国家自然科学基金(51105323)
- 作品数：27 被引量：237H指数：9
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- 相关机构：燕山大学无锡工艺职业技术学院长城汽车股份有限公司更多>>
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- 风电机组传动系统非线性动力学分析被引量：3
- 2013年
- 考虑传动系统具有非线性刚度,建立了风力发电机组传动系统非线性动力学模型,对不同形式激励作用下风力发电机组传动系统的相轨迹图和Poincaré截面图进行了仿真研究,并应用分岔和混沌理论对风力发电机组传动系统进行稳定性分析。进一步研究了系统周期运动的稳定性以及通过倍周期分岔进入混沌的过程,给出了非线性刚度对风力发电机组传动系统稳定性的影响,仿真结果表明,负非线性刚度有利于系统保持稳定性,系统出现混沌的激励参数随负非线性刚度的增大而增大。
- 孟宗付立元
- 关键词：风力发电机组传动系统动力学模型分岔
- 机械臂执行器故障重构与容错控制被引量：6
- 2019年
- 为了提高机械臂系统鲁棒性、使系统在故障情况下能够正常运行,提出了基于滑膜控制的故障重构与容错控制方法。建立了机械臂系统动力学方程和执行器故障模型;设计了准连续高阶滑膜观测器,结合等效输出误差注入法给出了故障重构方法;提出了非奇异快速终端滑膜控制方法,求解滑膜面得到了容错控制律。经仿真验证,准连续高阶滑膜观测器可以快速、高精度重构执行器故障,同时避免了滑膜控制抖振问题;非奇异快速终端滑膜控制器可以在系统故障情况下快速跟踪期望轨迹,有效提高了机械臂系统鲁棒性。
- 裴红蕾
- 关键词：容错控制
- 基于EEMD子带提取相关机械振动信号单通道盲源分离被引量：15
- 2014年
- 针对传统独立分量分析难以解决机械故障诊断中存在的相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题,在相关振源信号部分子带满足统计独立的假设前提下,提出基于总体经验模态分解子带提取相关机械源单通道盲源分离方法。该方法将单通道观测信号进行总体经验模态分解获得到子带观测信号,将单通道信号及子带观测信号组成新的多维信号,利用奇异值分解及贝叶斯准则估计源信号数目;据互信息标准与源信号数目选若干独立性较强的子带观测信号重构,实现信号升维;对重构的观测信号进行白化预处理及联合近似对角化,获得源信号估计。并仿真、实验验证该方法在机械故障诊断中的有效性。
- 孟宗蔡龙
- 关键词：盲源分离欠定
- 基于HMM校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法被引量：9
- 2015年
- 针对神经网络延拓方法在抑制经验模态分解的端点效应时存在的延拓数据与真实数据往往存在误差的问题,提出了一种基于HMM校正的方法来减小预测延拓数据误差。首先利用径向基函数(RBF)神经网络预测估计方法对部分原始数据进行估计,同时对端点外数据进行预测。然后计算该方法估计的数据与真实数据的误差序列,再用HMM方法建立估计误差序列模型,用以预测延拓后数据的误差。最后用RBF神经网络延拓数据减去HMM预测的误差数据得到新的校正后延拓数据。仿真与实验证明了将HMM预测方法与RBF神经网络数据延拓结合应用到解决端点效应的过程中所得到的延拓数据更接近真实数据,能够更好地解决端点效应问题,提高了经验模态分解精度。
- 孟宗闫晓丽王赛
- 关键词：隐马尔科夫模型神经网络端点效应
- 基于局部均值分解和极值延拓的旋转机械故障特征提取方法被引量：1
- 2014年
- 局部均值分解对非平稳、非线性故障信号进行平稳化处理时表现出特有的分析能力，能够有效获得故障信号的时频特征，然而局部均值分解过程中存在的端点效应严重影响信号的分解效果。针对这一问题，提出了一种基于局部均值分解和极值延拓的旋转机械故障提取方法。首先采用极值延拓方法处理信号的两个端点，左、右端点均分别延拓2个极大值和2个极小值，然后对延拓后的信号进行局部均值分解，提取信号中包含的故障特征。仿真结果表明，经过极值点延拓后，局部均值分解过程中的端点效应得到了有效抑制，最后以轴承内圈故障为例在实验平台进行了实验研究，实验结果表明，该方法能有效提取出旋转机械故障特征。
- 孟宗王亚超王晓燕
- 关键词：计量学局部均值分解端点效应旋转机械
- 一类非线性相对转动系统的组合谐波分岔行为研究被引量：9
- 2013年
- 针对一类具有非线性刚度、非线性阻尼的非线性相对转动系统,应用耗散系统的拉格朗日原理建立在组合谐波激励作用下非线性相对转动系统的动力学方程.构造李雅普诺夫函数,分析相对转动系统的稳定性,研究自治系统的分岔特性.应用多尺度法求解相对转动系统的非自治系统在组合激励作用下的分岔响应方程.最后采用数值仿真方法,通过分岔图、时域波形、相平面图、Poincar截面图等研究外扰激励、系统阻尼、非线性刚度对相对转动系统经历倍周期分岔进入混沌运动的影响.
