導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇股市動態(tài)分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

本次報告會邀請了博時基金宏觀策略部總經(jīng)理魏鳳春先生、摩根士丹利華鑫基金研究總監(jiān)陳強兵先生、南方基金首席策略分析師楊德龍先生、海通國際環(huán)球投資策略部董事潘鐵珊先生、麥格理資本證券聯(lián)席董事林泓昕先生作為嘉賓進行主題演講。此外，報告會還安排了專欄作者圓桌會議。

篇2

中圖分類號：TN911.23 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1005-2550（2016）02-0020-05

Vibration Analysis And Fault Monitoring Of The Drive Axle In The Bench Test

FEI Ming-de， WANG Jian-hua， CHEN Yong-hua

（ DongFeng commercial vehicle technology center， Shiyan 442001， China ）

Abstract： In order to finding out the vibration sources of the drive axle and monitoring the failures， the energy ratio changes of the band wavelet packet and the power spectrum were analysed based on the drive axle vibration signal sampled on the test bench. This paper introduced the method of the wavelet packet decomposition， the reconstruction algorithm and the practical application.

1 前言

在驅(qū)動橋總成開發(fā)過程中，常常需要進行驅(qū)動橋總成齒輪疲勞試驗[1]，以考核驅(qū)動橋是否滿足設(shè)計要求。在試驗時，分別按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三種負(fù)荷由小到大進行走合試驗。正式試驗按滿負(fù)荷Mp進行，直至齒輪失效為止，時間段按驅(qū)動橋主減速器輸入軸每轉(zhuǎn)一周為一個循環(huán)計數(shù)，計算其循環(huán)次數(shù)。驅(qū)動橋齒輪的失效形式有輪齒斷裂、齒面壓碎、齒面嚴(yán)重剝落和齒面嚴(yán)重點蝕。在實際的臺架試驗中，試驗人員常常以驅(qū)動橋齒輪的斷裂、壓碎為驅(qū)動橋完全失效的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

以往監(jiān)測驅(qū)動橋齒輪失效的方式主要以人工方式為主，由試驗人員手持金屬棒在驅(qū)動橋橋殼或支撐座上聽取驅(qū)動橋異響，以辨別驅(qū)動橋失效與否。這種人工辨別故障模式既依賴于試驗人員的經(jīng)驗，也不安全，存在安全隱患，同時也是不可靠的。

2 驅(qū)動橋齒輪失效故障監(jiān)測原理

當(dāng)驅(qū)動橋齒輪箱發(fā)生故障時，其振動的頻率與能量分布肯定會發(fā)生變化，所以振動是驅(qū)動橋故障特征的載體。故可在驅(qū)動橋主減速器橋殼上安裝三軸向振動傳感器來監(jiān)測齒輪失效故障發(fā)生與否。驅(qū)動橋齒輪箱一般為多軸系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在工作過程中由于存在多對齒輪和滾動軸承同時工作。同時伴有陪試箱和電機的振動，頻率成分多且復(fù)雜，各種干擾較大。在驅(qū)動橋輕微失效故障階段，由故障振動所引起的頻率與能量變化常常淹沒在嚙合振動與噪聲之中，通過齒輪箱的異響辨音，很難分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振動產(chǎn)生的能量則非常大。我們可以利用這一特點進行驅(qū)動橋齒輪失效故障的監(jiān)測。

3 小波包分解

小波分解是一種信號的時間-尺度（時間-頻率）分析方法，具有多分辨率分析的特點，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，很適合于探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分。但它只對信號的低頻部分進行分解，故在高頻部分的分辨率較差。而小波包不僅對信號的低頻部分分解，同時也對信號的高頻部分進行分解，在高低頻段具有同樣的頻率分辨率，我們可以利用小波包分解將振動原始信號分解到不同的頻段中。當(dāng)驅(qū)動橋齒輪出現(xiàn)故障時，不同頻率成分的幅頻特性就會發(fā)生變化，相同頻段內(nèi)信號的能量會有較大的差別。由于振動信號各頻段的能量中包含豐富的故障信息，某種或幾種頻段成分的改變即代表了某種故障，故可利用基于小波包頻段能量變化來監(jiān)測驅(qū)動橋的失效故障。

