学术前沿 | 一种基于 Fabry-Pérot 谐振器的超材料结构，用于机械状态监测中的声信号增强

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      降低声学信号处理中的工作频率可以提高维护效率，并减轻在线机器状态监测的数据处理负担。然而，较低的频率范围给声学传感带来了挑战，因为更长的波长需要更大的声学辅助设备，并且难以检测周围噪声中的细微故障信号。本研究引入了一种新的传感方法，该方法将声波压缩渐变折射率超材料与 Fabry-Pérot 谐振器相结合，以实现机器故障声学信号增强。这种创新方法放大了低频声学信号，同时保持了与当前分级超材料相同的紧凑尺寸。分析模型在声压增益和关键参数之间建立直接联系，指导为机械故障检测量身定制的放大。数值模拟和原型实验表明，工作频率显著降低，放大增益增加，证明了该设计在保持紧凑的同时提高低频检测的有效性。该方法在齿轮和轴承诊断中提取弱故障谐波的能力进一步证明了该方法的有效性。这种方法有 ………………………………