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期刊信息/Journal information
噪声与振动控制
中国声学学会
噪声与振动控制

中国声学学会

严济宽

双月刊

1006-1355

NVC@sjtu.edu.cn

021-62932221

200030

上海市华山路1954号上海交通大学

噪声与振动控制/Journal Noise and Vibration ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是科技工作者和工程师交流噪声与振动控制理论和实际应用研究的最新理论、方法、信息和知识的重要平台。主要内容包括噪声和振动控制领域中理论和实践的最新发展、创新方法、重要成果、新技术等。可供相关专业的大专院校师生、各单位噪声振动专业人员参考。
正式出版
收录年代

    基于BP-NSGA-Ⅱ优化的高速电梯轿厢水平振动变论域模糊PID控制

    陈岁繁杨松李其朋
    63-69,81页
    查看更多>>摘要：针对影响高速电梯乘坐舒适性和安全性的轿厢水平振动问题,提出一种基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和非支配排序遗传算法-Ⅱ(Non-dominant Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的变论域模糊PID控制方法.首先建立基于达朗贝尔原理的轿厢动力学模型,其次在传统变论域模糊PID控制的基础上建立以量化因子作为输入,轿厢水平振动加速度均方根和位移均方根作为输出的BP神经网络模型,最后将该模型作为NSGA-Ⅱ算法的适应度函数,通过NSGA-Ⅱ算法优化量化因子来提高系统控制精度.仿真分析结果表明:基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法的变论域模糊PID控制方法对轿厢水平振动的抑制效果优于变论域模糊PID控制方法.

    振动与波变论域模糊PID控制量化因子BP神经网络NSGA-Ⅱ算法

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    船用合流型三通调节阀声流固耦合声学特性研究

    周旭周爱民施红旗张雪冬...
    70-76,128页
    查看更多>>摘要：针对合流型三通调节阀噪声声压频谱、声指向性等声学特性规律不明确的问题,基于声流固耦合理论,以PN50 DN250三通调节阀为研究对象开展声学特性研究.基于k-ε模型分析阀门定常流动,在定常流动收敛的基础上开展LES非定常流动分析,并导出流固耦合面及流体域内的时域脉动信息作为噪声激励源,开展三通调节阀不同工况下的声学特性研究.搭建三通调节阀流噪声试验台,试验工况下数值模拟噪声与实测噪声声压仅相差1.85 dB(A),验证声流固耦合数值模拟方法的准确性.分别数值模拟阀门实际工况下80%及60%开度下的噪声声学特性,总结出阀门噪声声压级分别为51.18和54.13 dB(A),验证三通调节阀噪声满足使用要求,提出的声流固耦合数值模拟方法可为合流型三通调节阀声学特性分析提供一定参考.

    声学三通调节阀声流固耦合振动噪声声指向性声压频谱特性

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    基于AMESim的航空齿轮泵流体流量脉动特性仿真分析

    王元元冯小玉郝精一
    77-81页
    查看更多>>摘要：航空齿轮泵在工作过程中产生流量脉动,不仅影响自身的性能和寿命,还会直接影响航空液压系统的可靠性.本文采用AMESim建立了航空齿轮泵的系统模型,对比分析了航空齿轮泵流体理论流量、基频与仿真流量、基频,并研究了转速、齿数、模数和齿宽对航空齿轮泵流体流量脉动的影响.研究表明,系统仿真结果与理论解相一致,验证了航空齿轮泵系统模型的正确性;随着转速、齿数、模数和齿宽的增加,航空齿轮泵流体流量脉动幅值均呈增大的趋势,随着转速的增加流量脉动率几乎没有变化,随着齿数的增加流量脉动率呈降低的趋势,随着模数和齿宽的增加流量脉动率呈增加的趋势;同时发现航空齿轮泵流体流量脉动呈宽频多谐波特征.研究结果为抑制航空齿轮泵流体流量脉动提供了理论基础和技术支持.

    振动与波航空齿轮泵流体流量脉动AMESim

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    超高输电铁塔的气动噪声特性研究

    贺伟军潘巍巍郑新龙卢正通...
    82-87页
    查看更多>>摘要：超高输电铁塔在保障居民日常生活和工业生产中起到了重要作用,由于极高的高度,其在风荷载作用下产生的气动噪声问题不容忽视.本文针对超高输电铁塔气动噪声扰民的问题,建立了其计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算模型,采用标准k-ε湍流方程进行稳态初场的计算,并在此基础上采用大涡模拟方法与声类比方法进行瞬态流场计算及气动噪声计算,分析流场的流动特性及气动噪声特性.结果表明,4根主纵梁以及电梯井的左右两侧具有强烈的压力脉动,是主要的气动噪声源,其最大值出现在电梯井顶端区域;各虚拟测点的总声压级沿高度先增加后减小,总声压级沿高度的变化由风速与输电铁塔自身结构尺度参数共同控制;通过声成像测量方法确定了声源的在塔身中部以上、横担以下的位置,验证了仿真结果的正确性;声压级与风速的峰值出现的时刻基本吻合,输电铁塔风致噪声与风速存在着强相关性.本文的研究结论对于超高输电塔气动噪声特性的研究和输电塔的降噪设计具有指导意义.