3.1 小波包的分解和重構(gòu)

對采樣信號進行三層小波包分解，分解結(jié)構(gòu)見圖1：

圖1中，節(jié)點（0，0）表示原始信號，節(jié)點（i，j）表示第i層第j個節(jié)點（i=0，1，2…，7），每個節(jié)點代表一定的信號特征。其中節(jié)點（0，0）代表原始信號S，節(jié)點（1，0）代表小波包分解的第一層低頻系數(shù)，節(jié)點（1，1）代表小波包分解的第一層高頻系數(shù)，其它以此類推。

離散信號按小波包基展開時，包含低通濾波與高通濾波兩部分，每一次分解就將上層i的第n個頻段進一步分割變細(xì)為下層i+1的第2n與2n+1兩個子頻段。離散信號的小波包分解算法為[2]：

小波包的重構(gòu)算法為：

上面 hk 為小波低通濾波器系數(shù)，gk 為小波高通濾波系數(shù)。

3.2 各頻段能量的計算和頻段劃分

由于經(jīng)過小波包分解得到的帶寬完全相同，為了直觀判斷不同頻段能量的變化，可以分別作出各個小波包不同頻段信號能量 EDi 在總能量 E 中

所占比例的直方圖。其中： ，

式中dik 表示各節(jié)點離散點的幅值大小，n表示離散信號的總個數(shù)，xi 表示原振動信號。

小波包分解的實質(zhì)是把信號逐層分解到不同的頻段上。如果原信號數(shù)據(jù)點數(shù)足夠多，頻段劃分得足夠精細(xì)，根據(jù)Naquist采樣定理，對于采樣頻率為 fx 的數(shù)據(jù)，小波包分解的頻段寬度Df 與分解層數(shù)i及采樣頻率 fs 滿足關(guān)系式 。由此可見，適當(dāng)分解層數(shù)可以得到所需頻段寬度及各頻段起、止頻率，因而可以分離原信號中的有用成分。同時由于各頻段具有一定的寬度，因而對原信號中的頻率無需精確定位，對頻率漂移有一定的適應(yīng)能力[3]。

4 診斷實例

試驗對象為一新開發(fā)的小速比輪邊減速驅(qū)動橋，試驗在一電封閉驅(qū)動橋設(shè)備上進行。其主減速器輸入軸由一500 Kw的電機提供動力，兩邊輪邊減速器各由一280 Kw電機進行試驗加載。利用一型號為356A16的PCB三軸向加速度傳感器來采集振動信號。將測點布置于驅(qū)動橋主減速器橋軸承座上，信號放大器為四通道的482C16調(diào)理器（帶ICP電源）。信號經(jīng)放大后，由研華USB4711A采集模塊進行實時采樣，用Delphi7.0開發(fā)的小波包程序?qū)?shù)據(jù)進行失效故障診斷分析。

對驅(qū)動橋這樣的旋轉(zhuǎn)件而言，其采樣周期盡可能為驅(qū)動橋主減速器輸入軸旋轉(zhuǎn)周期的整數(shù)倍，以防能量泄漏。采樣頻率 fs =N×n/60，N為采樣點數(shù)，在本試驗中為4096個點，n為驅(qū)動橋的輸入軸轉(zhuǎn)速。每隔一定時間采樣一組數(shù)據(jù)，對采集到的振動原始信號進行5層小波包分解，小波函數(shù)選擇db5，為計算方便，小波包數(shù)據(jù)延拓為零延拓，即數(shù)據(jù)邊界之外的數(shù)據(jù)都取零。

在1/4 Mp和1/2 Mp小負(fù)荷工況下（Mp為12573 N.m），主輸入轉(zhuǎn)速為220 r/min工況下，以Y軸振動為例，實際的振動采樣波形、功率譜、小波包能量頻段圖如圖2所示（軟件放大倍數(shù)為10）：

（a）Y軸振動信號

（b）Y軸功率譜圖

（c）Y軸小波包能量直方圖

圖2 小負(fù)荷工況下振動信號、功率譜及能量比直方圖

上圖（b）功率譜圖表明，功率最大的二個頻率分別在77Hz和183Hz附近，計算可以知道，驅(qū)動橋主減速器輸入軸轉(zhuǎn)速為220r/min，主減速器主錐齒齒數(shù)為21。故主減速器的嚙合頻率為：220/60×21=77 Hz。主減速器軸承滾動體數(shù)目為Z為17，節(jié)徑D為109.078 mm，滾動體直徑d為18.177 mm，接觸角a為28°48'39"，根據(jù)軸承滾動體特征頻率計算公

