一、瞬时作用与广义函数（论文文献综述）
窦春红[1]（2019）在《风电齿轮箱运行状态监测与故障诊断》文中研究表明风电齿轮箱是风电机组的重要组成部分,价格昂贵,出现故障会导致风电机组长时间停机,造成严重的经济损失。因此,加强对风电齿轮箱状态监测与故障诊断技术的研究,对于保证风电机组的正常运行,提高风电场的经济效益和社会效益具有重要的意义。本文在总结现有的设备状态监测与故障诊断理论和方法的基础上,针对齿轮箱的故障特征提取问题,提出了如下所述的解决方案,解决了现有方法存在的一些问题,提高了齿轮箱的状态监测与故障诊断效果。（1）提出了基于奇异谱分解的滚动轴承微弱故障特征增强方法。该方法能够自动确定嵌入维数,为重建的序列自动选择主分量,通过附加的缠绕操作增强原始数据的振荡信息,减小模态混叠。仿真实验证明了该方法的有效性。将该方法用于滚动轴承故障诊断,并与包络分析及基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的方法和基于总体经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）的方法进行了对比,结果表明该方法在增强滚动轴承微弱故障特征方面具有优势。（2）提出了基于数据非线性和确定性测度的设备故障特征提取方法。提出了一种量化数据非线性和确定性的方法,然后利用数据的非线性和确定性刻画设备的运行状态。仿真实验证明该方法对噪声具有较好的鲁棒性。将该方法用于齿轮箱故障诊断,并与近似熵、样本熵、排列熵和延迟向量方差方法进行了对比,结果表明该方法在复杂数据特征提取方面具有优势。（3）提出了基于自适应多尺度符号动力学熵（Adaptive Multiscale Symbol-Dynamics Entropy,AMSDE）的设备状态监测方法。将多尺度分析方法引入到统计语义分析中,定义了 AMSDE。AMSDE能够将原始信号转换为一个熵向量,利用该熵向量来刻画设备的运行状态。将该方法用于齿轮箱和滚动轴承状态识别,结果表明该方法能够揭示数据的时间结构和空间结构,在设备状态监测方面与传统的时域统计参数及非线性参数相比具有优势。（4）提出了基于自适应变带宽代价函数的瞬时频率估计方法。该方法能够自适应确定目标脊线的搜索区间,能够解决一步代价函数方法存在的不能自适应确定脊点搜索区间的问题。首先采用数值实验验证了该方法的有效性。接着,将该方法用于估计风电齿轮箱的瞬时频率,并将其与一步代价函数方法及其它传统方法进行了比较,结果表明该方法在机器瞬时频率估计中具有良好的性能,与上述其它方法相比具有优势。（5）提出了基于傅里叶分解方法（Fourier Decomposition Method,FDM）的风电齿轮箱故障特征提取方法。首先比较了 EMD和FDM的滤波性能,证明了 FDM在低频和高频都具有良好的频率分辨率,然后利用仿真数据证明了 FDM在分离频率相近的信号分量方面能够突破EMD和EEMD方法的性能限制。将该方法用于风电齿轮箱故障诊断,并与基于EMD的方法和基于EEMD的方法进行了比较,结果表明该方法在故障特征提取中具有良好的性能,与上述其它方法相比具有优势。
唐友福[2]（2013）在《基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究》文中认为振动信号的特征提取一直是设备状态监测及故障诊断领域的研究前沿，特别是大型复杂装备系统早期故障、微弱故障及多源复合故障的非线性非平稳信号特征提取问题存在着更大的困难，已成为该领域最具挑战性的研究热点。基于对频率内涵本质的重新考察和认识，本文提出了广义局部频率新概念，深入开展了适于非线性非平稳信号故障特征提取方法研究，并成功应用于往复压缩机组多源冲击振动故障特征的提取。该研究对信号频谱及时频分析理论发展具有重要科学意义，对具有非线性非平稳信号特点的其它工程领域的特征提取也具有广泛的应用前景。在频谱及时频分析方法中广泛应用的全局频率（即周期的倒数）与瞬时频率（即相位的导数）概念，分别在描述信号的整体概貌及局部细节特征方面发挥了重要作用。然而，它们在表征非线性非平稳信号特征方面仍然存在局限性，为此，本文提出了广义局部频率新概念及其定义，通过构造广义局部频率的频域和时频域表达方法，使其兼容全局频率和瞬时频率优势的同时，克服了全局频率概念只对周期信号才具有物理意义而无法描述频率及幅值随时间变化非周期信号特征的缺陷，弥补了瞬时频率只对窄带信号才能给出合理物理解释而损失众多大尺度频率信息的不足。此外，通过仿真实例，对广义局部频率概念的适用性进行验证，表明了广义局部频率定义的准确性。以短时Fourier变换、小波变换、Wigner-Ville分布、Chirplet变换、EMD及LMD等为基础的时频分析方法，在旋转机械的典型故障诊断过程中发挥着非常有效的作用。但是，随着故障诊断领域向着大型复杂装备系统的延伸，振动信号表现出较强的非线性、非平稳及非高斯等复杂特性，时频分布变得非常复杂，频带与故障激励之间缺乏映射关系，许多频率成分物理意义不明确，难以提取出足以识别故障的有用特征信息。为此，本文提出了基于自适应波形分解的广义局部频率时频分析方法，实现了多分量非平稳信号的广义局部频率时频特征提取，摆脱了现有时频分析方法依赖先验知识将信号按基函数展开思想的束缚，具有良好的自适应性。此外，为了减少噪声对非平稳信号时频分析的影响，提出了将自适应波形分解与互信息法相融合的降噪技术，通过仿真实例对比，验证了其有效性。功率谱图出现连续谱峰及噪声背景等现象往往作为辨识系统处于混沌状态的重要依据。但是，功率谱是以平稳假设为前提，在分析具有非平稳性的非线性时间序列时存在明显缺陷。为此，本文提出了基于广义局部频率的频域分析方法，以Duffing系统为对象，揭示了系统演化过程中的频域分岔现象，克服了功率谱分析时产生的虚假频率信息，有效表征了不同系统状态下非线性时间序列频域结构特点及分布规律。另外，通过基于自适应波形分解的广义局部频率解调分析，发现了混沌时间序列具有频率调制特性及频率调制的相似性特征。广义局部频率频域和时频域特征量虽然能够准确形象地描述非线性非平稳信号本质信息，但其特征值受噪声及样本选取的影响，不同信号特征量级差别较大，分析结果的可比性、可重复性及稳定性较差。为了弥补这方面的不足，本文应用Lempel-Ziv复杂度方法，定量分析了广义局部频率时频特征的复杂性，揭示出的信号时频结构相对于时域结构更加简洁、物理意义更加明确，更能够准确辨识各信号特征类型。通过对滚动轴承振动信号的实例分析，进一步验证了广义局部频率时频特征提取及其复杂测度分析的有效性。往复压缩机组多源冲击振动信号表现出较强的非线性非平稳特征，现有时频分析方法难以提取出足以识别故障的特征信息，在本文理论研究基础上，应用广义局部频率谱分析与时频分析方法，有效揭示了气阀不同状态下振动信号的整体概貌统计特征及局部细节时变特征，为往复压缩机组气阀故障诊断提供了更加丰富及意义明确的特征依据。另外，应用Lempel-Ziv复杂度方法对气阀信号的时域与时频域特征进行复杂测度分析，结果表明气阀信号的广义局部频率时频特征结构相比于时域结构更加简洁，在一定程度上降低了噪声带来的随机性干扰，更能够有效表征不同气阀状态的非线性关系，并分别给出了其LZC特征的定量参考标准，为往复压缩机气阀故障诊断提供了参考依据。
李宝庆[3]（2016）在《基于自适应最稀疏时频分析的机械故障诊断方法》文中认为机械设备状态监测和故障诊断对于保证设备健康运行具有重要的作用。随着科学技术的发展,现代机械设备越来越复杂,对机械故障诊断新技术和新方法的研究具有重要的意义。机械故障诊断技术的核心是故障特征的提取,设备运行中产生的振动信号包含了大量的设备状态信息,因此,基于振动的诊断方法是非常有效的机械故障诊断方法。然而,机械振动信号比较复杂,常表现为非平稳、多分量、多调制特征,且经常会受到噪声干扰。因此,研究一种合适的能够准确提取故障特征信息的信号分析处理方法具有重要的实际意义。自适应时频分析方法在信号分解中根据信号本身的特性自动选择基函数或参数,能够有效提取机械故障振动信号的本质特征,因此在机械故障诊断中得到了广泛的应用。自适应最稀疏时频分析（Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA）方法是一种新的自适应时频分析方法,它以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,通过求解最优化问题将信号自适应地分解为若干个内禀模态函数之和。ASTFA方法结合了EMD（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法中将信号自适应地分解为若干个内禀模态函数之和与稀疏分解中在过完备字典库中寻优以获得信号稀疏分解的优点。论文在国家自然科学基金项目（编号:51375152）的资助下,对ASTFA方法的理论进行了研究与完善,并将ASTFA方法应用于机械设备故障诊断。论文的主要研究工作有:（1）对ASTFA方法进行了研究,将ASTFA方法与EMD、LCD（Local Characteristic-scale Decomposition,LCD）、LMD（Local Mean Decomposition,LMD）方法进行了对比,其分解结果的正交性、精确性等评价指标优于EMD、LCD、LMD方法;对ASTFA方法的分解能力进行了研究;对ASTFA方法的抗模态混叠性能进行了研究,仿真和转子故障信号的分析验证了ASTFA方法在抑制模态混淆方面的优势。（2）从瞬时频率计算对ASTFA方法进行理论解释。