基于GWO-VMD算法的齿轮故障自适应特征提取

目的 齿轮产生故障时,利用其声发射信号进行自适应特征提取后诊断。方法 利用变分模态分解方法（VMD）对齿轮发生故障时的声发射信号进行分解。在现实状况中,采集声发射原信号噪声干扰大,导致特征提取准确度低,并且模态分解时参数需要人为调试设定。鉴于此,引入灰狼优化算法（GWO）,对模态分解个数k和二次惩罚因子α自适应选择最优参数后,对信号分解得到本征模态函数（IMF）。通过相关系数选出最佳IMF作为特征分量,计算其峭度和样本熵。结果 计算了各分量的相关系数,选取与原始信号最为相近的分量,分别计算其峭度和样本熵。分解后,齿轮故障声发射信号峭度高于正常的情况,而样本熵则偶然性表现为正常情况下的值大于故障条件下的值。结论 采用支持向量机对特征向量集进行分类识别,对比改进后的试验结果,GWO-VMD结合峭度–样本熵的方法能够有效地提取故障特征,判断齿轮状态是否健康。     

西安市城市气溶胶污染岛长时间序列特征分析

城市气溶胶污染岛(UAPI)对人体健康、城市热环境、城市气候、大气辐射传输等有重要影响。该研究利用西安市2016—2019年城郊多个站点的PM_2.5数据定量化计算UAPI强度,分析PM_2.5和UAPI强度的日变化和年变化规律,并使用经验模态分解方法(EMD)对UAPI强度的长时间序列多尺度特征进行分析。结果表明,西安市具有明显的城市气溶胶污染岛效应,UAPI强度大于10μg·m^-3的比例达87.63%。在日内变化上,UAPI强度呈现夜晚高、白天低的特点;在年内变化上,呈现冬春高、夏秋低的“U”型分布特征;在年际变化上,2016—2019年UAPI效应呈逐年减弱的变化特征。利用EMD分解可以很好地揭示UAPI强度的多尺度特征,如IMF2、IMF4、IMF6分别体现了UAPI强度以周、月、年为周期的变化特征。对比PM_2.5和UAPI强度的时间序列,该方法可以较好地排除跨区域传输污染和大区域二次污染等对UAPI强度的影响。     

基于正则化频率变化率与神经网络的石油井架结构损伤识别

阐述结构健康监测中损伤识别的关键问题,介绍基于正则化的频率变化率的损伤定位方法,提出一套基于模态参数和神经网络的损伤识别技术。按相似理论建立了JJ160/41-K型井架实物模型,根据其基本结构和受力特点,以JJ160/41-K井架的实物模型为对象进行损伤研究。结果表明:井架模型在局部结构发生变化时整体的固有频率发生改变;将模态分析理论和神经网络方法相结合,可对已定位损伤的井架进行定量分析;通过实例运算验证了其对结构损伤诊断的有效性。     

传感器布设中有效独立法的简捷快速算法

本文提出一个通过正交三角分解快速计算有效独立法系数的方法。有效独立法是传感器布设中影响最广泛的一种方法,它使目标模态尽可能线性独立。传统的有效独立法计算需要对信息阵进行特征值分解或者计算矩阵逆,计算量较大。本文在笔者以前得出的有效独立法与模态动能法关系的基础上,提出先通过对模态矩阵进行正交三角分解(QR),然后比较其行范数即可得到有效独立法的系数,进而对各待选传感器位置进行排序并迭代依次删除。在待选传感器位置比感兴趣的模态数较多时,该法的计算效率明显提高。同时,采用正交三角分解删除一行后的更新算法,进一步提高了迭代计算的效率。最后通过I-40桥的算例表明该法的有效性。     

TMD抑制桥梁振动仿真分析

分别建立简支梁和调谐质量阻尼器(TMD)的运动方程,并采用振型叠加法建立与其对应的广义坐标方程,同时结合现代控制理论,采用状态空间法建立与其对应的状态方程,运用SIMULINK仿真系统对简支梁桥进行了动力仿真分析。首先对未布置TMD的系统进行了仿真分析,并与Newmark-β法编程计算的结果对比,两种方法的计算结果十分接近,说明了SIMULINK方法的准确性;在此基础上,对布置TMD的桥梁进行了分析,通过分析TMD参数对减振效果的影响,进行了动力学解释,所得出的优化参数,可供工程控制参考。     

锤击法在细长体两点激振试验中的研究及应用

细长体进行振动试验时前后输入的试验条件差异较大,进行两点激振试验前激励点和控制点选取需要参考试验件前三阶的模态信息。对结构进行激励,测量响应的传递函数,通过计算机解算可以得出结构的基本模态信息。对试验件进行锤击是一种瞬态、宽频激励。用移动锤击法对自由状态下的细长体进行模态测试,获取了前三阶的模态信息,并根据振型的波峰和节线位置选取两点激振试验的夹具夹持位置和控制点,满足了试验控制要求。     

基于时序MODIS-NDVI的油菜种植面积变化趋势分析——以江汉平原为例

油菜是我国主要油料作物,其种植与监测对于保障食油生产安全具有重要意义。本文以江汉平原作为研究区,利用2002~2014年250 m分辨率的MODIS-NDVI时序数据,采用经验模态分解(EMD)方法,结合地面调查数据以及作物物候数据等辅助数据,获取主要地物覆盖类型的端元信息,然后利用线性光谱混合模型(LSMM)进行混合像元分解,得到油菜种植面积丰度的空间分布。结果表明,EMD方法较好地过滤了时序数据的噪声;经年鉴统计数据验证,油菜提取面积精度达到了92.5%以上,R2大于0.9。油菜种植面积的时空变化结果很好地反映出江汉平原油菜种植面积总体呈增长态势。此外,政策导向和市场价格对油菜种植面积的影响明显。     

结构局部损伤诊断的应变模态方法--分析与应用

监测和诊断大型工程结构的健康状况，评估其安全性已成为未来工程的必然要求。基于利用局部反应监测结构局部性能的设想，利用应变模态的局部性特点进行结构的局部损伤诊断。首先由传递函数对应变模态进行贝叶斯区间估计，通过一混凝土框架模型的模态试验，分析应变模态测试的不确定性；然后对混凝土框架柱进行局部加强，考察应变模态界定损伤的能力。结果显示，固有频率的不确定性程度最小，应变模态振型与位移模态振型相比，各测点的变异程度差异较大，而阻尼比受不同类型测试系统影响较大；在高阶应变模态对结构局部损伤发生误判的情况下，一阶应变模态可以界定损伤，准确指示损伤部位。     

基于经验模态分解-支持向量机的滑坡位移预测方法研究

滑坡位移时间序列在外因的影响下呈现出单调非平稳的曲线特征,利用经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将滑坡累计位移分解为周期项和趋势项,建立支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)-布朗单一参数指数平滑(Browns Single Parameter Exponential Smoothing,Browns)模型对滑坡位移进行预测。以三峡库区木鱼包滑坡为例,首先在考虑降雨量和库水位等影响因子的基础上,采用SVR模型对周期项位移进行预测;然后采用Browns模型对趋势项位移进行预测;最后通过时间序列加法模型得到滑坡累计位移预测值,计算得到测试样本的平均绝对误差为13.31mm,均方根误差和判定系数分别为16.6mm和0.83。通过对比分析,结果表明:基于EMD与SVR-Browns模型的滑坡位移预测精度明显优于SVR模型和Browns模型,证明该模型是一种有效的滑坡位移预测方法。