首页期刊导航|振动、测试与诊断
期刊信息/Journal information
振动、测试与诊断
振动、测试与诊断

赵淳生

双月刊

1004-6801

qchen@nuaa.edu.cn

025-84893332

210016

南京市御道街29号

振动、测试与诊断/Journal Journal of Vibration，Measurement & DiagnosisCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由国防科工委主管，全国高校机械工程测试技术研究会和南京航天大学联合主办，是反映振动、动态测试及故障诊断学科领域的科研成果及其应用情况的技术性刊物。主要介绍国内外以振动测试与故障诊断为中心的动态测试理论、方法和手段的研究及应用方面的技术文献、专题报告和学术动态，包括实验测试技术、测试仪器的研制、方法和系统组成、信号分析、数据处理、参数识别与故障诊断以及有关装置的设计、使用、控制、标定和校准等。
正式出版
收录年代

    工业相控阵超声检测与监测系统的发展与挑战

    纪轩荣邓樵宋永锋袁懋诞...
    1047-1061页
    查看更多>>摘要：工业相控阵超声检测(phased array ultrasonic testing,简称PAUT)系统能有效遏制潜在的安全风险,在航空航天、特种设备制造及石油化工等关键行业发挥重要的作用.首先,阐述了 PAUT系统的信号采集与成像原理,介绍了通用的相控阵检测工艺优化和数据分析方法;其次,分析了近年来PAUT系统的前沿研究进展,涵盖其在非线性超声成像、超声导波、空耦超声、电磁超声和激光超声中的应用;然后,结合PAUT技术与结构健康监测(structural health monitoring,简称SHM),探讨了其在增材制造实时监测、低成本监测及云监测等方面的应用,并将植入式相控阵探头应用在智能材料监测中;最后,讨论了T业相控阵超声检测与监测系统面临的挑战及其向高性能化、智能化、多功能化和柔性化发展的趋势.

    超声无损检测相控阵成像波束成形全矩阵采集结构健康监测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    自复位SMA丝驱动的连续体孔探弯曲机构设计

    王宜耀芦吉云崔胜明左洪福...
    1062-1067页
    查看更多>>摘要：针对孔探仪探头自适应弯曲的需求,设计了一种由形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)人工肌肉丝驱动的自复位弯曲机构.首先,搭建了 SMA丝的性能测试平台,对不同电流激励下直径为0.8 mm的SMA丝的基本性能进行了测试;其次,设计了 4段弯曲机构,建立其运动学模型,计算并试验测试了 1根SMA丝通电激励下各关节的弯曲角度;最后,分别对单根及2根SMA丝通电,测试对比了机构整体弯曲角度,并利用光纤3D形状传感系统实现了此类机构的形态重构.结果表明:当电流在2.1～3.3 A变化时,SMA丝的收缩率由2.01％增大到4.54％,增加了 2.26倍,在3.3 A电流下SMA丝的恢复应力为200 N;各关节弯曲角度的试验结果与理论值吻合较好;2根SMA丝通电下的机构整体弯曲角度最大可达114°,远大于单根丝的65°,具有良好的实用性.

    孔探仪自复位弯曲机构动力学分析形状记忆合金驱动

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于深度学习的油液磨粒智能检测与分割

    任松涂歆玥朱倩雯李眉慷...
    1068-1075页
    查看更多>>摘要：针对机械系统磨损状态监测与故障诊断中油液磨粒识别难度大、时间与人力成本高等问题,提出了基于深度学习的油液磨粒智能检测与分割方法.首先,基于滤膜谱片技术制备油液磨粒谱片并采集图像,构建了含6类不同金属磨粒的优质数据集;其次,根据数据集特点与算法优缺点,搭建单阶段实例分割模型YOLACT与两阶段实例分割模型Mask-RCNN对磨粒进行智能检测与分割.实验结果表明:Mask-RCNN模型平均检测精确率为93.8％,召回率为92.7％,适用于磨损颗粒智能分析的精准检测;YOLACT模型平均检测精确率为84.7％,召回率为83.3％,检测速度快,边缘分割精细,适用于磨损颗粒快速检测与智能分割;两种模型均有效提高了油液磨粒的检测效率.

    深度学习卷积神经网络分割模型油液磨粒分析金属磨粒检测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    前缘锯齿结构对弯管气动噪声的影响

    叶栗栗王献忠吴卫国冯伟佳...
    1076-1081页
    查看更多>>摘要：为了研究前缘锯齿结构对弯管气动噪声的影响,采用大涡模拟与声类比的混合计算方法,揭示了前缘锯齿结构对弯管流场和声场的影响机理.基于通气管路实验平台,对含有导流叶片的弯管进行数值计算和实验研究,验证了数值计算方法的可靠性.结果表明:前缘锯齿结构能够降低管路的压力损失,提高弯管的气动性能,使管内气流更加稳定;能够有效减少层流分离泡的产生,降低了叶片表面的压力脉动强度和非定常载荷;综合作用下降低了弯管的气动噪声.

