基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

用Morlet小波变换研究舰船横摇垂荡耦合特性

本文探索了用小波变换方法对舰船横摇垂荡非线性耦合动力学特性的研究.对于考虑与垂荡二次耦合的舰船横摇方程,用Morlet小波变换分析其摇摆响应动力学特性,研究分析了船舶在几种典型波浪中的状况:稳定区域中的横摇回复和稳态横摇;非稳定区域的横摇发散;以及混沌现象.研究表明,通过小波变换所特有的时频窗,对横摇响应小波变换系数的模和相等信息进行分析,可以获得船舶横摇-垂荡耦合非线性动力学幅值和频率的各种典型特征.     

渔船非线性横摇理论研究分析

为讨论船舶在波浪中的非线性横摇,应用非线性动力学的方法对现象进行理论分析,得到主共振情况下船舶运动稳态响应的解析解,并对实船进行稳定性分析。通过不同波浪条件下船舶非线性横摇运动的模拟计算,预报船舶在横浪中的横摇运动,预报结果与试验结果比较一致。     

海上舰船横摇运动数学建模

为了研究船舶结构横摇动力学特性,提高船舶航行安全性,本文采用多体动力学方法,建立船舶横摇动力学模型,并给出船舶航行载荷的积分变换方法。通过采用Matlab软件编程计算,得到船身横摇动力学响应。同时计算结果与实际情况吻合较好,可为船舶结构设计提供参考。     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.     

ICA技术在舰船信号分析中的应用

随着船舶动力系统动力增强,内燃机的振动信号频次及幅度提高,振动信号的非线性冲击特性更加显著。传统的内燃机信号分析通过统计算法分析信号的幅值变换,信号频率变换通过时域变换完成,而信号的非线性冲击特性对动力系统性能影响较大,需要进行滤除。ICA是一种基于Hilbert变换的信号分析方法,能够在幅值和频率上分析信号分布密度。本文在分析了舰船柴油内燃机振动信号特性的基础上,利用ICA分析了信号时频变换特性。     

基于HHT的船舶综合电力系统故障时间定位新方法

针对强噪声环境下船舶综合电力系统故障时间定位精度不高的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和自适应软阈值法的船舶综合电力系统故障时间定位新方法。首先,电能信号经EMD分解为若干固有模态函数(IMF),对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时幅值向量。然后,在分析故障波形变化规律的基础上,定义并计算故障信号的瞬时幅值差分向量。最后,设计一种自适应软阈值处理方法,将瞬时幅值差分向量变换为故障时间特征向量,经加权均值后,实现故障时间定位。仿真试验结果表明,该方法能够精确定位不同强度噪声下的故障起止时间,在1 k Hz采样频率下精度为0.88 ms,适用于实际船舶综合电力系统故障的时间定位。     

船舶内共振动力学行为的研究

本文考虑船舶横摇与纵摇的非线性耦合运动，采用摄动分析及数值计算方法，研究了船舶存在内共振时的非线性动力学行为。研究表明，船舶非线性运动的重要特征是响应不对称、调幅调相及饱和等现象，为揭示船舶在高海情下的倾覆机理奠定了基础。     

随机海况下的非线性船舶横摇和倾覆

本文考虑波浪的随机性和船舶恢复力矩及阻尼的非线性，提出了船舶在随机海浪上航行时的横摇运动方程，根据非线性随机动力学的理论和方法，提出了时域横摇非线性随机运动计算方法，研究了横摇的非线性和随机动力学行为，并对实船在不同有义波高下的动力响应进行了计算，算例表明本文提出的方法是可行的。     

基于HHT和BP神经网络的船舶电力系统故障定位

针对船舶电力系统故障难以精确定位的情况,将Hilbert-Huang变换(HHT)和BP神经网络应用于船舶电力系统故障节点定位。首先,采集各节点电流信号,经过EMD分解得到若干IMF分量,对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时振幅向量。然后,将各节点的瞬时振幅向量之和作为电流信号的特征量输入到带有动量因子的BP神经网络中进行训练,利用训练好的神经网络进行故障节点定位。最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

风帆助航船非线性横摇倾覆概率研究

风帆助航技术为船舶利用可再生能源提供了途径,但随着横摇的幅度加大,导致船舶倾覆的概率也增大。文章采用数值分析的方法对风帆助航船舶的非线性横摇方程进行分析求解,对有风帆助航与无风帆助航船在风浪作用下产生倾覆的概率作了比较,为采用风帆助航技术的远洋船舶在符合初稳性和气象衡准稳性条件下的横摇倾覆防范提供研究思路。     

