基于小波降噪的经验模式分解方法研究

通过正常工况下的转子位移信号,分析不同幅值噪声对经验模式分解(EMD)分解的影响。对于幅值较小的随机噪声,EMD分解可以自适应地将主要特征信息从噪声中分解出来。而对于幅值较大的噪声,小波降噪的EMD分解则可以有效避免模态间能量泄漏,从而得到准确的分析结果。     

Fault Detection Observer Design for LSFDJ： A Factorization Approach

Based on a new special co-inner-outer factorization, a factorization approach for design fault detection observer for LSFDJ was proposed. It is a simple state-space method and can deal with time varying LSFDJ with sensor noise and sensor faults. The performance of the fault detection observer is optimized in an H∞ setting,where the ratio between the gains from disturbance and fault to residual respectively is minimized. The design parameters of the detection observer were given in terms of the solution to the Riccati differential equation with jumps.     

基于卷积神经网络的牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断

为实现牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断,提出一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)的故障诊断方法。首先对电机健康状态、不同相发生匝间短路故障及不同故障严重程度下的定子电流进行三层小波分解,得到小波分解高频系数和低频系数;求取小波分解系数的二范数,作为电机电流的特征;设计并训练1D-CNN,将训练好的1D-CNN作为分类器,实现牵引电机定子绕组匝间短路故障“端到端”的智能诊断。设计并搭建异步电机定子绕组匝间短路故障诊断实验平台。实验结果表明：所提方法可以准确有效诊断出轻微的匝间短路故障。在闭环控制下,电机发生1匝短路故障时,诊断正确率达到90.5%,并能够有效区分故障相。     

基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法

为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明：故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。     

广义Fuzzy 测度的穷竭性、 序连续性和Jordan 分解

证明了广义Fuzzy 测度的穷竭性和序连续性是等价的。并在零零可加条件下证明了广 义Fuzzy 测度Jo rdan 分解的存在性, 又在零可加条件下证明了Jo rdan 分解的唯一性。      

基于舰船使命的功能分解方法

舰船的功能分解是舰船易损性研究的前提条件.以舰船使命为基础,探索更科学、更全面、更成熟的功能分解新方法.首先通过查阅目标舰船的相关文件与动态,获得被赋予的使命,分解各舰船使命的组成结构,获得每个环节所必需的功能体系,分析功能的运行机制,获得支撑此功能的基础设备.最后以汇总表或关系树的形式展现功能分解的结果,即为基于舰船...     

AR模型功率谱改进的频域模态自动识别方法

针对频域分解法在模态自动识别上的不足,提出了一种基于AR模型功率谱改进的频域模态自动识别方法——AR-AFDD法。首先,通过AR模型功率谱估计确定所有可能是物理模态的频率点,并对相应功率谱矩阵进行奇异值分解,然后,利用时间振型相关性对所选取的峰值进行判别,实现物理模态与噪声模态的自动区分,最后,以自功率谱的最优拟合完成阻尼比估计;采用试验模型和实际桥梁对AR-AFDD法进行验证。研究表明：AR-AFDD法能够快速有效地实现结构模态参数的自动识别,识别结果能够区分物理模态与噪声模态,在实际结构的健康监测数据分析中具有良好的可靠性。     

矿料级配检验方法之二 VCAAC方法

详细介绍了用VCAAC方法对沥青混凝土试件进行矿料级配检验、调整以及最终取得符合要求的矿料级配的原理和方法。文中用几个实例详细介绍了矿料级配检验的具体操作步骤。对比检验表明,对同一种原材料和相同的矿料级配,用VCAAC方法和VCAAC方法检验的结果并不相同。其主要原因是VCAAC方法所用的粗集料干捣实孔隙率常小于VCAAC方法中对用马歇尔试验两面各击实75次的试件进行分解计算得到的粗集料的孔隙率。此外,VCAAC方法考虑了集料吸收沥青的影响。     

Degradation behavior of epoxy resins in fibre metal laminates under thermal conditions

GLARE (glass fibre/epoxy reinforced aluminum laminate) is a member of the fiber metal laminate (FML) family, and is built up of alternating metal and fiber layers. About 500 m² GLARE is employed in each Airbus A380 because of the superior mechanical properties over the monolithic aluminum alloys, such as weight reduction, improved damage tolerance and higher ultimate tensile strength. Many tons of new GLARE scraps have been accumulated during the Airbus A380 manufacturing. Moreover, with the increasing plane orders of Airbus A380, more and more end-of-life (EOL) GLARE scrap will be generated after retire of planes within forty years. Thermal processing is a potential method for the material recycling and re-use from GLARE with the aim of environmental protection and economic benefits. The current study indicatdes that thermal delamination is a crucial pre-treatment step for the GLARE recycling. The decomposition behavior of the epoxy resins at elevated temperatures was investigated by using the simultaneous thermal analysis, thermogravimetry analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC). Based on the thermal analysis results, GLARE thermal delamination experiments at refined temperatures were carried out to optimize the treatment temperature and holding time.     

横隔板间距对箱形组合梁畸变变形的影响

利用有限元分析软件Ansys,采用荷载分解方法将作用于箱梁的偏心荷载进行分解,得到箱型组合梁在偏心荷载作用下设置不同数量的横隔板对畸变效应的影响。重点考察了箱型组合梁的横向畸变变形、竖向畸变变形、纵向翘曲变形的分布情况,得出了横隔板设置数量对畸变效应的影响。