ASTFA方法与EMD、LCD、LMD等方法具有理论共性,都是将复杂信号自适应地分解为具有调幅部分和调频部分乘积形式的单分量信号之和。但是,ASTFA方法可以直接计算信号的瞬时频率,不用通过归一化的方法得到纯调频信号,再进行瞬时频率计算,避免了极值点处存在的波动和估计误差,具有明显的优越性。（3）从滤波器设计对ASTFA方法进行解释。ASTFA方法将信号由时间域转化到相位域,基于数据本身相位函数的驱动来设计自适应滤波器,即:通过选择合适的初始相位函数和平滑度控制参数来设计符合要求的滤波器,从而实现信号的自适应分解。（4）针对ASTFA方法初始相位函数的选择问题,提出了基于一维精确搜索的ASTFA方法和基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的ASTFA方法。两种改进的ASTFA方法都是基于初始相位函数的最优选择而提出,解决了原始ASTFA方法中初始相位函数选择问题。（5）研究了ASTFA方法在齿轮故障诊断中的应用,提出了基于ASTFA的瞬时幅值谱和瞬时频率谱方法;提出了基于ASTFA的多尺度模糊熵偏均值（Partial Mean MFE,PMMFE）的齿轮故障诊断方法;研究了ASTFA方法在齿轮箱复合故障诊断中的应用;研究了ASTFA方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用。（6）研究了ASTFA方法在变速工况下机械设备故障诊断中的应用。提出了基于ASTFA的阶次方法,基于ASTFA的阶次方法能够准确提取变速齿轮的故障特征信息;提出了基于ASTFA的广义解调方法,ASTFA方法可以提供广义解调方法所需的解调相位函数,解决了广义解调时频分析方法中相位函数的选择问题,基于ASTFA的广义解调方法能够有效提取变速工况下的滚动轴承故障特征信息。
陈正汉[4]（2014）在《非饱和土与特殊土力学的基本理论研究》文中指出对非饱和土与特殊土开展了持久深入的研究,取得了系统的创造性成果:在国内率先研制成非饱和土固结仪、直剪仪、渗气仪、标准三轴仪、温控三轴仪、多功能三轴仪和土工CT–三轴仪等一系列仪器设备,揭示了非饱和土与特殊土的水气运动规律及变形、强度、屈服、水量变化、湿陷、湿胀、细观结构演化、温度效应等许多重要力学特性规律;构建了岩土力学的公理化理论体系与多种组合形式的非饱和土的应力状态变量;提出了各向异性多孔介质的有效应力理论公式与非饱和土的有效应力理论公式;建立了非饱和土、湿陷性黄土和膨胀土的本构模型谱系（包括非线性、弹塑性、结构性损伤与热力耦合模型）与分别考虑密度、净平均应力和偏应力影响的广义土–水特征曲线模型谱系;创立了非饱和土三维固结理论及其固结模型谱系;自主研发了分析固结问题的系列软件,求得一维固结问题的解析解和二维固结问题的数值解,形成了完整的理论体系。应用研究成果解决了多项工程的疑难问题,表明所建理论能够指导实践,为工程决策提供理论支持和科学依据。
赵德尊[5]（2018）在《变转速下滚动轴承时变非平稳故障特征提取方法研究》文中指出滚动轴承是机械设备中普遍使用的零部件。变速、重载与高温等极端服役环境往往导致滚动轴承性能衰退,降低机械系统的可靠性。此外,实际工况中滚动轴承常处于变转速运行状态,变转速工况使得滚动轴承故障特征表现为时变非平稳性。因此,滚动轴承时变非平稳故障特征的提取是关键设备健康监测与故障诊断的重要环节,也是机械设备安全可靠运行、避免经济损失甚至灾难性事故的重要保障。针对传统算法在滚动轴承时变非平稳故障特征提取时表现出的理论缺陷、诊断结果不理想、对转速测量装置依赖等问题,本文基于故障轴承振动信号的特点,探讨了变转速下单一故障轴承振动信号、复合故障振动信号、以及故障齿轮干扰下复合故障信号中故障特征成分的分布和变化规律,并在此基础上深入研究提出了计算阶比分析的优化算法以及无需阶比跟踪的时变非平稳故障特征平稳化方法。针对计算阶比跟踪过程中鉴相时标求解效率低的问题,提出了基于等分脉冲包络重采样的计算阶比分析方法。首先,同步测取故障轴承振动信号和转速脉冲信号,通过定位每个转速脉冲上升沿时间点,等分各个脉冲间隔,并记录分割点对应的时间坐标。其次,利用插值算法计算每个分割时标对应的振动信号包络幅值。通过转速测量装置性能参数计算上述分割时标对应的参考轴所转过的角度,最后实现时域非平稳到角域平稳的转换。通过对增速下轴承外圈故障信号和减速下内圈故障信号的分析,验证了基于等分脉冲包络重采样算法提取滚动轴承时变非平稳故障特征的有效性,并通过与传统算法的对比分析,证实了所提算法较高的计算效率和更显着的故障特征阶比幅值。针对计算阶比分析存在瞬时角加速度平稳假设及插值误差问题,提出了基于广义解调算法的滚动轴承时变非平稳故障特征重置与定量表达方法。无论是传统的计算阶比分析还是改进的重采样算法都无法摆脱瞬时角加速度平稳假设和幅值插值问题。因此引入了广义解调算法,利用转速信号与目标轴承故障特征系数,计算广义解调算法需要的相位函数集,进而利用广义解调变换计算得到包络信号的解调结果,实现某一特定时变非平稳故障特征成分的匹配与重置;最后,利用傅里叶变换在频谱中实现重置故障特征频率的定量表达。通过仿真与实测的变转速滚动轴承故障振动信号证实了基于广义解调算法的滚动轴承时变非平稳故障特征提取方法无需角域重采样即可完成时变非平稳故障特征成分的平稳化重置和故障点判定。针对滚动轴承变转速复合故障包络无关项干扰及转速计依赖问题,提出了基于转频和故障特征匹配重置的滚动轴承时变非平稳复合故障特征提取方法。直接利用基于幅值累加的峰值搜索算法从振动信号的包络时频谱中提取具有幅值优势的时频脊线;然后,基于提取的时频脊线方程和目标轴承故障特征系数计算可能的转频方程及其对应的相位函数和频率点。据此,做出不同假设,验证提取的时频脊线对应的故障点位置。利用不同假设条件的相位函数对原始信号的包络进行迭代广义解调,通过频谱图中的峰值证实假设的正确与否。最后,在已证实的假设基础上,进一步解调包络信号,通过迭代广义解调频谱图中的峰值,确定其他故障点存在与否,进而完成故障诊断。仿真与实测的变转速滚动轴承复合故障振动信号的分析结果验证了所提算法的有效性和实用性。本文算法通过迭代广义解调和快速傅里叶变换实现了时变转频和故障特征的平稳化重置和定量表达,一方面,相较于计算阶比分析,转频信息只是作为确定故障位置的参量,而非直接参与到故障振动信号的处理过程;另一方面,直接对转频信息进行定量表达而非提取,也降低了对时频分析工具高分辨率、高抗噪性的要求。针对滚动轴承和齿轮时变非平稳故障特征的分离及故障点定位问题,提出了基于Vold-Kalman广义解调滤波的轴承及齿轮复合故障特征提取和定量表达策略。该策略的核心是首先利用广义解调变换对轴承和齿轮时变非平稳故障特征成分进行平稳化重置;其次,通过Vold-Kalman滤波算法提取重置后的故障特征成分;再次,利用快速傅里叶变换对上述重置的故障特征成分进行定量表达;最后,通过频率谱中峰值与理论频率点的对比分析完成故障点定位。其中用于重置、提取和识别故障特征成分的相位函数、频率函数和频率点可由齿轮啮合倍频方程及机械结构参数计算,齿轮峰值啮合倍频可由峰值搜索算法直接从原始复合故障信号的时频谱中提取。仿真和实测的信号分析结果表明所提算法无需共振带选取、角域重采样和转速测量即可完成轴承和齿轮时变非平稳复合故障特征提取。另外,与传统方法的对比进一步表明本文算法去除无关项干扰、突出故障特征成分的优越性。
陈小旺[6]（2018）在《时变转速工况下行星齿轮箱故障诊断方法研究》文中研究表明行星齿轮箱较之于传统定轴齿轮箱而言,具有传动比高、负载能力强、结构紧凑等优势,因此被广泛应用于风力发电、重载车辆、船舶运输等工业现场。然而,由于这些复杂装备长期在沙尘、腐蚀等恶劣环境条件下工作,行星齿轮箱容易出现齿面划痕、齿根裂纹、齿轮疲劳断裂等缺陷。这些故障可能导致系统振动加剧、传动效率降低、计划外停机甚至整体结构毁坏等后果,造成严重经济损失。因此,行星齿轮箱的状态监测与故障诊断,对保障工业设备安全高效运行、减少不必要的经济损失、避免重特大工业事故,有着十分重要的意义。然而,对于行星齿轮箱故障诊断问题,目前仍存在两方面难点尚未得到有效解决:（1）行星齿轮箱的故障机理和特征形式尚未得到系统梳理总结。现有参考多基于固定转速条件下的频谱峰值分布,而未考虑时变转速工况下时变边带的特征。并且大多数研究只针对横向振动,并未考虑其它物理量特征的故障特征反馈。（2）时变转速工况下的行星齿轮箱非平稳信号分析方法还有待进一步提高。行星齿轮箱信号具有复杂的调幅调频结构,在时变转速工况下,旋转相关的特征频率呈现时变特性,基于时域或频域的故障诊断方法难以揭示变化的频率特征,而常用的时频分析方法存在时频分辨率低或交叉项/自项干扰等缺陷,难以准确显示复杂的时变故障特征。本文针对以上两方面难点,对行星齿轮箱时变转速工况下的故障诊断问题,进行了深入研究。从理论建模、非平稳信号时频结构分析、故障特征提取方面入手,通过理论推导、仿真分析和实验验证,完成了一系列创新研究:1.在理论建模方面,系统总结了包括横向振动信号、扭转振动信号、电机电流信号在内的3种行星齿轮箱特征信号解析模型,并具体实现了:（1）将现有的恒定转速故障特征推广至更通用的时变转速工况故障特征;（2）将故障调制特征的载波成分从常用的啮合频率推广至固有频率;（3）将基于横向振动的行星齿轮箱故障特征规律研究延伸至扭转振动信号和感应电机定子电流信号分析。这些研究为行星齿轮箱故障特征提取提供了理论基础。2.