式： ，計算可知軸承

滾動體特征頻率為10.767Hz，183Hz為其倍頻。因此在臺架驅(qū)動橋試驗小負(fù)荷工況下，采樣得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，以主減速器的嚙合振動為輔，而試驗臺體的振動相對比較微弱。 （c）圖表明，在采樣頻率為220×4096/60 =15 018 Hz時，小波包能量主要聚集于低頻段0（0～469 Hz）。這同驅(qū)動橋的嚙合振動頻率（77 Hz）和軸承的滾動體特征頻率（183 Hz）是相符合的。

在負(fù)荷為1/4 Mp，主輸入轉(zhuǎn)速為528 r/min，輪邊減速器控溫在110 ℃～130 ℃工況下進行100 h的疲勞試驗。其試驗后期功率譜圖及小波包頻段2的變化趨勢如下圖所示：

（a）試驗后期功率譜圖

（b）頻段2小波包能量比變化趨勢

小波包頻段2變化趨勢

由上圖（a）可知，在試驗后期，振動主要在2000 Hz處。驅(qū)動橋的主減速比為1.238，輪邊減速器太陽輪的主齒數(shù)為40，太陽輪的嚙合振動頻率為528/1.238/60×40，計算得出其頻率為284.329 Hz，2 000 Hz為其倍頻。故此頻率為輪邊減速器的嚙合振動頻率。圖（b）表明這個輪邊減速器的嚙合振動的小波包能量比趨勢逐漸增強，振動加劇，同時2 000 Hz處有邊頻帶的出現(xiàn)?？梢耘袛噍嗊厹p速器太陽輪有磨損現(xiàn)象產(chǎn)生，拆檢后發(fā)現(xiàn)輪邊減速器太陽輪輪齒有輕微磨損現(xiàn)象。

而在大負(fù)荷工況下（3/4 Mp～Mp），由于載荷的增大，引起試驗臺體的強烈振動和激振，將驅(qū)動橋本身的振動完全抑制和淹沒，采用傳統(tǒng)的時域和頻域分析方法來監(jiān)測驅(qū)動橋的失效故障已不可能。此時驅(qū)動橋正常采樣的振動信號和小波包能量頻段如圖3所示（軟件放大倍數(shù)為1）：

（a）Y軸振動信號

（b）Y軸功率譜圖

（c）Y軸小波包能量頻段圖

由上圖（b）可知，大負(fù)荷下采樣得到振動波形，其頻率較為分散。圖（c）小波包能量主要聚集在中高頻段，這同小負(fù)荷工況下的小波包能量聚集在低頻段是完全相反的。大負(fù)荷下的振動主要反映的是機械臺體的振動以及其引起的激振現(xiàn)象。而驅(qū)動橋本身的振動已完全被壓制和淹沒。

以一輪完整的負(fù)荷為Mp的驅(qū)動橋齒輪疲勞試驗為例，在整個試驗周期內(nèi)直至驅(qū)動橋的一邊輪邊減速器完全失效，其峭度因子在30～120范圍內(nèi)波動，均方根值在0.15～0.25范圍內(nèi)波動，趨勢不明顯，無法監(jiān)測驅(qū)動橋的失效故障④。這主要是時域反映的是試驗臺臺體的振動，而不能準(zhǔn)確反映出驅(qū)動橋齒輪失效故障引起的振動變化趨勢。頻域的功率譜圖同樣也不能，反映在其頻譜圖上的頻率非常分散。