    声学超高输电铁塔气动噪声计算流体力学大涡模拟FW-H声类比

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    两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法

    葛丽英李志农胡志峰毛清华...
    88-94,155页
    查看更多>>摘要：同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率.针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验信息和贪婪算法的优势,将ACMD引入到SET中,构造一种两级ACMD-SET故障诊断方法.在提出的方法中,将基于基尼指数(Gini Index,GI)最大化准则的分量选择重组算法和第一级ACMD结合,提取出强干扰下的多模态故障脉冲信号的模式.然后,利用SET对第二级ACMD分离出的时变频率故障特征进行高精度的时频表示.将此方法应用到仿真调频-调幅信号中,得到高分辨率的故障特征,方法的有效性得到验证.最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承的振动信号分析中,结果表明,所提方法能有效地提取高速滚动轴承振动信号的时变故障特征频率,其结果明显优于SET方法.

    故障诊断同步提取变换自适应调频模态分解滚动轴承

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    深度超圆盘分类器及其在旋转机械故障诊断中的应用

    杨岸端吴占涛袁毅杨宇...
    95-101,207页
    查看更多>>摘要：几何模型分类器具有坚实的几何统计基础和良好的泛化能力,因此在旋转机械故障诊断中取得了较高的分类精度.与仿射包和凸包相比,超圆盘(Hyperdisk,HD)对样本分布区域的估计更加合理.但超圆盘模型属于浅层学习模型,对复杂函数的表示能力有限,存在学习能力和泛化能力差等缺点.针对这个问题提出一种深度超圆盘分类器(Deep Hyperdisk Large Margin Classifier,DHD),该方法通过模块叠加的方式将超圆盘分类器深度化,利用特征提取公式从每层模块的输入样本中自主提取新的特征值,并将其应用在下一层模块的训练学习中.将所提方法应用到旋转机械故障诊断当中,实验结果表明该方法对故障样本的分类准确率高于其他模型算法,且对不均衡样本和强噪声背景下的故障样本均具有良好的分类能力.

    故障诊断深度超圆盘分类器深度学习旋转机械

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    基于伪标签深度学习的半监督滚动轴承故障诊断模型

    宋宇航马萍李建军张宏立...
    102-107,184页
    查看更多>>摘要：针对实际工程应用中被标记的滚动轴承故障样本收集困难,传统诊断模型精度较低的问题,提出一种伪标签学习融合参数迁移深度学习网络的半监督滚动轴承故障诊断模型.首先将ImageNet数据集上预训练的残差网络(Residual Network,ResNet)模型参数迁移至本文模型中作为初始参数,并使用不同学习率微调网络层参数以加快模型收敛速度;随后引入伪标签半监督学习,使用标签数据训练模型并对无标记数据进行预测以生成伪标签;最后使用标签数据以及伪标签数据训练参数迁移后的ResNet模型,并测试诊断效果.对两种滚动轴承故障数据进行半监督下故障诊断实验及跨域故障诊断实验.实验结果表明,在具有大量未标记样本集下,所提出模型可迁移至不同设备完成诊断,具有较强的鲁棒性,可用于处理复杂工业环境中的故障诊断问题.

    故障诊断滚动轴承半监督学习深度迁移学习

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    HVD分解和GA-BP神经网络结合的井架钢结构损伤识别

    朱国庆韩东颖黄岩李岳峰...
    108-113页
    查看更多>>摘要：针对井架钢结构冲击载荷振动信号非线性、非平稳性对损伤识别的干扰问题,提出了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)与遗传算法优化的神经网络(Genetic BP Neural Networks,GA-BP)相结合的智能故障诊断方法.首先,利用HVD分解的方法处理冲击载荷作用下的加速度非平稳振动信号;其次,由斯皮尔曼相关系数选取HVD分解后的最优(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,以最优IMF分量能量变化率构造特征向量;最后,通过特征向量建立数据集进行神经网络训练,完成信号的特征学习和故障分类.利用ZJ70型井架钢结构模型进行冲击载荷作用下的单处损伤和多处损伤的不同工况实验验证,结果表明:对于单处损伤位置识别率达到90%,多处损伤位置识别率高达96%,利用HVD分解与GA-BP神经网络相结合的方法具有较好的稳定性,能够准确判断出井架钢结构损伤位置,具有一定的实际应用价值.

    故障诊断HVD分解GA-BP神经网络冲击载荷井架钢结构损伤识别

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    含点蚀的行星齿轮系统动力学特性及损伤评估研究

    甄冬李东凯刘英辉梁小夏...
    114-121页
    查看更多>>摘要：齿面点蚀是一种典型的行星齿轮系统故障.为识别点蚀状态,本文开展动力学特性研究并提出了一种新型的评估指标.首先,虑及过渡曲线和齿间结构耦合效应,利用改进Weber法建立了精确的含点蚀故障齿轮副啮合刚度模型,并研究了故障程度对啮合刚度的影响规律.然后,综合考虑时变啮合刚度、静态传动误差、齿侧间隙和时变振动传递路径等多种因素构建了行星齿轮系统平移-扭转动力学模型,揭示了点蚀程度对系统动态特性的影响规律,并基于振动信号频谱特点提出了边带能量因子(Sideband Energy Factor,SEF)用于损伤评估.最后,利用实验验证了仿真模型的正确性及所提指标的有效性.

    故障诊断行星齿轮系统齿面点蚀动力学特性边带能量因子损伤评估

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    基于STFT-ECA-ResNet18网络模型的滚动轴承变负载故障诊断

    路近王志国刘飞
    122-128页
    查看更多>>摘要：针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法.首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换后的数据中提取特征.然后,通过高效通道注意力机制获取通道全局信息并对其权值进行调整,以增强改进网络模型的泛化能力,使其在变负载工况下分类效果得到提高.最后,通过仿真对所提方法进行了验证,结果表明相比传统方法诊断效果改进明显.

    故障诊断网络模型泛化性短时傅里叶变换深度残差网络变负载

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