在非平稳信号时频结构分析方面,考虑传统时频分析方法在应对行星齿轮箱故障诊断问题上的局限和不足,应用前沿信号处理方法进行故障特征提取,并针对性地做出了改进和创新:（1）针对传统方法时频分辨能力不足的问题,应用重排小波尺度谱,有效提取了时变边带和冲击特征;（2）针对重排方法应对复杂时频结构的不足,提出基于迭代广义重排的多种高性能时频分布;（3）针对前沿的同步压缩变换理论,改进其时间方向定位能力的不足,提出迭代广义同步压缩变换方法。这三种方法具有时频精度高、无交叉项或自项干扰的优点,能够适应复杂结构的行星齿轮箱非平稳信号特征提取问题。3.在故障特征提取方面,将传统的幅值解调和频率解调分析方法推广到了时变转速的条件,并基于迭代广义解调提出了一种新的阶比谱分析方法。此外,针对扭转振动信号提出了基于扭转共振边带识别的故障诊断方法,针对电流信号提出了基于时变空间向量分析的故障诊断方法。为多渠道、更方便地提取非平稳故障特征提供了有效途径。本论文中,结合不同齿轮故障条件下的行星齿轮箱时变转速测试结果,验证了所提出的行星齿轮箱时变转速工况下的横向振动、扭转振动以及电流模型的准确性。进一步结合这些信号模型,验证了所提出的时频分析、时变解调和阶比分析方法的优越性。最后,将这些方法应用于实验条件下的真实行星齿轮箱信号分析中,成功诊断出了不同位置的行星齿轮箱齿轮故障。综上而言,针对应用广泛的行星齿轮箱的时变转速工况下故障特征提取问题,包括横向振动、扭转振动、定子电流在内的多种特征信号在本文中被成功解析建模;包括时频分析、时频解调分析、阶比分析、空间向量分析在内的多种非平稳信号故障特征提取方法,以及同步压缩变化、迭代广义解调在内的多种先进算法,在本文中被具体应用和验证。这些理论和技术将为广泛的设备监测诊断提供创新性的指导和帮助。
程鹏[7]（2016）在《双馈风电机组直接谐振与无锁相环运行控制研究》文中提出全球能源发展的新趋势,带来了风能资源发电的快速发展,其中风力发电的发展尤为瞩目。基于双馈感应电机（DFIG）的双馈发电机组因其变流器容量小、设备成本低等优势,而成为风力发电的主流机型。然而,在非理想电网环境下,传统只具备工频电流处理能力的DFIG机组,逐渐暴露出运行适应性不足、输出电能质量不达标等诸多技术局限,难以满足风电并网标准的相关技术指标。同时,不平衡电压作为常见的非理想电网环境,对DFIG机组造成影响最为普遍、显着。因此,适用于不平衡电压环境的DFIG机组高性能控制方案,具有十分重要的研究价值和应用前景。本论文以不平衡电压下DFIG机组的主动适应运行、输出电能质量治理技术需求为契机,系统深入地研究了 DFIG机组运行控制中电流指令配置与跟踪、电压同步信号提取的关键技术问题,并分别从无相序分离和负序电流配置的直接谐振控制、无锁相环直接功率控制和无锁相环并网端电流控制三方面给出了应对措施,获得了如下创新成果:1、提出基于直接谐振的矢量控制方案。该方案利用谐振控制器直接对呈现交直流耦合形式的电流、功率、转矩等电磁信号构造谐振闭环,以实施对其中指定频率交流信号的无静差闭环调节,消除指令电流配置与电流跟踪所需的电压和电流相序分离,并解决了矢量控制对电压和电流相序分离的依赖问题。进而,以直接谐振控制为基础,研究了不平衡电压下DFIG机组的机侧、网侧变流器基于SOGI直接谐振的独立矢量控制和基于ROGI直接谐振的协同矢量控制,实现了 DFIG机组双变流器的独立适应运行与输出电能质量的协同治理运行。2、提出基于直接谐振和无锁相环的直接功率控制方案。该控制方案基于预设旋转角频率的无锁相环技术,以预设旋转角频率、ω1=100πrad/s和相位θ1=ω1t为旋转基准构建虚拟同步旋转坐标系,并利用虚拟同步旋转坐标系替代以锁相环为基准的实际同步旋转坐标系,则可避免在控制系统中嵌入锁相环,解决了由锁相环所引起控制系统低频振荡、甚至失稳的潜在问题。然后,以无锁相环直接功率控制和直接谐振控制为基础,针对电网频率突变与不平衡电压,在无需相序分离与提取的前提条件下,实现DFIG机组暂态磁链的衰减与负序电流的控制,并主动治理DFIG机组输出电能质量。3、提出基于直接谐振和无锁相环的并网端电流控制方案。该控制方案基于瞬时功率理论,可在无需电机参数的前提条件下完成指令电流配置,然后在虚拟同步旋转坐标系中构造双馈发电机和网侧变流器的并网输出端电流控制闭环,解决了电流闭环控制对电机参数高度依赖的技术难题,并实现对其并网输出电流的精确控制。其次,以无锁相环并网端电流控制方案为基础,提出了一种无参数依赖的并网同步方案,以满足不平衡电压双馈发电机平滑无冲击并网的需求。最后,利用直接谐振控制,在无需相序分离的条件下完成负序电流的控制,实现双馈发电机和网侧变流器的主动适应运行与电能质量治理。
卢锦[8]（2014）在《基于粒子滤波的微弱雷达目标检测方法》文中进行了进一步梳理机动微弱目标检测是雷达信号处理领域面临的严峻挑战之一。当目标回波信噪比过低，基于单帧数据的相干或非相干累积方法无法保证可靠检测时，可采用检测前跟踪技术。检测前跟踪技术是一种长时间信号累积方法，通过联合处理多帧观测数据同时实现目标检测和跟踪。但早期的基于动态规划、Hough变换以及最大似然估计的检测前跟踪算法仅适合处理近似直线运动的目标。粒子滤波器（算法）解决统计特性已知的非线性、非高斯问题具有现有算法无可比拟的优势，而代价参考粒子滤波器（算法）具有处理统计特性未知的非线性问题的优势。上述粒子滤波器和代价参考粒子滤波器可有效实现雷达机动微弱目标长时间累积检测和跟踪。因此，研究和设计基于粒子滤波器和代价参考粒子滤波器的检测前跟踪算法对于检测和跟踪低信噪比机动目标具有重要的理论意义和应用价值。本论文的主要工作是研究和设计检测前跟踪算法。提出的方法包括基于辅助粒子滤波器的似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的广义似然比检验，基于代价参考粒子滤波器的存在概率检验，和基于前向-后向代价参考粒子滤波器的具有全变差惩罚的广义似然比检验。这些方法能够实现低信噪比条件下机动微弱目标的有效检测和跟踪。本论文内容可概括为以下四个部分：1.粒子滤波算法。通过介绍和分析粒子滤波算法和代价参考粒子滤波算法，提出了两种改进的代价参考粒子滤波算法。粒子滤波算法，如序贯重要性重采样（sequential importance resampling, SIR）和辅助粒子滤波算法（auxiliary particle filter,APF）等，利用大量带有权值的随机样本近似目标状态的后验概率密度函数，基于近似后验概率密度函数可实现多种准则下的目标状态估计。然而粒子率滤波算法要求动态系统的统计特性已知，实际情况往往无法满足。代价参考粒子滤波算法针对系统统计特性未知情况下的状态估计问题，采用用户自定义的风险和代价函数代替粒子滤波中的预测和更新后验概率密度函数实现重采样和更新过程。通过重新定义改进的代价和风险函数，提出了两种改良的代价参考粒子滤波器，提高了统计特性未知时的状态估计性能。2.基于粒子滤波的似然比检测方法。通过分析基于SIR的似然比检测方法的不足，提出了基于APF的似然比检测方法和基于代价参考粒子滤波算法的广义似然比检测方法。采用APF重采样前的未归一化权值构造近似似然比，本文提出了基于APF的似然比检测方法。该方法性能优于基于SIR的似然比检测方法，可有效检测和跟踪统计特性已知时的机动微弱目标。然而，基于SIR和APF的似然比检测方法只适合处理统计特性已知的问题。对于统计特性未知的机动微弱目标检测问题，本文提出了基于代价参考粒子滤波的广义似然比检侧方法。该方法利用代价参考粒子滤波器输出的估计状态序列构造广义似然比，无需系统的统计信息。3.基于粒子滤波的存在概率检测方法。针对统计特性未知时的机动微弱目标检测和跟踪问题，提出了基于代价参考粒子滤波器的存在概率检测方法。在长观测时间情况下，目标常常在观测期间进入和离开一个雷达分辨单元。因此，有时除了要求检测器给出一个分辨单元内是否存在目标外，还要求其报告目标进入和离开分辨单元的时刻。在动态系统的状态向量中引入一个模拟目标存在和消失的存在变量，可得到各个时刻的存在概率。各个时刻的存在概率决定目标是否出现在某一分辨单元内，也可确定目标进入和离开分辨单元的时刻。对于统计特性已知的动态系统，基于SIR的存在概率检验能够很好地实现机动微弱目标检测和跟踪。对于统计特性未知的动态系统，通过引入存在变量和相关系数提高存在概率的估计准确性，本文提出了基于代价参考粒子滤波的存在概率检验方法并用于统计特性未知的机动微弱目标检测和跟踪。另外，基于所有时刻的存在概率构建一个二元判决的检验统计量，通过该统计量可以给出一个分辨单元目标存在的二元判决。4.基于前后-向代价参考粒子滤波的包含全变差惩罚的广义似然比检测。针对噪声背景下未知非线性调频信号检测问题，提出了一种基于前向-后向代价参考粒子滤波的包含全变差惩罚的广义似然比检测方法。上述方法将非线性调频信号建模为分段线性调频信号。每个线性调频片段的中心频率、调频率以及调频率的变化率形成当前时刻的状态向量。将信号和观测随时间的演化建模为统计特性未知的非线性动态系统。通过定义新的代价和风险函数，提出了前向-后向代价参考粒子滤波算法估计信号的状态序列和瞬时频率曲线。基于估计状态序列可构造广义似然比检测统计量，基于估计瞬时频率曲线可构造全变差检测统计量。广义似然比和全变差是检验非线性调频信号存在与否的重要特征。因此，将上述特征融合，提出了具有全变差惩罚的广义似然比检测器。与两种经典的检测方法相比，基于前向-后向代价参考粒子滤波的含有全变差惩罚的广义似然比检测方法明显改善了对未知非线性频率调制信号的检测能力。