参数横摇下大型集装箱船外飘砰击的近似计算方法（英文）

Since the research of flare slamming prediction is seldom when parametric rolling happens, we present an efficient approximation method for flare slamming analysis of large container ships in parametric rolling conditions. We adopt a 6-DOF weakly nonlinear time domain model to predict the ship motions of parametric rolling conditions. Unlike previous flare slamming analysis, our proposed method takes roll motion into account to calculate the impact angle and relative vertical velocity between ship sections on the bow flare and wave surface. We use the Wagner model to analyze the slamming impact forces and the slamming occurrence probability. Through numerical simulations, we investigate the maximum flare slamming pressures of a container ship for different speeds and wave conditions. To further clarify the mechanism of flare slamming phenomena in parametric rolling conditions, we also conduct real-time simulations to determine the relationship between slamming pressure and 3-DOF motions, namely roll, pitch, and heave.     

舰船在静水中非线性横摇的解析方法

在全面考虑舰船非线性横摇因素的基础上,建立舰船非线性横摇运动的数学模型.再运用非线性振动理论中的多尺度分析法,推导出非线性横摇运动的解析解.最后通过船模试验对建立的数学模型进行参数辨别,并验证推导所得的解析解.     

白噪声海浪激励下船舶非线性横摇运动的概率分析

应用求解FPK方程近似解的一种新理论研究白噪声激励下船舶非线性横摇运动的联合概率密度函数及稳定期望穿阈率.船舶随机横摇运动微分方程考虑到阻尼力与恢复力的非线性.新理论基于减少FPK方程的误差以获得参数化的联合概率密度函数.应用本理论易得一维积分表达的系统响应的概率特性,如联合概率密度函数及稳定期望穿阈率.近似解与精确解的比较结果表明:新理论在研究白噪声激励下船舶非线性横摇运动是非常有效的.     

波浪对船舶非线性横摇阻尼的影响

横摇非线性阻尼通常是在静水中进行横摇衰减试验确定。本文通过在波浪水池中进行不规则波的船模横摇衰减试验，研究了波浪对非线性横摇阻尼的影响。研究发现波浪的存在使横摇阻尼线性部分减少，非线性部分增加；采用随机减量法得到非线性横摇阻尼时，门槛值不同所得到的阻尼也不相同，一般说来，门槛值越大，阻尼非线性成分增加，而线性成分减少。     

A new time-frequency analysis method based on single mode function decomposition for offshore wind turbines

The Hilbert-Huang transform (HHT) has been widely applied and recognised as a powerful time-frequency analysis method for nonlinear and non-stationary signals in numerous engineering fields. One of its major challenges is that the HHT is frequently subject to mode mixing in the processing of practical signals such as those of offshore wind turbines, as the frequencies of offshore wind turbines are typically close and contaminated by noise. To address this issue, this paper proposes a new time-frequency analysis method based on single mode function (SMF) decomposition to overcome the mode mixing problem in the structural health monitoring (SHM) of offshore wind turbines. In this approach, the structural vibration signal is first decomposed into a set of window components using complex exponential decomposition. A state-space model is introduced in the signal decomposition to improve the numerical stability of the decomposition, and then a novel window-alignment strategy, named energy gridding, is proposed and the signals are constructed in the corresponding gridding. Furthermore, energy recollection is implemented in each gridding, and the reassembling of these components yields an SMF that is comparable to the intrinsic mode function (IMF) of the HHT, but with a significant improvement in terms of mode mixing. Four case studies are conducted to evaluate the performance of the proposed method. The first case attempts to detect three different frequencies in a simulated time-invariant signal. The second case attempts to test a synthesised signal with segmental time-varying frequencies (each segment contains three different frequencies components). The analysis results in these two cases indicate that mode mixing can be reduced by the proposed method. Furthermore, a synthesised signal with slowly varying frequencies is used. These analysis results demonstrate the effective suppression of non-relevant frequency components using SMF decomposition. In the third case, the experimental data from vortex-induced vibration (VIV) experiments sponsored by the Norwegian Deepwater Programme (NDP) are used to evaluate the proposed SMF decomposition for vibration mode identification. In the final case, field data acquired from an offshore wind turbine foundation and offshore wind turbine are analysed. The mode identification results obtained using SMF decomposition are compared with those produced by the HHT. The comparison demonstrates superior performance of the proposed method in identifying the vibration modes of the VIV experimental and field data.     

船舶非线性横摇运动方程的线性化研究

考虑阻尼力矩和恢复力矩的非线性,运用能量法对正横规则波中船舶非线性横摇运动方程进行等效线性化,导出等效线性系数表达式,并验证其工程实用性,为船舶横摇预报提供理论分析计算模型。