碰摩转子系统的混沌特性

基于旋转机械故障诊断的需要，分析了一个由油膜轴承支承的转子系统在转子与定子碰摩时的振动特征，模型考虑了碰撞时定子的线性变形以及摩擦时的库仑摩擦。分析表明，系统除具有各种形式的周期和概周期振动以外，还具有丰富的混沌运动与分叉现象。碰摩转子系统所展示的混沌运动以及所具有的各种现象，作为这类系统的显著特征，可以用于诊断汽轮发电机组中经常发生的碰摩故障     

转子碰摩系统实验研究

为了研究碰摩转子系统的非线性动力学行为,建立了转子碰摩故障试验系统,通过改变转速和偏心量,观察系统碰摩状况的变化情况,通过时域分析、频谱、轴心轨迹等工具分析系统发生碰摩后的响应.实验表明:系统发生碰摩后,会出现分频和高频成分,为诊断转子系统碰摩故障提供依据.     

碰摩转子系统的稳定性

为研究一个支承在油膜轴承上的单盘转子系统在发生动静件碰摩时系统的稳定性 ,假定轴承为短轴承近似和碰撞为弹性碰撞后 ,导出包括分段线性刚度和非线性油膜力的非线性运动微分方程 ;使用打靶法求系统的周期解并结合 Floquet理论分析解的稳定性 ,发现了在系统的运动中具有倍周期分岔和 Hopf分岔现象 ;研究结果对于更好地了解转子系统的碰摩故障以及其早期预测有意义     

转子系统碰摩故障的实验研究

为了研究碰摩转子的非线性动力学行为,建立了多圆盘碰摩转子系统的实验台,并且设计了一种可以模拟整周碰摩的机构。观察碰摩转子在不同条件下的振动情况,同时利用波形图、频谱图、轴心轨迹图和Poincare图等工具分析了系统在碰摩发生后的非线性响应和分岔特性,并通过改变转速来研究转子系统的碰摩发展变化。结果表明:当转子发生碰摩时,系统会激发出高倍频和分数倍频,在系统发生严重碰摩时还会出现混沌现象。     

飞行器渐变加速对碰摩转子系统振动响应的影响

研究渐变加速的飞行器内碰摩转子系统的非线性特性。研究模型为光滑处理后的连续的Jeffcott转子碰摩模型。通过一无穷次可微的实函数生成的函数来模拟飞行器的渐变加速度变化，并假设飞行器在垂直平面内运动。研究结果表明：原已碰摩的系统会因飞行器的加速而加剧碰摩：原未碰摩的转子系统会因飞行器加速造成的振幅增大而引起转子与静子碰摩：飞行器的加速可能改变转子系统的稳定性：不同的渐变加速方式会使飞行器内的转子系统呈现不同的非线性行为。     

基于非线性输出频率响应函数的转子系统碰摩故障的定位方法研究

提出采用一种新的基于非线性输出频率响应函数(NOFRFs)的方法,进行转子系统碰摩故障的定位识别.NOFRFs由非线性系统的Volterra级数理论发展起来.对多自由度振动系统中的非线性环节具有定量的检测能力.对不同碰摩位置的转轴横向振动进行有限元仿真,进而计算NOFRF函数的值,用于对碰摩所处的区间位置进行判定.     

非线性刚度转子系统碰摩的混沌行为

以线性项和立方项之和来表示转轴材料的物理非线性因素,建立了具有非线性刚度轴的转子系统局部碰摩动力学模型,利用数值积分和Poincar啨映射方法,对转子系统由于局部碰摩故障导致的非线性动力学行为进行了研究,给出了系统响应随转子转动频率比变化的分岔图和最大Lyapunov指数图,以及一些典型的Poincar啨截面图、相平面图、轴心轨?头灯淄嫉?,从中发现此类非线性振动系统具有周期、拟周期和混沌等复杂的动力学行为,研究结果为此类系统的安全运行和有效识别转子故障提供了理论参考·     

碰摩转子系统滑动轴承底座的有限元分析

为了避免轴承底座产生共振,采用Reynolds简化方程求出转子和定子间的非线性油膜力解析表达式,并对碰摩状态下碰摩力模型作出简化。运用有限元软件对轴承施加非线性复杂载荷,进行模态分析和谐响应分析,找到振型最大区域中的一点,分析其共振频率及在碰摩力状态下碰摩力以及非碰摩状态下油膜涡动的工作频率和临界频率之间的关系,为分析轴承系统稳定工作提供理论基础。     

碰摩转子系统分叉与混沌行为的识别

研究了Jeffcott转子发生动静件碰摩时的非线性振动特性.根据数值计算的结果,利用时间序列的相空间重构方法,通过相空间的吸引子的形态来刻画碰摩转子系统的分叉、拟周期和混沌行为,利用分形维数对分叉、拟周期和混沌信号进行定性的分析.这对定性和定量的判定系统的分叉、拟周期和混沌行为是一个非常有意义.     