王文盛[9]（2020）在《冻融循环条件下玄武岩纤维增强沥青混合料的损伤特性及细观机理研究》文中进行了进一步梳理沥青路面在长期的服役过程中,由于服役环境的复杂多样以及交通量荷载的日益增加,出现了越来越多的路面病害现象,大大缩短了服役寿命,特别是在我国北方等季节冰冻区,气候变化严峻,伴随着交通量、冻融循环及水温耦合等作用,沥青路面会出现严重的损伤且呈加速破坏趋势。沥青路面损伤不仅严重影响其服役性能,缩短服役寿命,还会增加路面维护成本,这将给人们的生活带来种种不便,并造成社会经济损失。因此,有必要改善沥青混合料的抗冻融性能,从宏细观角度明确冻融循环作用下沥青混合料性能衰减规律冻融损伤机理,同时探讨沥青混合料粘弹特性为实际工程中玄武岩纤维增强沥青路面的评估与养护进行指导。本文依托国家自然科学基金“季冻区沥青混凝土冻融循环损伤模型及细观特性研究”,首先基于响应曲面设计方法与旋转压实成型方式制备玄武岩纤维增强沥青混合料试件,开展了玄武岩纤维增强沥青混合料抗冻融性能研究;接着,通过宏观力学性能、声学特性以及细观特征,由宏观唯象到细观机理系统地分析沥青混合料冻融损伤特性及衰减规律;同时,采用静态蠕变及动态模量试验研究沥青混合料的静动态粘弹性力学响应并探讨其冻融损伤影响。本文开展的具体研究工作如下:1、基于响应曲面设计方法优化玄武岩纤维增强沥青混合料试件的制备参数,采用旋转压实成型方式制备玄武岩纤维增强沥青混合料试件;根据冻融循环作用下玄武岩纤维增强沥青混合料SGC试件的宏观力学性能试验来评价玄武岩纤维的改善效果,同时明晰沥青混合料在冻融循环作用下宏观力学性能衰减规律;此外,将声发射技术应用于沥青混合料内部损伤分析中,来表征冻融循环作用下沥青混合料SGC试件的断裂特征。2、借助X-ray CT断层扫描技术获取了冻融循环作用下玄武岩纤维增强沥青混合料SGC试件的细观图像,基于数字图像处理技术提取试件CT图像的细观特征参数,从细观尺度上对玄武岩纤维增强沥青混合料的冻融损伤进行分析;接着,采用灰色关联分析理论探讨了沥青混合料的细观特征参数对其宏观力学性能的影响程度并明确冻融损伤机理。3、基于粘弹性力学基本理论,分别采用单轴压缩静态蠕变试验与动态模量试验对玄武岩纤维增强沥青混合料的静动态粘弹性力学响应进行了研究,通过Burgers模型、广义Maxwell模型、广义Kelvin模型等表征沥青混合料的蠕变与松弛特性,广义Kelvin模型及广义Maxwell模型可以较好地反映沥青混合料粘弹特性并描述其蠕变及松弛行为。利用动态模量、相位角、储能模量与损耗模量及其主曲线,分析其动态粘弹性力学响应。采用广义西格摩德模型绘制了沥青混合料储能模量与损耗模量主曲线,在广泛的时温范围内研究了沥青混合料的弹性及粘性力学行为。4、采用单轴压缩静态蠕变试验对冻融循环作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的静态粘弹力学响应进行了分析,通过粘弹性模型模拟其蠕变及松弛特性。借助蠕变柔量Burgers模型的瞬时弹性模量E1、瞬时粘性系数η1、延迟弹性模量E2以及延迟粘性系数η2探讨了沥青混合料随冻融循环作用下抗变形能力的变化。同时,基于Laplace域内蠕变与松弛关系可以得到冻融循环作用下沥青混合料松弛模量变化结果。5、采用动态模量试验对冻融循环作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的动态粘弹力学响应进行了分析,基于沥青混合料动态模量与相位角数据进一步得到了储能模量与损耗模量,从而分析了冻融循环作用下沥青混合料粘弹塑性行为的具体表现。通过建立主曲线模型分析了沥青混合料在模拟实际服役情况下的力学性能随冻融循环作用的变化规律,探讨了交通荷载及路面温度对沥青混合料力学性能的影响,从而对道路设计及养护过程给出相应的指导与建议。
储昭飞[10]（2018）在《流变软岩中隧道支护-围岩相互作用关系研究》文中认为目前国内外在深部高地应力软岩中修建隧道的案例逐渐增多,但大多隧道在修建时会产生较大的围岩变形,运营期间衬砌结构出现较大变形甚至开裂现象。软弱岩体一般具有较强的流变性,软岩中隧道结构表现出随时间变化的变形、破坏一般都主要与围岩的强流变性有关。在流变性较强的软岩中进行隧道支护设计时不仅需要考虑围岩与支护间作用的瞬时性力学行为,更应采用流变力学理论对“围岩-支护”作用进行长期时效考虑。然而,如何合理地考虑围岩流变行为,准确的预测围岩-支护作用间长期动态关系,已成为软岩隧道急待解决的问题。本文以流变软岩中隧道的修建与长期支护设计研究为背景,针对当前对流变岩体中隧道围岩-支护设计理论研究的不足与软岩流变物理相似模拟方法研究的匮乏,采用理论解析与相似材料模拟等手段,对黏弹性、黏弹-塑性岩体中隧道围岩-支护相互作用的时效特性及考虑软岩流变特性的物理模拟方法进行了一系列研究,主要完成了以下内容:（1）针对静水应力场中圆形隧道,推导出考虑掌子面连续推进时引起的应力释放效应与岩体流变效应耦合作用下的围岩-支护相互作用黏弹性解析解。同时,假定围岩分别为广义开尔文体（H-K）与Burgers体,通过拉普拉斯变换及积分变换方法求解出两种本构下围岩的变形、应力及支护力的具体时效表达。（2）在隧道掌子面连续推进时的黏弹性解答基础上,针对围岩服从广义开尔文模型（H-K）与Burgers模型进行了应力释放参数（m,α）、支护滞后时间t0、支护刚度Ks以及围岩本构参数的研究,并由此得到各参数影响下围岩应力、变形及支护力变化关系。（3）基于隧道无掌子面影响时的黏弹性解答,对黏弹体中“收敛-约束法”进行了研究。研究表明,黏弹体中“收敛-约束法”围岩特征曲线（GRC）为一系列与时间相关的曲线簇,传统意义上支护特征曲线与围岩特征曲线相交的“平衡点”为一系列动态点。并且,由于传统的围岩特征曲线（GRC）和支护特征曲线（SCC）未考虑围岩-支护之间的耦合作用,因此重新定义了考虑围岩-支护耦合作用时的围岩特征曲线（S-GRC）,并以广义开尔文和Burgers黏弹体进行分析。最终分析表明,按照传统的GRC与SCC曲线确定的围岩-支护作用的“平衡点”明显低估了支护结构的受力,以此进行隧道支护设计时,支护结构的安全性并不能得到有效保证。（4）针对静水应力场中掌子面停止推进后的圆形无支护和支护隧道,在掌子面连续推进的解答基础上,推导出当隧道掌子面推进于某处停止推进时围岩与支护间相互作用的时效解答。并基于广义开尔文（H-K）和Burgers黏弹体的解答,分析了隧道纵断面各点围岩收敛位移及支护力随时间与空间的变化规律,进而揭示了隧道纵断面上掌子面的约束效应与围岩蠕变效应对围岩收敛变形与支护力的耦合控制机理。（5）针对非静水应力场中圆形隧道,推导出隧道衬砌与围岩间光滑接触和完全接触条件下的黏弹性通解,所得到的理论解适用于所有线性元件模型。当围岩为广义开尔文体（H-K）,且侧压力系数λ=0.5时,研究结果表明,两种接触条件,围岩的位移、衬砌的应力、位移与内力沿环向分布规律均有较大不同,且随时间增长,二者相差越大。（6）针对静水应力场下的黏弹-塑性岩体,将隧道围岩与支护作用的时空演化特性分为掌子面影响的弹塑性阶段以及蠕变影响阶段,并通过对两个阶段支护与围岩间耦合求解,得到围岩与支护作用的全过程演化关系。最终,将理论解答应用于瑞士 Mont Terri隧道的超前辅助隧道中,理论计算结果与实际监测数据变化规律基本相符。（7）以精铁粉、重晶石粉和石英砂为骨料,酒精松香溶液为胶结剂,液压油为黏滞剂,研制出一种新型软岩流变相似材料（IBSRO）。并以Burgers黏弹模型与西原黏弹塑性模型对该相似材料的蠕变特性进行了拟合与参数分析;且当为Burgers黏弹模型时,基于多元线性回归分析提出了该相似材料配比的确定方法。总体研究表明,该相似材料强度低,流变性强,不仅可以模拟软岩瞬时的弹塑性性质,也能很好模拟软岩流变特性。该新材料为软岩地下工程的瞬时与长期稳定模型试验提供了保证。（8）基于研制的新型软岩流变相似材料,对神华新街台格庙矿区软弱粉砂质泥岩中盾构斜井结构与围岩间瞬时及长期时效作用进行了模型试验探究。模型试验结果表明,地层荷载作用下的围岩与管片衬砌间作用存在瞬时性与长期时效性。在试验各级加载下,支护力、变形及内力均随时间增大直至达到稳定,且地层荷载越大,地层流变性越强,围岩与衬砌间时效作用越明显。对应地层荷载3阶段,各阶段支护所受流变压力比例范围分别为12.1%～33.8%,31.8%～51.1%,28.9%～56.3%。
二、瞬时作用与广义函数（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、瞬时作用与广义函数（论文提纲范文）
（1）风电齿轮箱运行状态监测与故障诊断（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景、研究意义和研究现状 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究现状 |
| 1.2 设备振动信号分析方法 |
| 1.2.1 时域分析 |
| 1.2.2 频域分析 |
| 1.2.3 时频分析 |
| 1.2.4 非线性方法 |
| 1.2.5 人工智能方法 |
| 1.2.6 基于模型的方法 |
| 1.2.7 故障特征提取新方法 |
| 1.3 研究课题的提出 |
| 1.4 本文主要创新点 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 2 齿轮箱振动机理 |
| 2.1 齿轮故障机理 |
| 2.1.1 齿轮主要失效形式 |
| 2.1.2 齿轮啮合振动方程 |
| 2.1.3 齿轮振动信号的一般形式 |
| 2.2 滚动轴承故障机理 |
| 2.2.1 滚动轴承主要失效形式 |
| 2.2.2 滚动轴承故障特征频率 |