    气动噪声压力损失前缘锯齿导流叶片声类比

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于自适应EKF结构参数识别与鲁棒性分析

    万华平马强欧一鸿张文杰...
    1082-1089页
    查看更多>>摘要：扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,简称EKF)方法常用于结构参数识别,但存在对滤波参数敏感等局限性,需大量试错来寻找最优噪声方差参数.针对此问题,推导了基于残差的协方差匹配公式.首先,通过滑动窗口法或遗忘因子法自适应更新匹配测量噪声方差,实现了基于EKF的自适应识别结构参数;其次,以一个3层Duffing型非线性剪切框架为例来验证方法的有效性,并进行了参数鲁棒性分析.结果表明:滑动窗口法和遗忘因子法均能很好地估计测量噪声方差,识别效果和收敛速度接近;与非自适应EKF方法相比,自适应EKF方法对噪声方差的初始取值不敏感,具有很强的鲁棒性.

    结构参数识别鲁棒性自适应扩展卡尔曼滤波滑动窗口法遗忘因子法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于MFLME的转子故障特征降维方法

    董晓鑫赵荣珍杨泽本
    1090-1097页
    查看更多>>摘要：针对故障特征维数过高导致故障的分类与辨识性能不佳的现状,提出一种基于中值特征线多图嵌入(median feature line multi-graph embedding,简称MFLME)的故障数据集降维算法.首先,将样本点到特征空间的投影度量改进为中值度量,削弱算法的外推误差;其次,通过定义近邻特征线图和远邻特征线图,减少异类样本的混淆,扩大类别间距,为后续故障的分类决策降低难度;最后,利用两个不同的转子故障模拟实验对算法性能进行验证.结果表明,该算法能降低故障分类难度,提升故障辨识准确率.

    故障诊断降维特征线图嵌入

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于自适应多周期微分均值的轴承故障诊断

    陈鑫郭瑜徐万通樊家伟...
    1098-1105页
    查看更多>>摘要：为解决瞬时角速度信号(instantaneous angular speed,简称IAS)中轴承故障特征微弱的难题,提出一种自适应多周期微分均值(adaptive multi-period differential mean,简称AMPDM)方法.首先,基于微分技术不受幅值干扰的优势,结合多周期均值的累积特性,提出一种多周期微分均值技术对IAS信号中轴承故障特征进行增强,进而抑制编码器安装误差、IAS估计误差和测量噪声等干扰分量;其次,采用一种改进诊断特征(improved diagnosis feature,简称IDF)指标评估在不同周期数K下增强信号中包含轴承故障信息的丰富性,并确定IDF值最大时对应的优化周期数Kop;最后,通过包络阶次谱分析揭示轴承故障特征.仿真和实验结果表明,AMPDM技术可有效增强IAS信号中轴承故障特征,并与可调整多点优化最小熵反卷积、倒谱预白化和快速谱相关3种算法对比,验证了所提方法的优势和有效性.

    轴承故障瞬时角速度编码器信号多周期微分均值

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    梯度修正Logistic回归模型的滚动轴承故障诊断

    王钰烁熊彬羽印明昂
    1106-1111页
    查看更多>>摘要：为准确解析高维信号数据,减少特征选择产生的信息损失,正确评估滚动轴承性能退化状态,提出一种基于梯度自适应修正(gradient adaptive corrected,简称GAC)Logistic回归模型的滚动轴承状态诊断方法,找出了 GAC算法的收敛上界.首先,提取轴承检测信号的若干典型特征参量作为模型变量;其次,对信号特征数据进行降噪与归一化处理;最后,在保持数据维度的前提下建立GAC-Logistic回归模型,并对滚动轴承的性能状态进行评估.数据验证结果表明,该方法可提高模型的构建效率和对轴承状态的判定准确率,具有良好的鲁棒性,可有效降低信号随机波动对轴承状态评估产生的影响,GAC-Logistic回归模型的平均拟合正确率和平均验证正确率分别达到了99.08％和 98.17％.

    Logistic回归自适应梯度故障诊断滚动轴承

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    欢迎订阅《振动、测试与诊断》

    1111页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    双目立体摄影测量的风力机叶片振动频率分析

    买买提明·艾尼刘慧洁古丽巴哈尔·托乎提吴志强...
    1112-1119页
    查看更多>>摘要：为了准确识别物体模态频率,降低测试成本及环境要求,提出了一种双目摄影测量辨识结构模态频率的方法,并对某型风力机叶片进行了测试.首先,通过两台摄像机从不同方位同步并连续采集振动结构及人工布设的多个标记点的图像;其次,采用高斯滤波进行图像去噪,经过Canny算子分割特征点边缘信息,用最小二乘法和迭代法拟合圆曲线,对标记点进行高精度的亚像素定位,计算摄像机交会范围内每一个测试点的时间响应函数与三维空间坐标信息;然后,使用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法实现特征点跟踪匹配,利用改进的快速傅里叶变换算法,将时域信号转换为频域信号,辨识了叶片的前4阶模态频率;最后,与加速传感器、激光多普勒测振仪(laser Doppler vibration,简称LDV)的对比结果表明,双目摄影测量获取的模态频率误差仅在5％范围内,验证了该方法的可靠性和有效性.

    双目摄影模态频率激光多普勒加速度传感器振动测量

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据