一輪完整負(fù)荷為Mp的齒輪疲勞試驗小波包能量比在頻段0的趨勢如下圖（a）所示，損壞形式如圖（b）所示：

（a）

（b）

及輪邊減速器損壞形式

很明顯，在試驗前期，頻段0所占的能量比低且平穩(wěn)。在驅(qū)動橋輪邊減速器發(fā)生斷齒及齒輪壓碎完全失效時，在小波包頻段0的能量比發(fā)生了急劇的沖擊波動。而在驅(qū)動橋完全失效前，小波包能量比在頻段0大約有幾分鐘的沖擊波動現(xiàn)象表明，輪邊減速器的齒輪已有輕微的斷裂或壓碎現(xiàn)象產(chǎn)生，導(dǎo)致振動能量比在低頻段0的聚集，但相較完全失效時的波動稍低一點。但產(chǎn)生的金屬碎片隨后沉積于輪邊減速器的腔體內(nèi)，沒有影響驅(qū)動橋的“正?！边\行。根據(jù)這一現(xiàn)象，可以計算出驅(qū)動橋的疲勞試驗時間長度大約為10.8h。而在以前，這輪驅(qū)動橋的試驗疲勞時間通常計算為大約14.7h，這為設(shè)計人員提供了準(zhǔn)確的試驗數(shù)據(jù)。這種小波包能量比在驅(qū)動橋發(fā)生失效時在頻段0的劇烈波動，可同時提醒試驗人員及時停止試驗，保護試驗臺架。在多輪次的此類試驗中，無論是主減速器輪齒斷齒，亦或輪邊減速器斷齒，均會出現(xiàn)頻段0的能量比沖擊現(xiàn)象出現(xiàn)，實現(xiàn)提前預(yù)警。而采用傳統(tǒng)的有量綱或無量綱時域診斷方法，或頻域的功率譜診斷，只有在試驗臺架出現(xiàn)明顯的斷齒時（人耳可辨別的噪聲），功率譜曲線和時域曲線才會出現(xiàn)明顯的變化，預(yù)警時間大幅縮短，此時診斷意義不大。

5 結(jié)論

（1）小負(fù)荷低轉(zhuǎn)速工況下，在試驗臺架上監(jiān)測驅(qū)動橋得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，而以主減速器的嚙合振動為輔。

（2） 在小負(fù)荷高轉(zhuǎn)速工況下，結(jié)合小波包能量比趨勢及功率譜圖，可以監(jiān)測齒輪箱的磨損現(xiàn)象。

（3）在大負(fù)荷工況下（9 000 N.m以上），監(jiān)測到的振動信號更多的表現(xiàn)為試驗臺臺體的振動，而驅(qū)動橋本身的嚙合振動及軸承振動已被試驗臺體的振動壓制和淹沒。這時采用傳統(tǒng)的時域或頻域分析方法已不能監(jiān)測到驅(qū)動橋齒輪的失效故障信息。而采用小波包能量比則可以明顯監(jiān)測到失效故障的產(chǎn)生。特別的是可以幫助試驗人員準(zhǔn)確地紀(jì)錄驅(qū)動橋齒輪疲勞試驗時間，并計算其準(zhǔn)確循環(huán)次數(shù)。

參考文獻：

[1]QCT/T 533-1999 汽車驅(qū)動橋臺架試驗方法[S].

[2]劉明才著，小波分析及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.96-97.

篇3

（Ningbo Institute of Development and Planning，Ningbo 315000，China）

摘要：本文利用2002―2008年的月度數(shù)據(jù)，利用協(xié)整分析、誤差修正模型等現(xiàn)代計量經(jīng)濟方法和狀態(tài)空間模型研究了中國股市財富效應(yīng)問題。研究結(jié)果認(rèn)為：從長期均衡關(guān)系看，我國股市財富效應(yīng)是顯著存在；從短期動態(tài)關(guān)系看，我國股市財富波動對全社會消費支出波動具有負(fù)影響但不顯著；從股市財富的邊際消費傾向的動態(tài)過程看，我國股市財富效應(yīng)始終存在，但擠出效應(yīng)同樣顯著。

Abstract: The paper focuses on the stock market wealth effect from 2002 to 2008 through the co-integration analysis, ECM model and state space model. The results indicate that China's stock market wealth effect is significantly existed from the long-run equilibrium relationship; China's stock market wealth change has a negative impact for consumption change, but not significantly; from the dynamic process of the MPC of the stock market wealth, the wealth effect and crowding-out effect of stock market is significantly existed.