| 2.2.3 滚动轴承振动信号的一般形式 |
| 2.3 齿轮箱运行状态监测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于奇异谱分解的滚动轴承微弱故障特征增强 |
| 3.1 奇异谱分解 |
| 3.1.1 嵌入:嵌入维的选择 |
| 3.1.2 嵌入:用缠绕法构造轨迹矩阵 |
| 3.1.3 分解 |
| 3.1.4 重构 |
| 3.1.5 停止准则 |
| 3.2 SSD在滚动轴承故障特征增强中的应用 |
| 3.2.1 数值验证 |
| 3.2.2 滚动轴承故障诊断 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于数据非线性和确定性测度的设备故障特征提取 |
| 4.1 基于数据非线性和确定性测度的故障特征提取 |
| 4.1.1 广义Hurst指数 |
| 4.1.2 广义Hurst函数的本质 |
| 4.1.3 重排和替代过程 |
| 4.1.4 数据非线性和确定性的确定 |
| 4.1.5 本章所提出的方法 |
| 4.2 本章所提出的方法对噪声的鲁棒性 |
| 4.3 齿轮箱故障诊断 |
| 4.3.1 应用案例1 |
| 4.3.2 应用案例2 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于自适应多尺度符号动力学熵的设备状态监测 |
| 5.1 自适应多尺度符号动力学熵 |
| 5.2 机器运行状态识别 |
| 5.2.1 齿轮状态识别 |
| 5.2.2 滚动轴承状态识别 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于自适应变带宽代价函数的机器瞬时频率估计 |
| 6.1 基于一步代价函数的脊线提取 |
| 6.2 基于自适应变带宽代价函数的脊线提取 |
| 6.2.1 Canny边缘检测 |
| 6.2.2 Grubbs检测算子 |
| 6.2.3 脊带的置信区间 |
| 6.2.4 基于自适应变带宽代价函数的脊线提取 |
| 6.3 AVBCF方法的性能验证 |
| 6.3.1 数值验证 |
| 6.3.2 风电齿轮箱瞬时频率估计 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 基于傅里叶分解方法的风电齿轮箱故障特征提取 |
| 7.1 FDM简介 |
| 7.1.1 连续时间FDM |
| 7.1.2 离散时间FDM |
| 7.2 EMD与FDM的滤波特性比较 |
| 7.3 仿真分析 |
| 7.4 风电齿轮箱故障诊断 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究概况及发展趋势 |
| 1.3.1 非线性时间序列分析的研究概况及发展趋势 |
| 1.3.2 非平稳信号处理方法的研究概况及发展趋势 |
| 1.3.3 频率特征提取方法的研究及应用概况 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 广义局部频率的基本原理及算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 全局频率定义及其局限性分析 |
| 2.2.1 全局频率定义 |
| 2.2.2 全局频率局限性分析 |
| 2.3 瞬时频率定义及其局限性分析 |
| 2.3.1 瞬时频率定义 |
| 2.3.2 瞬时频率局限性分析 |
| 2.4 广义局部频率定义及其适用性分析 |
| 2.4.1 广义局部频率定义 |
| 2.4.2 广义局部频率的频域和时频域构造方法 |
| 2.4.3 广义局部频率适用性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 非平稳信号的广义局部频率时频域分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时频分析技术及其特性研究 |
| 3.2.1 线性时频分析 |
| 3.2.2 双线性时频分析 |
| 3.2.3 参数化时频分析 |
| 3.2.4 自适应分解时频分析 |
| 3.3 广义局部频率时频分析方法研究 |
| 3.3.1 AWD 分解原理及算法 |
| 3.3.2 基于 AWD 分解的广义局部频率时频分析 |
| 3.4 基于 AWD 分解与互信息法融合的降噪方法研究 |
| 3.4.1 互信息法 |
| 3.4.2 基于 AWD 和互信息的融合降噪方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 非线性时间序列的广义局部频率频域分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Duffing 系统混沌状态辨识方法研究 |
| 4.2.1 Duffing 系统混沌状态的理论判据 |
| 4.2.2 Duffing 系统混沌状态判别的数值判据 |
| 4.3 Duffing 系统非线性时间序列的广义局部频率频域分析 |
| 4.3.1 基于功率谱的频域特征提取 |
| 4.3.2 基于广义局部频率的频域特征提取 |
| 4.4 混沌时间序列的频率分布及结构特性研究 |
| 4.4.1 频率调制特性 |
| 4.4.2 频率调制的相似性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 广义局部频率时频特征的复杂测度分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于 Lempel-Ziv 复杂测度的复杂信号非线性检测 |
| 5.2.1 LZC 原理及算法 |
| 5.2.2 非线性时间序列的 LZC 特性 |
| 5.2.3 不同信噪比下时间序列的 LZC 特性 |
| 5.3 广义局部频率时频特征复杂测度分析 |
| 5.3.1 非平稳信号的广义局部频率时频特征 LZC 分析 |
| 5.3.2 不同信噪比下广义局部频率时频特征的 LZC 分析 |
| 5.4 应用实例分析 |
| 5.4.1 滚动轴承振动信号时域 LZC 分析 |
| 5.4.2 滚动轴承振动信号广义局部频率时频特征 LZC 分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 广义局部频率分析方法在往复压缩机组故障特征提取中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 往复压缩机典型故障振动信号特性分析 |
| 6.2.1 典型机械故障及其原因分析 |
| 6.2.2 振动信号特性分析 |
| 6.2.3 典型故障振动信号测试实验研究 |
| 6.3 基于广义局部频率的气阀振动信号故障特征提取 |
| 6.3.1 基于 AWD 分解的时域特征提取 |
| 6.3.2 基于广义局部频率的频域特征提取 |
| 6.3.3 基于广义局部频率的时频特征提取 |
| 6.4 广义局部频率时频故障特征 LZC 分析 |
| 6.4.1 降噪预处理分析 |
| 6.4.2 气阀振动信号的时域 LZC 分析 |
| 6.4.3 气阀振动信号的广义局部频率时频特征 LZC 分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目及所获奖励 |
| 致谢 |
（3）基于自适应最稀疏时频分析的机械故障诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语一览表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 时频分析方法 |
| 1.2.1 传统的时频分析方法 |
| 1.2.2 自适应时频分析方法 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 问题提出与课题来源 |
| 1.3.2 论文的研究内容和章节安排 |
| 第2章 自适应最稀疏时频分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ASTFA方法 |
| 2.2.1 ASTFA方法原理 |
| 2.2.2 ASTFA与EMD、LMD、LCD的对比分析 |
| 2.3 ASTFA方法的理论解释 |
| 2.3.1 瞬时频率与单分量信号 |
| 2.3.2 瞬时频率的计算 |
| 2.3.3 基于瞬时频率计算的ASTFA方法解释 |
| 2.4 ASTFA方法的分解能力研究 |
| 2.4.1 分解能力评估模型与评价指标 |
| 2.4.2 频率比F与幅值比A对分解能力的影响 |
| 2.4.3 初相位差ф对分解能力的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 改进的ASTFA方法及其抗模态混叠研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 平滑度控制参数和初始相位函数对ASTFA的影响 |
| 3.2.1 平滑度控制参数对ASTFA的影响 |
| 3.2.2 初始相位函数对ASTFA的影响 |
| 3.2.3 平滑度控制参数与初始相位函数对ASTFA的联合影响 |
| 3.3 初始相位函数优化的ASTFA方法 |
| 3.3.1 基于一维精确搜索的ASTFA方法 |
