计出的瞬时频率对信号分量进行阶次包络分析,获取阶次包络谱以诊断变转速齿轮故障。算法仿真和应用实例表明该方法可准确分离出信号中的时变非平稳信号分量,并提取变转速齿轮故障特征。

针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(Multi point Optimal Minimum Entropy Deconvolution, MOMED)和双谱熵(Bispectral Entropy)的液压泵退化特征提取方法.首先针对最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution, MED)降噪效果受滤波器长度和迭代次数影响的问题,提出了一种多点最优最小熵解卷积(MOMED)降噪方法,并利用MOMED对液压泵原始振动信号进行处理,以降低原始信号中干扰成分的影响;然后采用双谱分析提取双谱熵作为退化特征,以提高对液压泵退化状态的反映能力;最后,通过对液压泵性能退化试验实测振动信号的应用分析,验证了该方法的有效性.