匀变速直线运动的判断

以物体做匀变速直线运动的判断方法，对利用位移差相等来判断物体是否作匀变速直线运动进行分析，论证了位移差相等只是判断物体作匀变速直线运动的必要条件，给出了该判断的的充要条件对验证匀变速直线运动的实验提出了采用频率可调打点计时器和对运动物体增系一个速度计等改进意见。     

匀变速直线运动的判断

以物体做匀变速直线运动的判断方法,对利用位移差相等(△S=aT~2)来判断物体是否作匀变速直线运动进行分析,论证了位移差相等只是判断物体作匀变速直线运动的必要条件,给出了该判断的充要条件是△S=aT~2 V_0=(S_1-(1/2)△S/T).对验证匀变速直线运动的实验提出了采用频率可调打点计时器和对运动物体增系一个速度计等改进意见.     

基于振动与声音信号深度学习的岩性识别方法

岩性识别对地质勘查和储层评价具有重要意义,科学有效地开展岩性自动识别的相关研究能够有效地为勘查过程提供指导,减少工作的盲目性和冗杂性。针对常见的砂岩地层,选择三类砂岩,基于室内微钻试验台,设计钻杆转速、钻孔深度和钻孔位置三个变量,检测钻进过程中产生的振动和声音特征信号。将采集的振动和声音信号预处理,提高信噪比,生成数据集。将振动和声音的数据集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集,之后分别构建二维卷积神经网络和一维卷积神经网络并使用训练集和验证集训练岩性识别模型,最后运用未经训练的测试集验证模型准确率。模型训练完成后,以频谱图为数据集的振动信号识别模型准确率达到95.19%,以梅尔频率倒谱系数为数据集的声音信号识别模型准确率达到73.58%。研究结果表明,不同岩性在钻进过程中产生的振动和声音信号具有不同信号特征,基于振动和声音信号的岩性自动识别方法可以较好地实现几类砂岩的自动识别,这为地质勘查时的岩性自动识别提供了参考与依据。     

换汤不换药——浅析验证机械能守恒定律实验

验证物体机械能守恒实验经常被考查,最常见的形式是用打点计时器验证单个物体的机械能守恒,为了减少实验过程中的系统误差,可以用光电计时器代替打点计时器,这个实验不拘束于单个物体,只要系统的机械能守恒,都可以作为实验进行验证。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换，提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息。结果表明，小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段。     

相图及方差在注水泵故障诊断中的应用

以混沌理论为基础，利用相图分析方法研究了注水泵机组状态由正常到分岔、再到混沌的演化过程，得到了振动信号相图与方差值之间的对应关系。提出了用相图定性地判断离心式注水泵机组是否存在故障的方法，该方法解决了常规诊断方法难以解决的问题。利用辽河油田欢喜岭采油厂和曙光采油厂的注水泵机组的振动数据进行实验，取得了良好效果。将该方法与其他参数相结合，可以提高诊断精度，为大型离心式设备的故障诊断提供了一条有效途径。     

高斯白噪背景下的直扩信号检测

证明了直接扩频信号短时傅立叶谱的周期性，利用自适应滤波器提取周期，根据周期的有无来判断是否存在扩频信号的发送。经过计算机仿真，表明这种方法可用于直扩信号的侦察。     

基于平移窗信号自相关分析的振动稳定性研究

针对目前潜油电泵的振动信号稳定性分析方法存在的不足,提出了基于平移窗信号自相关分析方法,并定义了稳定指数用于定量评价振动信号的稳定性。首先利用滑动叠加平均法获得一个能够最大程度地代表振动信号周期性特征的窗信号;然后将该窗信号在振动信号上平移并进行自相关分析,从而获得自相关系数序列;最后对自相关系数序列进行处理得到稳定指数。仿真及实验结果表明,本方法可有效地评判信号是否存在振动幅度不稳定或振动周期不稳定的现象,并成功地检验出具有潜在故障的电泵,验证了该方法在评价振动信号稳定性方面的可行性和有效性。     

基于独立成分分析的钻头振动信号识别方法研究

在海上丛式井井眼防碰监测中,风险邻井套管头检测到的钻头振动信号受到平台噪声干扰,针对钻头振动特征信号难以分离识别的问题,提出了一种基于独立成分分析（ICA）分离同频率范围信号的方法。首先对采集到的信号作限幅滤波处理以滤除部分干扰噪声,然后应用ICA方法分离获得不同源的若干路独立信号（其中包含钻头振动信号）,根据独立信号时-频特征分析,结合先验知识实现钻头振动特征信号的识别。通过丛式井防碰现场数据表明该方法可以有效地分离识别钻头振动信号,以提取出信号的能量为标准,能够准确判断钻头趋近风险井套管程度,达到在防碰预警目的。     

用振动信号的小波变换监测泥浆泵的吸入状态

将小波变换理论用于泥浆泵吸入状态的监测。研究结果表明，用振动信号绝对值小波分解后的逼近信号可较准确地判断吸入阀的关闭时刻，进而准确地判断泵的吸入状态。该方法可排除随机干扰的影响，具有信号特征简单、监测准确性较高及便于在现场推广应用等优点，在不测量缸压的情况下，较容易实现对泥浆吸入状态的缸外监测。     