關(guān)鍵詞：股市財富效應(yīng)協(xié)整分析狀態(tài)空間模型

Key words: stock market；wealth effect；co-integration analysis；state space model

中圖分類號：F83 文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311（2011）19-0126-02

0引言

股市財富效應(yīng)是指股市證券資產(chǎn)價格的漲跌，引發(fā)證券資產(chǎn)所有者財富的變化，進而導(dǎo)致消費增長或下降的一種現(xiàn)象。國外學(xué)者關(guān)于股市財富效應(yīng)的主流觀點大致可以歸納為三類：①股市財富效應(yīng)顯著；②股市財富效應(yīng)有限；③股市無財富效應(yīng)。[1-2]國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為我國股市存在弱財富效應(yīng)，其中股市投資者結(jié)構(gòu)及收益分配結(jié)構(gòu)不合理、股市波動幅度過大、股市的“擠出效應(yīng)”、股市噪聲等是抑制股市財富效應(yīng)發(fā)揮的主要因素。[3-5]綜上所述，國內(nèi)學(xué)者關(guān)于我國股市財富效應(yīng)的有關(guān)研究已經(jīng)取得了一些進展，但也存在如下幾點不足：第一，由于我國股市發(fā)展較晚，樣本量較小，并且時間范圍較窄，不能很好的反應(yīng)不同周期股市財富效應(yīng)特點；第二，研究變量時間序列的非平穩(wěn)性缺乏考慮，容易造成研究變量之間的“偽回歸”現(xiàn)象；第三，研究股市財富效應(yīng)往往以靜態(tài)分析為主，而且僅局限于一般因果關(guān)系分析。因此，本文試圖作以下三方面改進：一是樣本選擇為2002~2008年的月度數(shù)據(jù)，該時段剛好經(jīng)歷股市的低迷、上升和下行階段，克服了以往研究中樣本量小和代表性不夠的問題；二是采用協(xié)整分析、誤差修正模型等現(xiàn)代計量經(jīng)濟方法、克服非平穩(wěn)性時間序列研究變量的之間的“偽回歸”現(xiàn)象；三是采用狀態(tài)空間模型研究了股市財富效應(yīng)問題。

1模型設(shè)計和數(shù)據(jù)說明

借鑒國內(nèi)外關(guān)于股市財富效應(yīng)的研究成果，本文在持久收入理論、生命周期理論和LC-PIH模型框架下設(shè)定如下固定參數(shù)實證檢驗?zāi)Ｐ停篶onspt=α+βincpt+γsipt-1+εt（1）

其中時間t=1，2，…，T。在方程（1）中各變量的意義如下：consp為全社會消費支出總額，本文用全社會消費品零售總額作為變量；incp為城鄉(xiāng)公眾收入總額，本文用城鎮(zhèn)居民可支配收入總額加上農(nóng)村居民純收入總額作為變量；sip為股市財富總額，本文用滬深股市股票市值總額作為變量；α和ε分別為實證檢驗方程的截距項和隨機項；β和γ分別為收入和股市財富的邊際消費傾向。由于我國市場化進程和股市等處于不斷深化完善過程中，因此，收入和股市財富的邊際消費傾向呈現(xiàn)明顯的動態(tài)特征。為了進一步分析收入和股市財富的邊際消費傾向動態(tài)特征，本文利用狀態(tài)空間模型，設(shè)定如下時變參數(shù)實證檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

量測方程conspt=α+βtincpt+γtsipt-1+ε1t（2）

狀態(tài)方程βt=μ+λβt-1+ε2t（3）

γt=ω+ργt-1+ε3t（4）在方程（2）、（3）和（4）中各變量的意義如下：μ和ω為方程（3）和（4）的截距項，λ和ρ為方程（3）和（4）的系數(shù)項，ε1t、ε2t和ε3t為方程（2）、（3）和（4）的隨機項，下標(biāo)t表示時間。

本文所選用的數(shù)據(jù)為2002~2008年的月度數(shù)據(jù)，主要來源于《中國經(jīng)濟景氣月報》、中國人民銀行官方網(wǎng)站和中國經(jīng)濟信息網(wǎng)。實證研究的consp、incp和sip數(shù)據(jù)是經(jīng)過X-12方法和以2002年為1的居民消費價格指數(shù)調(diào)整而得。

