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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。
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    非制冷红外热成像测温关键技术研究

    曹彦鹏张圆圆杨将新
    209-216页
    查看更多>>摘要：非制冷红外热成像测温过程受环境温度、测温距离和大气湿度等诸多因素影响,因此在复杂环境中实现高精度测温颇具挑战.为了满足复杂环境中精确测温的需求,分析并研究了非制冷红外热成像测温误差的主要影响因素和关键补偿技术.首先,针对非制冷红外探测器输出辐射温度易受环境影响的问题,设计了基于粒子群算法优化反向传播神经网络的非制冷红外探测器辐射温度预测算法,实现了不同工作温度下辐射温度的精确预测;其次,针对测温过程中的红外辐射大气衰减现象,设计了基于大气传输软件的近地红外辐射大气透射率计算方法,实现了大气透射率的准确、快速、便捷计算;最后,整合关键误差补偿技术形成了完整的非制冷红外热成像测温方法,并实验验证了以上关键技术对于提高红外测温精度和环境适应性的有效性.

    非制冷红外热成像温度测量大气透射率辐射温度

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    结合多通道MTF和CNN的框架结构损伤识别方法

    梁韬叶涛萍李守文方佳畅...
    217-224页
    查看更多>>摘要：为提高复杂框架结构损伤识别的准确率,提出了一种基于多通道马尔可夫变迁场(multi-channel Markov transition field,简称MCMTF)和卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的框架结构损伤识别方法.首先,采用MCMTF理论将原始一维振动信号转换为二维图像,实现数据升维和多通道数据融合;其次,以MCMTF转换后的图像数据集作为输入训练CNN模型;最后,经调参优化自动提取损伤敏感特征,并实现损伤识别.将该方法应用于IASC-ASCE Benchmark框架结构数值模型及3层钢框架结构模型试验,对比研究了多通道MTF、单通道MTF和原始数据矩阵3种数据输入方式,CNN、长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络和深度神经网络(deep neural network,简称DNN)3种网络模型,以及噪声对框架结构损伤识别准确率的影响.结果表明:MCMTF与CNN结合方法的损伤识别准确率最优且具有良好的鲁棒性,其对Benchmark框架数值模型模拟损伤的识别准确率可达94.4%,对3层钢框架试验模型实际损伤的识别准确率可达98.4%.

    损伤识别振动响应卷积神经网络多通道马尔可夫变迁场数据升维数据融合

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    基于统计指标的曲线桥支座脱空病害识别方法

    朱劲松鲁俊男杨祥
    225-231页
    查看更多>>摘要：为快速评估曲线连续梁桥支座健康状态,提出了基于时程统计指标的桥梁支座脱空病害识别方法.首先,提取行车激励下桥面测点加速度信号的20个时程统计指标,通过概率统计的方式,得出各统计指标的置信区间;其次,根据各时程统计指标对支座脱空的敏感程度不同,采用熵值法确定各统计指标的权重分配值;最后,根据各测点异常指标数计算损伤指数,综合判断测点附近支座是否出现脱空病害.为验证方法的有效性,以某3×25 m曲线连续梁桥为工程背景,建立车桥耦合动力学模型进行分析验证.结果表明:该方法可以准确识别脱空支座所在位置,并且可以有效识别较小的损伤;相比于中间支座脱空,时程统计指标对端支座脱空更为敏感.

    病害识别车桥耦合模型时程统计指标支座脱空

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    轴向振动对近水平孔管柱减摩及屈曲的影响

    徐保龙刘送永李洪盛
    232-238页
    查看更多>>摘要：为了解决近水平长钻孔孔内管柱受压后摩阻增大甚至管柱屈曲变形的问题,提出了轴向振动减摩和防屈曲方法.首先,建立了轴向振动减摩的力学分析模型,分析了振动减摩的内在力学机制;其次,建立了振动减摩的有限元模型,研究了激振力、激振频率对于减摩效果的影响关系,并通过现场试验进行了验证.研究结果表明:单个振动周期内管柱与孔壁摩阻存在方向变换现象,降低了单个振动周期内的平均摩阻;激振力越大,减摩效果越好;轴向振动的幅值和频率达到一定门限值后能够有效防止管柱屈曲变形,降低管柱摆动;对于长为200 m、直径为89 mm的通缆钻杆管柱,当激振力大于等于5 kN时,能够大幅度减小管柱与孔壁摩阻,防止管柱屈曲;平均摩阻与振动频率呈倒对数关系,随着激振频率的增大,平均摩阻先减小而后趋于稳定,当激振频率大于等于6 Hz后减摩效果趋于稳定.该研究结果对于减摩防屈曲钻具的研制以及钻孔工程施工具有指导意义.

