压电智能结构/控制广义拓扑修改的动力特性重分析

来源 :2006年全国振动工程及应用学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rita88ye
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由于结构/控制一体化拓扑优化涉及大量的拓扑修改特性重分析,本文基于动力缩聚技术和瑞利商逆迭代法,分析了自由度增加的结构/控制一体化广义拓扑修改的基本原理,并提出了相应的特性重分析算法步骤.数值算例的结果表明:该方法能获得高精度重分析结果.
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分析了PHM概念提出的历史背景及其基本内涵,阐述了PHM的国内外研究现状,特别对PHM相关技术的研究现状与发展趋势进行了梳理.以此为基础,分析了PHM深入研究所涉及的理论与技术,提炼了其中所隐含的关键技术问题.
本文介绍了小波分析原理和建立在小波分频以及Hilbert变换基础上的包络分析方法.使用小波变换、包络解调和傅立叶变换等方法对数据采集系统ZonicBook/618E采集到的故障减速机振动的加速度信号进行分析,找到了该减速机产生故障的原因.利用故障齿轮箱进行诊断的实例显示了这一方法的实际应用价值.
KL变换是一种与主成分分析密切相关的线性降维和去除相关性的方法,能够在满足均方差最小的条件下将原始数据压缩或降维到几个有限的方向上.论文首先介绍了两种不同类型的KL变换的应用,一种方法是通过总体数据样本集来获得变换矩阵(缩写为1-KLT),另一种方法是利用各类样本集分别形成各自的KL变换矩阵(简称为m-KLT, m表示样本类别数).然后以一组电机在不同状态下实测的电流信号样本集为例,将1-KLT和
本文采用三层BP神经网络,以旋转机械振动信号的频率特征为输入,故障特征为输出,实现了旋转机械故障诊断,并在传统BP算法的基础上,增加了惯性,弥补了传统BP算法收敛到极小点的不足.
本文分析了人工神经网络的模型,主要介绍了BP神经网络的原理和训练方法,建立了基于BP神经网络的液压泵的故障诊断方法.并利用该方法对齿轮泵运行状态进行了辨识,结果表明该方法可以充分利用检测到的各种故障征兆信息,准确地诊断齿轮泵故障,此方法也可用于液压设备及其它设备的故障诊断.
汽轮发电机的转子轴振动信号数据是监测设备安全运行的一项重要技术指标.本文介绍一台135 MW发电机转子轴振动突变超标和变化过程的测试分析,现场诊断与设备检查,消除发电机转子线圈绕组内部重大故障隐患情况.提供了振动测试分析与处理措施,作为故障振动分析诊断的典例以资参考.
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系统模型为基于非线性短轴承油膜力理论的非线性多自由度转子一轴承系统,运用变步长的Newmark数值积分方法对系统的气流激振、不平衡、油膜振荡等耦合的故障特性进行了研究,发现在各种不同工况下该转子轴承系统响应表现出不同的特征,并给出了一些典型的轴颈的涡动轨迹、频谱图,反映了系统的运动状态.
在传统故障诊断方法中,从信号或者信号的分析结果,如FFT变换、轴心轨迹、时频图像等中确定并提取计算机可分析的故障特征是一个难题.本文利用支持向量机对隐含信息的学习能力和对高维数据不敏感的特点,利用支持向量机直接对信号分析的结果进行辨识,从而避免了故障特征提取的难题,实现了故障的智能诊断.对几种典型故障的实验表明,该方法在机械设备故障诊断领域有着很好的推广应用前景.
首先对构成电动机的振动根源进行了阐述,进而从断电振动特征、频率振动特征、波形振动特征以及振幅与相位振动特征四个方面进行了分析,总结了电动机常见故障诊断特征表.文中最后给出了一个诊断实例.