碰摩信号的小波表示及其相空间特征研究

对转子动静碰摩信号的相空间特征进行了分析和检测,分别用连续小波变换、多尺度分解、小波包和能量－尺度对比方法对动静碰摩振动响应的径向分量进行了研究,且在相空间得到了一些故障特征。用连续小波变换分析碰摩信号时,与碰摩点相对应的小波系数分布在较小的尺度上,且随着尺度的减小,小波系数模极大值线逐渐收敛于碰摩点处;用多尺度分解方法得到的第1级和第2级的细节信号中反映了碰摩点的特征,表现为局部极值点;用时间－尺度能量对比方法分析,这些特征表现得更为明显。这些特征都有助于故障的准确诊断。     

时间自适应延迟反馈控制混沌

用理论证明DFC方法控制Lorenz系统不能稳定驱动到平衡点S_0,而可渐近稳定控制到它的平衡点S_1和S_2。构造时间自适应延迟反馈控制方法控制Lorenz系统,对于平衡点具有同样的可控性,但能自动调整延迟时间τ,并在受控系统进入定常态后,控制扰动u自动地趋于零,使Lorenz系统由混沌运动状态转变为规则运动状态。     

含参Sprott-O混沌系统的直接延迟反馈控制

利用非线性动力学理论,讨论了带有参数的Sprott-O系统的混沌特性.利用数值方法得到系统的混沌吸引子和周期态.在(2.65,2.95)区间内,运用全局分岔图和Lyapunov指数图准确地表征了系统在此区间内丰富的非线性行为.通过局部放大的全局分岔图,发现系统发生了倒倍周期分岔现象.最后应用直接延迟反馈法对系统的混沌运动进行了控制,使系统的混沌运动控制到稳定的低周期运动状态.     

基于模糊自适应延时反馈的电力系统混沌抑制

电力系统是一种典型的非线性系统,在周期扰动下可能发生混沌振荡,严重影响到电力系统的安全运行。以二阶互联电力系统为应用背景,当出现混沌振荡现象时,应用延时反馈控制(DFC)原理,针对传统延时反馈控制方法反馈控制增益K选择的困难,采用带积分的模糊控制器。在线调整量化因子Ke,Kec和比例因子Ku,积分器根据所设计的工况选择表来确定是否工作,从而达到对控制器的优化,此方法避免了对反馈控制增益K的求取。施加控制后,系统的混沌行为得到抑制,但仍存在周期振荡。对这种振荡,采用了一种滤波器,该滤波器根据系统中的周期扰动进行设计,形式简单,有效地将周期振荡控制到了平衡点。通过仿真实验验证了这种方法的有效性。     

房地产投资的延迟反馈混沌控制

根据房地产投资的Logistic混沌经济模型,提出利用延迟反馈混沌控制法,选择政府调控力度、投资规模增长率和投资收益率作为控制参数,对房地产投资进行有效控制,并简要讨论了相应的控制策略。     

一类参数不确定时滞混沌系统的反馈控制同步

首先利用Lyapunov稳定理论设计了状态反馈控制器,并基于线性矩阵不等式技术给出了实现时滞混沌系统全局渐近同步的充分条件.其次以时滞Chen混沌系统和时滞Lorenz混沌系统为例,根据所给出的定理,求解出线性矩阵不等式的解,并且使时滞Chen混沌系统和时滞Lorenz混沌系统渐近同步.两个例子说明了所设计的控制器实用有效,易于实现并通过仿真证明了该方法的有效性.     

引导混沌轨道的最优反馈控制

为改善最优引导控制的抗噪声能力,提出一种可用来引导混沌轨道的最优反馈控制模型,该模型考虑了引导控制速度、精度等综合指标.从非线性系统全局反馈控制的角度来看,这种方法提供了一种用最优控制方法来选择反馈控制有关参数的新思路.文中使用十进制编码的遗传算法进行最优控制问题的求解.大量以Hénon映射为引导对象的数值实验表明,最优反馈引导控制在抗噪声能力、问题求解难度方面都比传统开环模型具有更好的性能     

连续时间混沌动力系统的线性反馈控制

基于非线性常微分方程平衡点的稳定性理论,提出了连续时间混沌动力系统的线性反馈方法,控制混沌轨道到不稳定平衡点,对Lorenz方程进行了数值仿真.     

基于Logistic映射的迭代式的混沌特性及混沌控制

在一维Logistic映射的基础上,提出了一种新的迭代式,研究了该式的混沌特性,发现其具有更丰富的混沌动力学行为(如窗口),并利用辅助参考反馈法对此式进行了混沌控制,成功的将系统控制到低周期轨道,且控制速度快、控制时操作方便,并得到了良好的效果。     

时变时滞模糊系统的时滞反馈控制

 对一类带有时变时滞的模糊系统,研究了其反馈控制问题。通过定义一种新型的模糊Lyapunov Krasovskii泛函(LKF),得到开环系统时滞相关的稳定条件。在推导过程中引入模糊自由权值矩阵变量,避免了使用边界不等式和模型转换所带来的保守性;同时在估计LKF导数上界时,考虑了在以前文献中常被忽略的有用项。采用并行分布补偿算法（PDC）,得到了闭环系统时滞相关稳定的充分条件。设计出了相应的时滞控制器,并将其转化成为一个受线性矩阵不等式（LMI）约束的凸优化问题。最后,通过仿真例子验证了所提方法的有效性。     

一类具有收获系数的单种群模型的混沌分析及反馈控制

分析了一类具有收获系数的单种群模型的差分方程,得到了该模型的不动点及其稳定的参数区域和吸引的参数区域,利用混沌动力学知识分析其2-周期解的稳定区域,根据Li-York定理和邓小炎的方法得到了模型的3-周期解的存在性,即存在混沌现象。利用一种基于Lyapunov指数的状态反馈控制策略,使混沌状态的单种群模型变为可测。该控制策略可将混沌状态的单种群模型快速地收敛于给定的任意值。