2實證結(jié)果及分析

2.1 基于固定參數(shù)模型的實證結(jié)果及分析作為時間序列數(shù)據(jù)處理的必要步驟，本文首先對所使用變量的平穩(wěn)性進行檢驗。經(jīng)檢驗，所使用的變量consp、incp和sip都具有單位根，是I（1）過程。然后本文用恩格爾―格蘭杰兩階段法進行協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)變量consp、incp和sip之間具有協(xié)整關(guān)系。本文進而將協(xié)整分析和誤差修正模型結(jié)合起來研究變量之間長期均衡關(guān)系和短期動態(tài)關(guān)系。協(xié)整方程為：conspt=428+0.725incpt+0.00239sipt-1R2=0.965D.W.=2.068

（0.35） （0.00） （0.00）

從變量之間長期均衡關(guān)系研究結(jié)果看，首先，從擬合結(jié)果看，R2為0.965函數(shù)擬合情況很好，說明從長期看城鄉(xiāng)公眾收入和股市財富對全社會消費支出解釋能力較好。第二，城鄉(xiāng)公眾收入的邊際消費傾向為0.725，P值接近為零，說明長期來說城鄉(xiāng)公眾收入總額對全社會消費支出總額影響大且顯著性高。第三，股市財富的邊際消費傾向為0.00239，P值接近為零，說明股市財富效應(yīng)是顯著存在的。

誤差修正方程為：

Δconspt=20.1+0.596Δincpt-0.0003Δsipt-1-0.0126emct-1

（0.064）（0.00） （0.65）（0.67）

R2=0.271D.W.=2.003

從變量之間短期動態(tài)關(guān)系研究結(jié)果看，首先，從擬合結(jié)果看，R2為0.271函數(shù)擬合情況一般，說明短期影響Δconsp的因素除了城鄉(xiāng)公眾收入波動和股市財富波動外還有其他因素的存在，比較復(fù)雜。第二，城鄉(xiāng)公眾收入總額一階差分的系數(shù)為0.596，P值接近為零說明系數(shù)顯著程度非常高，說明短期內(nèi)城鄉(xiāng)公眾收入總額波動對全社會消費支出總額波動影響相對較大。第三，股市財富一階差分的系數(shù)為-0.0003，P值為0.65，說明短期內(nèi)股市財富波動對全社會消費支出總額波動具有負(fù)影響但不顯著。第四，誤差修正項emc的系數(shù)為-0.0126，P值為0.67，說明誤差修正項對偏離長期均衡的修正是存在的但顯著性不高。

2.2 基于時變參數(shù)模型的實證結(jié)果及分析本文利用狀態(tài)空間模型研究了收入和股市財富的邊際消費傾向動態(tài)特征。研究結(jié)果詳見如下量測方程和狀態(tài)方程、圖1和圖2。

量測方程為：conspt=420+βtincpt+γtsipt-1；

狀態(tài)方程為：βt=0.057+0.898βt-1，γt=0.004+0.134γt-1。

（0.97）（0.00） （0.99） （0.00）

從收入的邊際消費傾向動態(tài)檢驗結(jié)果看，城鄉(xiāng)公眾收入邊際消費傾向βt-1系數(shù)為0.898，P值接近為零，說明前一期的收入邊際消費傾向βt-1對后一期的收入邊際消費傾向βt影響顯著較大，意味著城鄉(xiāng)公眾收入邊際消費傾向β動態(tài)過程相對會比較平穩(wěn)，這一點可以從圖1得到印證；2002-2008年收入邊際消費傾向β動態(tài)過程主要分四個特征階段：一是2002年1月-2003年12月為平穩(wěn)階段，保持在[0.56，0.58]的區(qū)間內(nèi)；二是2004年1月-2006年6月為上升階段，這一階段主要是由于總體宏觀經(jīng)濟形勢趨好，改善了居民的收入預(yù)期，提高了收入的邊際消費傾向；三是2006年7月-2008年1月為下行階段，這一階段很大程度上是由于中國股市的走強，居民減少了消費，增加了投資，從而降低了收入的邊際消費傾向，充分說明股市“擠出效應(yīng)”的存在；四是2008年2月-2008年12月為恢復(fù)上行階段，這一階段很大程度上是由于中國股市的走弱，廣大居民從股市獲利回撤，居民恢復(fù)性的增加了消費，從而導(dǎo)致收入的邊際消費傾向的上升，也從另一個側(cè)面說明股市“擠出效應(yīng)”的存在。