- 孟宗付立元宋明厚
- 关键词：分岔混沌
- 基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法被引量：3
- 2015年
- 准确的AR模型能够较好地揭示信号中蕴含的状态特征变化的信息，然而，AR模型对系统的状态变化十分敏感，多个动态变化的源信号的耦合必然会影响其估计结果。基于此，提出了一种基于盲源分离和AR谱估计的旋转机械故障诊断方法。首先，利用盲源分离的方法从混合观测信号中恢复各机械振动源信号；然后，将非平稳性的故障信号通过经验模态分解得到各本征模态函数；最后，对经验模态分解得到的平稳的本征模态函数进行AR谱估计，提取振动信号的故障特征信息。通过仿真研究和实验分析验证了该方法在旋转机械故障诊断中的有效性和可行性。
- 孟宗梁智
- 关键词：计量学盲源分离旋转机械故障诊断
- 基于EMMD的欠定旋转机械振动信号盲源分离被引量：5
- 2013年
- 传统盲源分离算法通常基于观测信号数不小于源信号数的假设，当观测信号数小于源信号数时，盲源分离效果较差，而欠定的甚至单通道信号的盲源分离问题普遍存在于旋转机械中，针对该问题，提出一种基于极值域均值分解的欠定旋转机械振动信号盲源分离算法。首先把欠定的观测信号进行极值域均值分解得到一系列本征模函数，将欠定观测信号和其本征模函数组成多维信号，作为新的观测信号实现升维；然后利用奇异值分解和贝叶斯准则进行源数估计，最后利用基于四阶累积量的特征矩阵联合对角化方法实现信号的盲分离。仿真结果表明，该方法能够有效地解决欠定观测信号的盲源分离问题。
- 孟宗梁智宗振威惠绍楠
- 关键词：计量学欠定盲源分离旋转机械
- 基于LMD和HMM的旋转机械故障诊断被引量：20
- 2014年
- 提出了基于局部均值分解(LMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法。首先,对故障信号进行局部均值分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态的似然概率;以最大似然概率所对应的故障状态为诊断结果。通过滚动轴承点蚀故障诊断试验验证了该方法的有效性,并将其与基于EMD-HMM的故障诊断方法进行了比较。结果表明,基于LMD-HMM的故障诊断方法更适用于旋转机械的故障诊断。
- 孟宗闫晓丽王亚超
- 关键词：故障诊断旋转机械局部均值分解隐马尔科夫模型
- 基于微分经验模式分解和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法
- 2015年
- 提出基于微分经验模式分解（DEMD）和隐马尔科夫模型（HMM）的旋转机械故障诊断方法，并应用到滚动轴承故障诊断中。首先，对故障信号进行基于微分的经验模式分解，提取瞬时能量作为故障特征向量；然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别，输出各状态似然概率值；以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果，最终实现滚动轴承故障诊断。滚动轴承点蚀故障的诊断实验证明了该方法的有效性。与基于EMD-HMM的故障诊断方法相比，基于DEMD-HMM的故障诊断方法更适用于滚动轴承故障诊断。
- 孟宗闫晓丽
- 关键词：计量学轴承故障诊断隐马尔科夫模型
