振动频率

现如今智能手机中振动单元的重要性已经远大于过去，几年前手机马达更多用于来电震动，以及少部分界面反馈，而如今全面屏已经普及，Home键、返回建都已经变成虚拟键，甚至已经被全面屏手势取代，从而所需振动的场景就变得越来越多。 转子马达 转子马达与小时候我们玩的四驱车所使用的马达类似，原理就是通过一个小电机带动偏心转子转动，从而产生振动。细分有微型电机转子马达和扁平转子马达两种，由于结构简单技术成熟，这种马达成本非常低，像扁平式1元不到，微型电机式也就2元。 对于体验而言，转子马达只能提供一个震感，最大的缺点就是响应速度慢，不能实现急启动和急停，没有那么多花式。扁平转子马达，由于本身偏心轮就是转子，有明显的启动加速感，感觉非常肉，有明显拖沓感。简单说就是通电转断电停，最多是通过提高电流来提供更强的震感。所以说转子马达基本与体验没什么关系。 线性马达 类似于打桩机，由定子和动子构成。其原理是利用多组电磁线圈，来排斥承载永磁体的质量块，在腔体内横向往复运动，运动的频率取决于驱动信号频率。由于线性马达内部有多组电磁线圈，且需要通过驱动IC来驱动，所以它的震感是可调的，并且具有方向性。 线性马达响应速度快，振感强，有振动方向，振动频率和波形均可调，因而能够实现更为复杂和各种定制化的振动效果。 此外还有一种Z轴线性马达，外观比扁平转子要厚一些，工作原理好比手指敲桌子，一下是一下，且方向性单向的

目录 振动学基础 &11.1 简谐振动的描述 简谐振动定义 简谐运动表达式 简谐运动的速度与加速度 简谐运动的相位 旋转矢量法 &11.2 简谐振动的动力学特征 动力学定义 动力下的各物理量 简谐运动实例 简谐振动的能量 &11.3 简谐运动的合成 同频率同方向简谐运动的合成 异频率同方向简谐运动的合成 异频率垂直向简谐运动的合成 &11.4 阻尼振动 振动类型 黏性物质中物体运动方程 &11.5 受迫振动 共振 受迫振动 共振 &11.6 电磁振荡 【扩展】我们能否借助 LC 振荡电路发出可见光？ 振动学基础 &11.1 简谐振动的描述 简谐振动定义 概念：离开平衡位置的位移（或角位移）按余弦函数（或正弦函数）的规律变化的运动 动力学定义：质点在与其对平衡位置的位移成正比而反向的线性回复力作用下的运动就是简谐运动 运动学特征：简谐振动的加速度与位移从成正比而反向 简谐运动表达式 公式： \[ x=A\cos(\omega t+\varphi) \] 各物理量的意义 振幅_A：表示简谐振动的物体离开平衡位置的最大位移 角频率_ \(\omega\) ：表示物体在 \(2\pi\) 时间内往复振动的次数，也称圆频率 周期_T：振动往复一次所经历的时间 振动频率_v：单位时间振动往复的次数 初相_$\varphi $：初始时刻（t=0）振动系统的运动状态 周期物理量的转化关系： \[

目录 前沿 I 一维系统与定点（Fix Point） “简单系统偏好平衡” II. 二维系统与振动 前沿 转载于：https://www.zhihu.com/question/26057307/answer/125928640 由于动力学的思维的高屋建瓴，因果关系的表述之清晰，决定了动力学终将不止步于物理，而它也的确席卷了那些通常认为物理不能染指的领域，如生物学，社会学，经济学，甚至语言学，心理学。 每当动力学进入一个领域，我们就可以说我们真正理解了那个领域，而之前，最多只是描述而已。 然而这个过程却只是进入20世纪才开启，为什么？ 原因在于 ，相比物理系统，那些领域都显得太 复杂 了， 而复杂的原因有三，一是元素太多，二是非线性，三是能量不守恒。 所谓元素多，好理解，无论是生物系统，还是社会，都是又无数的小单元组成的，如细胞，人。而非线性就较难表述。 那么，什么是线性？线性=可加和性。物理系统往往是线性的。如在牛顿力学里，力是可以加和的，物体受的合力是所有施加在物体的力的和，每一种力混合在一起时候都和它们单独存在时候一致。 线性显然在生活或社会这样的系统上不成立，你并不是把一堆细胞放在一起就有了生命体，也不是把一堆人放在一起就有了社会，细胞组成生命或人组成社会，都是在更大尺度上形成了新的组织。 而这些组织所呈现的性质，完全不能等价于组成它们的单元的性质的加和。

随着信息技术的高速发展和计算机硬件水平的快速上升，大数据技术、智能电厂、工业4.0 等相关概念逐渐被提出。国内许多发电集团都已经逐步开始新一代智能电厂的建设，这其中就包括了发电设备的在线预警部分。我国发电技术经过几十年的发展，电厂数字化、信息化水平大幅提高，积累了大量的运行数据，这为发电设备的大数据分析研究奠定了基础。 针对发电设备故障频发的情况，目前对发电设备的状态与故障的研究已经逐渐从设备的监测诊断过渡到设备在线的故障预测。近年来大数据分析和人工智能方法（AI）在预测与分类等方面存在优势，可用于非线性复杂系统的故障预警研究。 本文将基于数据驱动的发电设备在线预警研究通过对设备的运行数据挖掘分析，来帮助用户实现设备状态的在线管理。基于设备的历史运行数据，对关键设备建立健康数据模型，在故障早期发现设备的状态异常，并帮助分析人员分析设备的实时状态，从而大幅提高设备运行的安全水平和效率，减少因设备故障引起的非计划停机与安全事故，达到降低运行维护成本，为企业创造更多经济效益的目的。 一、在线预警系统的设备建模 在线预警是以现场实时数据为基础，对所采集的数据进行处理、分析、预测，然后基于所有采集与分析预测的数据来判断设备的运行状态并帮助运行人员确认设备是否需要进行检修。事实上，多数机组设备都不会突然停机并停止工作，更多的情况是经过几周或几个月的劣化过程而变得失效