從股市財富的邊際消費傾向γ動態(tài)檢驗結(jié)果看，股市財富的邊際消費傾向始終為正，充分說明2002-2008年中國股市財富效應(yīng)存在；股市財富的邊際消費傾向γt-1系數(shù)為0.134，P值接近為零，說明前一期的股市財富的邊際消費傾向γt-1對后一期的股市財富的邊際消費傾向γt影響雖然顯著但影響程度較小，意味著股市財富的邊際消費傾向γ動態(tài)過程會相對不平穩(wěn)，這一點可以從圖2得到印證；2002-2008年股市財富的邊際消費傾向γ動態(tài)過程主要分四個特征階段：一是2002年1月-2003年12月為寬幅振蕩階段，保持在[0.0034，0.0099]的區(qū)間內(nèi)寬幅振蕩；二是2004年1月-2005年12月為窄幅振蕩階段上升階段，這一階段很大程度上是由于股權(quán)分置等股市制度的完善，改善了居民對股市的預(yù)期，提高了股市財富的邊際消費傾向，降低了股市財富的邊際消費傾向振蕩程度；三是2006年1月-2007年12月為下行階段，這一階段很大程度上是由于中國股市的走強，居民減少了消費，增加了投資，從而降低了股市財富的邊際消費傾向，充分說明股市“擠出效應(yīng)”的存在；四是2008年1月-2008年12月為恢復(fù)上行階段，這一階段很大程度上是由于中國股市的走弱，廣大居民從股市獲利回撤，居民恢復(fù)性的增加了消費，從而導(dǎo)致股市財富的邊際消費傾向呈現(xiàn)上升態(tài)勢，也從另一個側(cè)面說明股市“擠出效應(yīng)”的存在。

3基本結(jié)論

本文利用2002-2008年的月度數(shù)據(jù)，利用協(xié)整分析、誤差修正模型等現(xiàn)代計量經(jīng)濟方法和狀態(tài)空間模型研究了中國股市財富效應(yīng)問題。本文得出以下結(jié)論：一是從協(xié)整分析的結(jié)果看，城鄉(xiāng)公眾收入和股市財富顯著是影響全社會消費支出的關(guān)鍵因素，股市財富效應(yīng)是顯著存在。二是從誤差修正模型研究結(jié)果看，短期影響Δconsp的因素除了城鄉(xiāng)公眾收入波動和股市財富波動外還有其他因素的存在，比較復(fù)雜；短期內(nèi)股市財富波動對全社會消費支出波動具有負(fù)影響但不顯著；誤差修正項對偏離長期均衡的修正是存在的但不顯著。三是從時變參數(shù)的狀態(tài)空間模型研究結(jié)果看，中國股市財富效應(yīng)和擠出效應(yīng)都是存在的，同時股市制度的完善對股市財富效應(yīng)穩(wěn)定發(fā)揮至關(guān)重要。因此，我們要重視股市財富效應(yīng)，加強股市制度建設(shè)，提高城鄉(xiāng)公眾持久收入水平，從而提高消費對經(jīng)濟增長的支撐作用，實現(xiàn)中國經(jīng)濟增長以投資和出口拉動為主向投資、出口和消費三者協(xié)調(diào)拉動的轉(zhuǎn)型。

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篇4

中圖分類號：F832.5　文獻標(biāo)識碼：A　doi：10.3969／j.issn.1672-3309(x).2011.01.27　文章編號：1672-3309(2011)01-68-03