非平稳信号分析在断路器故障诊断中的应用

介绍两种非平稳信号的分析建模的算法，即Ｗｉｇｎｅｒ 方法和时域衰减振荡模型方法，并将它们应用在高压断路器的操作振动分析上，从而建立模型、萃取特征参数、辨识结构状态，为断路器操作系统的故障诊断提供有用手段。Ｗｉｇｎｅｒ 算法能获得形象的信号时域及频域特征，而模型参数方法则更适合于定量的判断识别。     

测重力加速度的实验装置

落球法测重力加速度原理简单,比较直观。因为这种方法球下落的时间短,所以计时是实验成败的关键。利用手控秒表计时误差较大,利用光电管结合毫秒表计时,一来麻烦、二来造价很高。现介绍一种用电磁打点计时器计时的测量方法。打点计时器是高中物理学生分组实验中经常用到的一种简单仪器,一般的实验室都有,用它比较好的解决了计时问题。     

变速箱振动信号的分解及在故障诊断中的应用

建立了变速箱故障振动理论模型，模型考虑了箱体内部各齿轮，轴承和轴不对中时对箱体复合振动信号的影响，利用时域同步平均技术和小波分析技术分别地将化振动信号，轴不对中故障振动信号和轴承故障振动信号从箱体复合振动信号中分离出来，并利用分离出来的振动信号成功地诊断了变速箱的典型故障。     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。     

旋转机械转轴裂纹诊断方法和专家系统的研究

本文阐述具有横向裂纹转轴的振动特性，列举旋转机构中４种常见故障产生的振动信号与裂纹的区别，以此作为判断裂纹是否存在的依据。简述了利用模糊数学中模式识别的直接法来判断裂纹的方法，给出了实验室诊断裂纹的例子，最后介绍了裂纹诊断专家系统的计算机软件框图。     

复信号分析在反射波初至时刻判断中的应用

节理产状应力波反演时,关键问题在根据测试振动信号判断出节理面反射纵波初至时刻.借助Hilbert变换可实现信号的复信号分析,人工合成振动信号的复信号分析说明了瞬时振幅、瞬时频率二者在反射波识别方面均有很好的效果,用节理岩体模拟实验测得的信号分析表明,即使面波干扰严重,瞬时频率还是能有效判断节理反射纵波初至时刻.     

基于Wi-Fi的风机轴承运行状态远程监测系统设计

为了解决对风机轴承运行状态方便实时监测,提出一种基于Wi-Fi的风机轴承运行状态实时监测系统方案。系统由信号采集模块与信号分析模块两部分组成,信号采集模块将MPU6050作为振动信号传感器,以STM32微控制器为核心,利用Wi-Fi传输技术将采集到的振动信号传输到信号分析模块中的上位机,上位机采用本征时间尺度分解(ITD)方法,对采集到的振动数据进行分析进而判断出轴承的运行状态。实验结果表明:系统能够实时有效地对风机轴承信号进行传输,提取到的特征信号能够反映风机轴承的运行状态。     

基于听觉显著性特征的发电机组主轴承性能评估

人类的听觉系统在处理声音信号这类非平稳、非线性信号上具备优异的识别能力及抗噪能力。本文依据振动与声音信号同源性的特点,提出了一种基于听觉显著性信号的数据降噪、典型特征提取和自组织映射（self-organizing feature map,SOM）网络相结合进行发电机组主轴承性能评估的方法。首先,利用Gammatone滤波器组构建人的耳蜗模型对原始振动信号进行识别,并剔除噪声信号。其次,通过模拟人耳的听觉注意机制获得显著帧和显著通道的典型特征,然后构建特征空间。最后,将构建的特征空间分为训练样本和测试样本两部分,利用SOM网络,实现发电机组主轴承的性能评估。试验结果表明,本文提出的性能评估方法能够精准的识别噪声信号并构建特征空间,可有效评估发电机组主轴承的性能,为其视情维修提供依据。     

基于Lyapunov指数的电阻点焊声音混沌时间序列识别

以混沌理论为基础,对电阻点焊声音信号进行了分析与研究,通过计算8种不同焊接规范下时间序列的最大Lyapunov指数,发现点焊声音信号中的Lyapunov指数均大于0,揭示了声音信号中存在混沌现象,该研究为点焊质量的判断和预测开辟了有效的途径.此外,采用经典欧式几何方法描述声音信号误差较大,提出了用曲线盒维数作为特征值来量化具有混沌特性的点焊声音信息,结果表明,盒维数能反映点焊质量微小变化,可提高质量检验的准确性.     

内燃机表面振动信号的性质

研究内燃机表面振动信号,阐明内燃机振动信号是十分复杂的非平稳随机信号;揭示了内燃机振动信号中分形及多重分形行为;提出通过奇怪吸引子的嵌入维估计能完整描述振运输 最少独立变量数目,并指出内燃机振动是一个高维非线性动力学问题,这是利用内燃机表面振动信号实现内燃机故障诊断的重要理论基础。