| 3.3.2 基于遗传算法的ASTFA方法 |
| 3.4 ASTFA方法的抗模态混叠研究 |
| 3.4.1 基于仿真信号的抗模态混叠研究 |
| 3.4.2 ASTFA方法在转子碰摩故障诊断中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于ASTFA方法的齿轮故障诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ASTFA方法在齿轮故障诊断中的应用 |
| 4.2.1 基于ASTFA的齿轮故障振动信号的分离 |
| 4.2.2 基于ASTFA的瞬时幅值谱和瞬时频率谱 |
| 4.3 基于ASTFA和PMMFE的齿轮故障诊断 |
| 4.3.1 多尺度模糊熵和多尺度模糊熵偏均值 |
| 4.3.2 基于ASTFA和PMMFE的齿轮故障诊断 |
| 4.4 ASTFA方法在齿轮箱复合故障诊断中的应用 |
| 4.4.1 齿轮箱复合故障诊断原理 |
| 4.4.2 仿真信号分析 |
| 4.4.3 应用实例 |
| 4.5 ASTFA方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用 |
| 4.5.1 行星齿轮箱太阳轮局部故障机理 |
| 4.5.2 仿真信号分析 |
| 4.5.3 应用实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 ASTFA在时变工况下机械故障诊断中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于ASTFA的阶次分析方法及应用 |
| 5.2.1 仿真信号分析 |
| 5.2.2 应用实例 |
| 5.3 基于ASTFA的广义解调方法及应用 |
| 5.3.1 广义解调方法及相位函数的选择 |
| 5.3.2 基于改进的ASTFA的广义解调方法 |
| 5.3.3 仿真信号分析 |
| 5.3.4 应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表和录用的学术论文目录 |
| 附录B 参与的科研项目 |
（5）变转速下滚动轴承时变非平稳故障特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 滚动轴承故障特征提取技术研究发展现状 |
| 1.2.1 滚动轴承故障形式及故障特征提取的发展概述 |
| 1.2.2 变转速下滚动轴承故障特征提取的发展与研究现状 |
| 1.2.3 滚动轴承复合故障特征提取研究现状 |
| 1.2.4 变转速下滚动轴承及齿轮复合故障特征提取研究现状 |
| 1.3 目前存在的主要问题 |
| 1.4 主要研究内容与总体框架 |
| 2 重采样算法中鉴相时标计算研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统计算阶比分析基本原理及理论缺陷 |
| 2.2.1 计算阶比分析基本原理 |
| 2.2.2 计算阶比分析理论缺陷 |
| 2.3 基于等分转速脉冲的鉴相时标计算 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于广义解调的滚动轴承时变非平稳故障特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变转速下滚动轴承故障特征成分的时变非平稳性 |
| 3.3 广义解调算法基本原理 |
| 3.4 滚动轴承时变非平稳故障特征成分的广义解调变换 |
| 3.5 仿真及实验验证 |
| 3.5.1 仿真信号验证 |
| 3.5.2 实测信号验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 滚动轴承时变非平稳复合故障特征提取和转频识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于幅值累加峰值搜索算法的瞬时故障特征频率提取 |
| 4.3 基于迭代广义解调的转频识别与故障点位置判定 |
| 4.4 仿真及实验验证 |
| 4.4.1 仿真验证 |
| 4.4.2 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 滚动轴承和齿轮时变非平稳故障特征分离及定量表达 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VOLD-KALMAN滤波算法基本原理 |
| 5.3 基于VOLD-KALMAN广义解调的复合故障特征分离与定量表达 |
| 5.4 仿真及实验验证 |
| 5.4.1 仿真验证 |
| 5.4.2 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）时变转速工况下行星齿轮箱故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 行星齿轮箱故障特征建模研究进展 |
| 1.2.1 横向振云力建模分析 |
| 1.2.2 扭转振动建模分析 |
| 1.2.3 电流信号建模分析 |
| 1.3 非平稳故障特征提取方法研究进展 |
| 1.3.1 基于时频分析的时变转速工况下故障特征提取 |
| 1.3.2 基于阶次跟踪的故障特征提取 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 2 时变转速工况下行星齿轮箱信号模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 行星齿轮箱固有的复杂性 |
| 2.3 横向振动信号模型与故障特征 |
| 2.3.1 模型形式与故障特征频率 |
| 2.3.2 时变故障频率结构 |
| 2.4 扭转振动信号模型与故障特征 |
| 2.4.1 模型形式与故障特征频率 |
| 2.4.2 共振频率定位方法 |
| 2.4.3 时变故障频率结构 |
| 2.5 感应电机定子电流信号模型与故障特征 |
| 2.5.1 模型形式与故障特征频率 |
| 2.5.2 时变故障频率结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于重排时频分析的非平稳特征提取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统时频分布 |
| 3.3 基于横向振动信号重排小波尺度谱的故障诊断方法与应用 |
| 3.3.1 重排小波尺度谱 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.3.3 实验验证 |
| 3.4 工程应用案例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于迭代广义重排的非平稳特征提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 迭代广义重排时频分析方法 |
| 4.2.1 迭代广义解调理论 |
| 4.2.2 时频重排方法 |
| 4.2.3 迭代广义时频重排方法 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 复杂多分量信号仿真分析 |
| 4.3.2 行星齿轮箱横向振动信号仿真分析 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于迭代广义同步压缩变化的非平稳特征提取方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 迭代广义同步压缩变换方法 |
| 5.2.1 广义解调理论 |
| 5.2.2 同步压缩变换 |
| 5.2.3 迭代广义同步压缩变换方法流程 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于时变幅值频率解调的故障诊断方法 |
| 6.1 传统行星齿轮箱幅值频率解调基础 |
| 6.2 时变幅值频率解调时频谱分析 |
| 6.3 仿真分析 |
| 6.4 实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于迭代广义阶比分析的故障诊断方法 |
| 7.1 基于迭代广义解调的阶比谱分析 |
| 7.2 仿真分析 |
| 7.3 实验验证 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 基于扭转共振时频边带分析的故障诊断方法 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 重排短时Fourier变换和共振频率调制 |
| 8.3 仿真分析 |
| 8.4 实验验证 |
| 8.5 本章小结 |
| 9基于感应电机电流分析的故障诊断方法 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 空间向量模 |
| 9.3 迭代多项式调频小波变换 |
| 9.4 仿真 |
| 9.5 实验验证 |
| 9.6 本章小结 |
| 10 结论与展望 |
| 10.1 结论 |
| 10.2 创新点 |