    轴向振动管柱摩阻屈曲特性影响因素

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    柔性薄膜复合形状记忆合金弹簧驱动器

    钱国明朱孔军李亚辉严康...
    239-245页
    查看更多>>摘要：针对形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)材料在使用过程中因其较低的响应频率而很难应用于高频率场所问题,在聚偏氟乙烯(polyvinylidene fluoride,简称PVDF)薄膜中引入锆酸铅钡(Pb0.8Ba0.2ZrO3,简称PBZ)纳米陶瓷纤维制备柔性薄膜,并与NiTi合金弹簧复合制得PBZ/PVDF@SMA复合驱动器,通过薄膜的电卡效应加热及冷却SMA丝,与传统电流加热及自然冷却方式进行了对比.结果表明,缩短了SMA丝循环周期,提高了其响应频率,有利于扩大SMA的适用场所.

    形状记忆合金聚偏氟乙烯薄膜锆酸铅钡纳米纤维复合驱动器电卡效应缩短周期

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    245页
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    多工况直升机附件齿轮箱振动故障诊断

    万安平龚志鹏王景霖单添敏...
    246-252页
    查看更多>>摘要：针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural netwo,简称MCNN)的故障诊断方法.首先,对直升机附件齿轮箱进行地面实验和信号采集,对原始信号进行滤波、降噪等预处理;其次,利用VMD将信号分解为若干个固有模态(intrinsic mode functions,简称IMF),依据齿轮副频率特性对分解模态进行重构与归一化,增强微弱的高频故障特征;最后,将重构信号的每个分量视作不同尺度,经多尺度卷积神经网络进行多尺度特征提取并融合,由指数归一化分类器给出识别的故障类别.实验结果表明,所提方法能够有效增强信号故障特征,挖掘多工况条件下信号的差异性与同一性,在直升机附件齿轮箱振动故障诊断中平均准确率为97.25%.

    变分模态分解多尺度卷积网络振动故障诊断附件齿轮箱

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    喷油润滑内齿圈外圆面红外测温及误差分析

    王琳郑志振王勇陈国定...
    253-258页
    查看更多>>摘要：高速重载人字齿轮箱的摩擦功率损失会转换成为温升,齿面温度测量是评价齿轮箱润滑和冷却设计的重要手段.针对某人字齿轮箱中内齿圈外圆面温度的在线实时准确测量需求,提出了一种基于红外测温仪的旋转齿轮表面温度测量方法,并分别设计搭建了相关测试试验装置.首先,分析了基于红外测温仪的旋转齿轮表面温度测量误差的影响因素;其次,通过试验对待测齿面的发射率进行标定;最后,开展了不同转速工况下的喷油润滑齿轮表面温度测量试验,并分析了吹气压力和吹气温度对红外测温误差的影响.研究结果表明:待测齿面喷涂黑色哑光漆后的标定发射率为0.96,而红外测温光路上的光学镜片会使红外测温值低2℃左右;带有空气吹扫管的红外测温仪可以在线实时测量旋转内齿圈外圆面的温度,且红外与热电偶测温值的最大相对误差不超过7%;选择合适的空气吹扫压力和吹扫温度,可以进一步减小红外测温误差.

    内齿圈红外测温仪温度测量喷油润滑齿面温度

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    地震波斜入射下浅埋偏压双隧道地震响应分析

    朱辉严松宏孙纬宇欧尔峰...
    259-265页
    查看更多>>摘要：浅埋偏压隧道上覆岩土体薄弱,承受荷载不对称,在地震作用下的动力稳定性较差且易发生灾害.为研究其在地震作用下的动力响应特征,首先,基于波动理论将地震波转换为黏弹性人工边界上的等效节点荷载,建立了SV波斜入射时的荷载计算公式;其次,在ANSYS中编制APDL程序实现了黏弹性人工边界的自动生成和地震荷载的自动输入;最后,基于该输入方法,研究了某浅埋偏压双洞隧道在不同洞距时衬砌主应力的分布规律.结果表明:地震波斜入射时两隧道衬砌应力均为不对称的X型分布,随着洞距的增大,深埋侧隧道应力分布逐渐趋于对称,浅埋侧隧道应力分布无明显变化;当洞距达到4D(D为最大洞径)后,浅埋侧隧道对深埋侧隧道的影响可以忽略.因此,认为地震波斜入射时浅埋偏压双隧道的合理洞距为4D.

    偏压隧道地震波斜入射合理洞距地震响应

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    基于MGCD的转子故障数据集降维方法

    张勇飞赵荣珍邓林峰
    266-273页
    查看更多>>摘要：针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法.首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analysis,简称MFA)算法框架基础上,通过建立近邻图和远邻图解决因单一图结构导致的故障类别局部不可分问题;其次,采用最大化散度加权差分方式去削弱小样本问题造成的影响;最后,利用两个不同结构型式的转子系统故障模拟数据集对算法性能进行了验证.结果表明,使用本算法对故障数据集进行降维得到的敏感故障数据集使故障类别之间的差异性更加突出,能够提高故障模式识别准确率,为提高旋转机械智能故障诊断技术水平提供一定的研究参考依据.

    故障诊断降维远邻图小样本

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