准确获得模态特征是输电塔抗风抗震等动力响应分析的关键,其中阻尼参数识别尤为重要。以一基85.5 m高的输电塔为背景,对输电塔的动力特性参数识别进行了研究。根据脉动风作用下实测加速度响应特征,假设信号分段平稳,采用随机子空间法识别了该塔的频率和阻尼比特征。研究结果表明:该输电塔一阶横线向和顺线向模态阻尼比大于2%,而一阶扭转模态阻尼比仅为1%;在加速度不高于0.1 m/s~2的小振幅振动范围内,阻尼比基本上与振幅无关,识别结果为小振幅下的结构固有阻尼。 时域平均法是故障诊断中常用的非常有效的信号处理方法,主要特点是可以从混有噪声干扰的信号中提取感兴趣的周期性信号,同时抑制不相关的其它周期成份。本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com  然而时域平均存在两方面明显的不足:一方面,键相信号的拾取常受到应用环境和条件的制约难以实施,即便获得键相信号,也往往由于周期截断误差的存在使时域平均方法不能取得满意的效果;另一方面,时域平均要求大量数据的存储无转速计-电动折弯机液压滚圆机滚弧机价格低张家港全自动滚圆机多少钱、运算,这给时域平均的应用也带来一定的不便。为了解决上述问题,本文根据时域平均的幅频特性提出采用FIR多带滤波器实现时域平均功能的方法,该法有效避免了传统方法需采集键相信号的不足,很好的扩大了时域平均在实际工程中的应用。最后,将传统的时域平均方法和利用多带滤波器实现时域平均功能的方法进行了分析比较,验证了本文方法的有效性采集声发射和振动加速度信号,搭建了数控车床刀具磨损状态多信息数据采集系统;用正交试验法采集相关数据并分析了不同切削条件、不同刀具磨损程度下数控车削加工过程中的声发射和振动信号;用小波包分解法提取了声发射和振动信号的最佳特征频段作为识别刀具磨损的特征参量,采用BP神经网络将数控切削过程中刀具磨损的声发射与振动信号特征信息进行融合,研究了数控车削刀具磨损状态的智能识别技术。先介绍了一种基于振动信号分析的滚动球轴承剥落区宽度估计的方法,该方法可根据振动信号中的双冲击特征间隔和所在转轴的转速,完成对剥落区宽度的估计,但转速计的安装易受工况条件的限制,对此提出了一种基于滚动轴承剥落故障对应冲击特征的无转速计剥落区宽度估计方法,该方法通过振动信号中整周期的冲击次数实现转速估计,结合平均双冲击特征实现了无需转速计的混合陶瓷球轴承的剥落区宽度估计,使该方法更适合于工程应用。试验结果表明,所提方法可对混合陶瓷球轴承剥落区宽度进行有效估计。 无转速计-电动折弯机液压滚圆机滚弧机价格低张家港全自动滚圆机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com