| 10.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）双馈风电机组直接谐振与无锁相环运行控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 风电装备技术与发展 |
| 1.1.2 风电并网导则与标准 |
| 1.2 双馈风电机组技术问题 |
| 1.3 双馈风电机组研究综述 |
| 1.3.1 电压同步信号辨识 |
| 1.3.2 多运行目标指令配置 |
| 1.3.3 高精度电流跟踪控制 |
| 1.4 本论文主要贡献与研究内容 |
| 第2章 基于直接谐振的DFIG机组矢量控制 |
| 2.1 DFIG机组矢量控制数学建模 |
| 2.1.1 机侧变流器 |
| 2.1.2 网侧变流器 |
| 2.2 DFIG机侧、网侧变流器基于直接谐振的独立矢量控制 |
| 2.2.1 直接谐振控制 |
| 2.2.2 机侧变流器SOGI直接谐振控制设计方案 |
| 2.2.3 网侧变流器SOGI直接谐振控制设计方案 |
| 2.2.4 运行性能分析 |
| 2.2.5 实验验证 |
| 2.3 DFIG机侧、网侧变流器基于直接谐振的协同矢量控制 |
| 2.3.1 机侧变流器ROGI直接谐振控制设计方案 |
| 2.3.2 网侧变流器ROGI直接谐振控制设计方案 |
| 2.3.3 运行性能分析 |
| 2.3.4 实验验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于直接谐振和无锁相环的DFIG机组直接功率控制 |
| 3.1 DFIG机组无锁相环直接功率控制数学建模 |
| 3.1.1 机侧变流器 |
| 3.1.2 网侧变流器 |
| 3.2 DFIG机侧变流器基于直接谐振和无锁相环的直接功率控制 |
| 3.2.1 含锁相环直接功率控制设计方案 |
| 3.2.2 无锁相环直接功率控制设计方案 |
| 3.2.3 SOGI直接谐振控制设计方案 |
| 3.2.4 运行性能分析 |
| 3.2.5 实验验证 |
| 3.3 DFIG机侧、网侧变流器基于直接谐振和无锁相环的协同直接功率控制 |
| 3.3.1 机侧变流器ROVI直接谐振控制设计方案 |
| 3.3.2 网侧变流器ROVI直接谐振控制设计方案 |
| 3.3.3 运行性能分析 |
| 3.3.4 实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于直接谐振和无锁相环的DFIG机组并网端电流控制 |
| 4.1 DFIG机组无锁相环并网端电流控制数学建模 |
| 4.1.1 机侧变流器 |
| 4.1.2 网侧变流器 |
| 4.2 DFIG机侧变流器基于直接谐振和无锁相环的并网端电流控制 |
| 4.2.1 DFIG柔性同步并网设计方案 |
| 4.2.2 ROVI直接谐振控制设计方案 |
| 4.2.3 运行性能分析 |
| 4.2.4 实验验证 |
| 4.3 DFIG机侧、网侧变流器基于直接谐振和无锁相环的协同并网端电流控制 |
| 4.3.1 机侧变流器ROVI直接谐振控制设计方案 |
| 4.3.2 网侧变流器ROVI直接谐振控制设计方案 |
| 4.3.3 运行性能分析 |
| 4.3.4 实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要结论与创新点 |
| 5.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
（8）基于粒子滤波的微弱雷达目标检测方法（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 粒子滤波算法的发展和现状 |
| 1.3 检测前跟踪技术的发展和现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 粒子滤波算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 状态空间模型和后验概率密度函数 |
| 2.3 卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 |
| 2.3.2 其他最优滤波器 |
| 2.3.3 扩展卡尔曼滤波器 |
| 2.3.4 其他次优滤波器 |
| 2.4 粒子滤波算法 |
| 2.4.1 蒙特卡罗积分 |
| 2.4.2 重要性采样 |
| 2.4.3 序贯重要性采样 |
| 2.5 各种粒子滤波算法 |
| 2.5.1 序贯重要性重采样粒子滤波算法 |
| 2.5.2 辅助粒子滤波算法 |
| 2.5.3 其他粒子滤波算法 |
| 2.6 代价参考粒子滤波算法 |
| 2.6.1 代价参考粒子滤波算法 |
| 2.6.2 新的风险和代价 |
| 2.6.3 前向-后向代价参考粒子滤波算法 |
| 2.7 仿真和比较 |
| 2.7.1 统计特性已知 |
| 2.7.2 统计特性未知 |
| 2.8 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 基于粒子滤波的似然比检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测问题及似然比检测 |
| 3.3 基于传统粒子滤波的似然比检测 |
| 3.3.1 基于 SIR 算法的似然比检测 |
| 3.3.2 基于 APF 的似然比检测 |
| 3.4 基于代价参考粒子滤波算法的广义似然比检测 |
| 3.5 仿真和分析 |
| 3.5.1 状态空间模型 |
| 3.5.2 基于 SIR 和 APF 的似然比检测 |
| 3.5.3 基于代价参考粒子滤波算法的类似然比检测 |
| 3.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 基于粒子滤波的存在概率检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 状态空间模型 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 观测模型 |
| 4.3 基于 SIR 的存在概率检测方法 |
| 4.3.1 混合后验概率密度函数 |
| 4.3.2 基于粒子滤波的存在概率检测算法 |
| 4.4 基于代价参考粒子滤波算法的存在概率检测方法 |
| 4.5 仿真和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 基于前向-后向代价参考粒子滤波的含有全变差惩罚的广义似然比检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 未知非线性调频信号的状态空间模型 |
| 5.3 前向-后向代价参考粒子滤波算法实现状态和瞬时频率曲线估计 |
| 5.3.1 前向-后向代价参考粒子滤波算法实现状态和瞬时频率曲线估计 |
| 5.3.2 瞬时频率曲线估计的性能和比较 |
| 5.4 含有全变差惩罚的广义似然比检测器 |
| 5.4.1 基于代价参考粒子滤波算法状态估计的似然比检测统计量 |
| 5.4.2 估计瞬时频率曲线的全变差 |
| 5.4.3 含有全变差惩罚的广义似然比检测 |
| 5.5 检测性能估计和比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果学术论文 |
（9）冻融循环条件下玄武岩纤维增强沥青混合料的损伤特性及细观机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 玄武岩纤维增强沥青混合料的国内外现状 |
| 1.2.2 冻融条件下沥青混合料的性能损伤及衰变机理研究 |
| 1.2.3 沥青混合料的粘弹性表征方法 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 玄武岩纤维增强沥青混合料的宏观唯象冻融损伤特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验材料与试件制备 |
| 2.2.1 原材料 |
| 2.2.2 矿料级配 |
| 2.2.3 玄武岩纤维增强沥青混合料试件的制备 |
| 2.3 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料宏观力学性能衰变规律 |
| 2.3.1 单轴压缩试验 |
| 2.3.2 低温劈裂试验 |
| 2.3.3 动态间接拉伸劲度模量试验 |
| 2.4 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料断裂过程的声学特性表征 |
| 2.4.1 声发射技术及参数 |
| 2.4.2 压缩作用下玄武岩纤维增强沥青混合料断裂特征 |
| 2.4.3 劈裂作用下玄武岩纤维增强沥青混合料断裂特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 玄武岩纤维增强沥青混合料冻融损伤细观特征及机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 沥青混合料X-ray CT断层扫描技术 |
| 3.2.1 X-ray CT断层扫描技术 |
| 3.2.2 沥青混合料X-ray CT图像采集 |
| 3.2.3 沥青混合料X-ray CT图像处理 |
| 3.3 冻融循环作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的细观特征分析 |
| 3.3.1 沥青混合料内部结构的细观特征参数 |
| 3.3.2 孔隙率 |
| 3.3.3 连通孔隙率 |
| 3.3.4 孔隙数目 |
| 3.3.5 平均孔隙直径 |
| 3.4 基于灰色关联理论分析玄武岩纤维增强沥青混合料宏细观冻融损伤 |
| 3.4.1 灰色关联分析理论 |
| 3.4.2 沥青混合料宏观力学损伤与细观特征参数之间的关联度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于动静态试验的玄武岩纤维增强沥青混合料粘弹特性表征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 沥青混合料粘弹性力学的基本理论 |
| 4.2.1 基本粘弹性模型理论 |
| 4.2.2 广义Maxwell模型与广义Kelvin模型 |
| 4.2.3 蠕变柔量与松弛模量之间的相互转换 |
| 4.2.4 粘弹性材料的动态力学响应 |
| 4.2.5 时间-温度等效原理 |
| 4.3 利用单轴压缩蠕变试验表征玄武岩纤维增强沥青混合料粘弹性行为 |
| 4.3.1 玄武岩纤维增强沥青混合料的单轴压缩蠕变试验 |
| 4.3.2 玄武岩纤维增强沥青混合料的蠕变特性分析 |
| 4.3.3 玄武岩纤维增强沥青混合料的松弛特性分析 |
| 4.4 利用动态模量试验表征玄武岩纤维增强沥青混合料粘弹性行为 |
| 4.4.1 玄武岩纤维增强沥青混合料的动态模量试验 |
| 4.4.2 玄武岩纤维增强沥青混合料动态模量及相位角的确定 |
| 4.4.3 玄武岩纤维增强沥青混合料储能模量及损耗模量的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于静态蠕变试验评价玄武岩纤维增强沥青混合料在冻融作用下的粘弹特性变化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的蠕变特性变化 |
| 5.2.1 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的蠕变柔量曲线 |
| 5.2.2 冻融作用对玄武岩纤维增强沥青混合料的蠕变特性影响分析 |
| 5.3 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的松弛特性变化 |
| 5.3.1 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的松弛模量曲线 |
| 5.3.2 冻融作用对玄武岩纤维增强沥青混合料的松弛特性影响分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于动态模量试验评价玄武岩纤维增强沥青混合料在冻融作用下的动态粘弹性力学响应 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 冻融作用对沥青混合料动态模量及相位角的影响分析 |
| 6.2.1 冻融作用下玄武岩纤维沥青混合料的动态模量与相位角参数 |
| 6.2.2 冻融作用下玄武岩纤维沥青混合料动态模量与相位角主曲线 |
| 6.2.3 冻融作用下玄武岩纤维沥青混合料的动态模量比 |
| 6.3 冻融作用对玄武岩纤维增强沥青混合料储能及损耗模量的影响分析 |
| 6.3.1 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的储能模量 |
| 6.3.2 冻融作用下玄武岩纤维增强沥青混合料的损耗模量 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（10）流变软岩中隧道支护-围岩相互作用关系研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 岩石流变力学特性研究 |
| 1.2.2 岩石流变本构研究 |
| 1.2.3 流变体中围岩-支护作用的理论研究 |
| 1.2.4 流变体中围岩-支护作用的数值模拟研究 |
| 1.2.5 软岩的流变相似材料及物理模型试验研究 |
| 1.3 以往研究存在的问题与不足 |
| 1.4 本论文研究内容及创新点 |
| 1.5 论文研究路线与方法 |
| 2 静水应力场中隧道掌子面连续推进时围岩与支护相互作用的黏弹性理论分析 |
| 2.1 线性黏弹性流变本构 |
| 2.1.1 微分本构关系 |
| 2.1.2 积分本构关系 |
| 2.2 围岩应力释放系数 |
| 2.3 无支护隧道应力位移求解 |
| 2.4 支护隧道应力位移求解 |
| 2.4.1 广义开尔文模型解答 |
| 2.4.2 Burgers模型解答 |
| 2.5 理论解答验证 |
| 2.5.1 广义开尔文模型 |
| 2.5.2 Burgers模型 |
| 2.6 参数分析 |
| 2.6.1 广义开尔文模型 |
| 2.6.2 Burgers模型 |
| 2.7 黏弹体中的“收敛-约束法” |
| 2.8 本章小结 |
| 3 静水应力场中隧道掌子面停止推进时围岩与支护相互作用的黏弹性理论分析 |
| 3.1 无支护隧道应力位移解答 |
| 3.2 支护隧道应力位移解答 |
| 3.2.1 广义开尔文模型解答 |
| 3.2.2 Burgers模型解答 |
| 3.3 解答验证与分析 |
| 3.3.1 广义开尔文模型 |
| 3.3.2 Burgers模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 非静水应力场中隧道围岩与支护相互作用的黏弹性理论分析 |
| 4.1 非静水应力场中的圆形支护隧道弹性解 |
| 4.1.1 开挖前原岩应力场 |
| 4.1.2 开挖作用引起应力位移场 |
| 4.1.3 支护与开挖同时作用下围岩应力位移场 |
| 4.1.4 衬砌结构应力位移 |
| 4.2 非静水应力场中的圆形支护隧道黏弹性解 |
| 4.2.1 无支护隧道 |
| 4.2.2 支护隧道 |
| 4.3 理论解析验证 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 静水应力场中隧道围岩与支护相互作用的黏弹-塑性理论分析 |
| 5.1 无支护时隧道围岩的弹塑性应力位移解答 |
| 5.1.1 围岩弹性区应力与位移 |
| 5.1.2 围岩塑性区应力与位移 |
| 5.2 支护隧道弹塑性耦合解答 |
| 5.3 蠕变阶段解答 |
| 5.3.1 仅存在黏弹性区 |
| 5.3.2 同时存在黏弹与黏塑性区 |
| 5.4 工程应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 流变软岩中隧道围岩与支护时效作用的相似模拟研究 |
| 6.1 软岩流变相似理论及准则 |
| 6.2 基于BURGERS模型的软岩流变相似材料的研究 |
| 6.2.1 材料选择与试验方案 |
| 6.2.2 试样制备与试验过程 |
| 6.2.3 常规物理力学参数测试结果 |
| 6.2.4 流变力学参数测试结果 |
| 6.2.5 各因素敏感性分析 |
| 6.2.6 相似材料配比的确定方法 |
| 6.3 基于西原模型的软岩流变相似材料的研究 |
| 6.3.1 试样配比与试验内容 |
| 6.3.2 弹塑性参数测试结果 |
| 6.3.3 流变测试结果与参数分析 |
| 6.4 流变软岩中盾构斜井结构与围岩时效作用的模型试验 |
| 6.4.1 试验概况 |
| 6.4.2 模型设计与相似材料 |
| 6.4.3 试验过程与测试 |
| 6.4.4 试验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间论文发表与收录情况 |
| 学位论文数据集 |
四、瞬时作用与广义函数（论文参考文献）
- [1]风电齿轮箱运行状态监测与故障诊断[D]. 窦春红. 北京交通大学, 2019(01)
- [2]基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究[D]. 唐友福. 上海大学, 2013(01)
- [3]基于自适应最稀疏时频分析的机械故障诊断方法[D]. 李宝庆. 湖南大学, 2016(06)
- [4]非饱和土与特殊土力学的基本理论研究[J]. 陈正汉. 岩土工程学报, 2014(02)
- [5]变转速下滚动轴承时变非平稳故障特征提取方法研究[D]. 赵德尊. 北京交通大学, 2018(11)
- [6]时变转速工况下行星齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 陈小旺. 北京科技大学, 2018(08)
- [7]双馈风电机组直接谐振与无锁相环运行控制研究[D]. 程鹏. 浙江大学, 2016(07)
- [8]基于粒子滤波的微弱雷达目标检测方法[D]. 卢锦. 西安电子科技大学, 2014(12)
- [9]冻融循环条件下玄武岩纤维增强沥青混合料的损伤特性及细观机理研究[D]. 王文盛. 吉林大学, 2020(08)
- [10]流变软岩中隧道支护-围岩相互作用关系研究[D]. 储昭飞. 北京交通大学, 2018(01)