一、引言

金融危機以來，我國宏觀經(jīng)濟政策在經(jīng)歷了持續(xù)的擴張期之后進入緊縮期，貨幣政策在2008年經(jīng)歷了5次降息之后，于2010年步入加息和存款準(zhǔn)備金提高階段。作為經(jīng)濟晴雨表的股市，同期也出現(xiàn)了幾輪明顯漲跌。并相應(yīng)地出現(xiàn)一定時期的漲跌趨勢。對經(jīng)濟現(xiàn)象的觀察發(fā)現(xiàn)貨幣政策和股市之間存在聯(lián)動。貨幣政策與資產(chǎn)價格之間的關(guān)系問題一直是金融領(lǐng)域研究的熱點，這一方面是由于資本市場的存在對貨幣政策的傳導(dǎo)機制產(chǎn)生了影響，使貨幣當(dāng)局對貨幣政策的把握能力受到了削弱，另一方面，貨幣政策作為調(diào)控經(jīng)濟的重要手段，對宏觀經(jīng)濟進而對股市能產(chǎn)生重大影響，以逐利為目的的投資者自然對貨幣政策的股市效應(yīng)產(chǎn)生強烈的興趣。本文正是基于對經(jīng)濟現(xiàn)象的觀察和對理論意義的分析提出了貨幣政策的股市效應(yīng)這一研究主題，試圖回答如下問題：貨幣政策的哪些指標(biāo)對我國股市產(chǎn)生影響?影響性質(zhì)和效力又如何?效力的動態(tài)性如何度量?

二、理論闡述與文獻回顧

貨幣政策與股市的關(guān)系，各主流經(jīng)濟學(xué)派都有相關(guān)的理論闡述。費雪的貨幣數(shù)量論認(rèn)為，在其它條件不變的前提下價格水平(包括實物商品和金融資產(chǎn))與貨幣流通量成正比。凱恩斯的流動性偏好理論認(rèn)為。利率是影響投機動機的決定性因素。弗里德曼認(rèn)為金融資產(chǎn)預(yù)期收益會通過持幣的機會成本影響貨幣需求，同時貨幣需求又反過來影響資產(chǎn)選擇。理性預(yù)期學(xué)派認(rèn)為預(yù)期到的貨幣政策對經(jīng)濟是中性的，只有未預(yù)期到的貨幣政策才對經(jīng)濟產(chǎn)生影響。同時，有效市場理論把理性預(yù)期的思想應(yīng)用到了資本市場中，認(rèn)為只有弱式有效市場中貨幣政策才對股市形成動態(tài)影響。上述各派理論存在分歧，貨幣數(shù)量說、凱恩斯學(xué)派和貨幣主義肯定這種關(guān)系，而理性預(yù)期學(xué)派和有效市場理論卻否定這種關(guān)系。為調(diào)和矛盾Cooper(1974)提出了SO-EM模型，該模型的重要特點是加入了預(yù)期因素，從而一方面肯定了貨幣供應(yīng)量是資本收益率的一個重要決定因素，另一方面指出收益變化可以領(lǐng)先于貨幣變化。

理論闡明了貨幣政策對資產(chǎn)價格影響的存在性和作用的機制，但各派理論考察的角度差異很大，且不同市場、不同歷史條件下市場對這種關(guān)系的表現(xiàn)也各不相同，這就需要實證分析進行檢驗。所以，中國這個尚未成熟且處于轉(zhuǎn)型期的資本市場對貨幣政策的沖擊會產(chǎn)生一個怎樣的反應(yīng)便成為我國學(xué)者研究的一個問題。謝平等(2002)從理論上論證了我國貨幣數(shù)量不再簡單地與物價和收入呈比例關(guān)系，而與經(jīng)濟體系中所有需貨幣媒介的交易有重要相關(guān)性，并用多元回歸方法進行定量和實證分析。瞿強(2001)就政策操作層面上對資產(chǎn)價格與貨幣政策的關(guān)系進行了總結(jié)，指出貨幣政策對資產(chǎn)價格要“關(guān)注”，但不要“釘住”。易綱、王召(2002)通過建立貨幣政策的股市傳導(dǎo)機制理論模型，推導(dǎo)發(fā)現(xiàn)貨幣政策對資產(chǎn)價格有影響，貨幣數(shù)量與通貨膨脹的關(guān)系不僅取決于商品和服務(wù)的價格，還取決于股市。孫華妤、馬躍(2003)在提出綜合理論框架基礎(chǔ)上運用動態(tài)滾動式VAR方法對貨幣政策與股市的關(guān)系進行分析，印證了貨幣政策對股市的影響。陸蓉(2003)通過向量誤差修正模型(VECM)研究了不同貨幣政策控制方式下各貨幣政策變量對股市的沖擊，發(fā)現(xiàn)在貨幣政策的直接調(diào)控方式下，貸款限額管理對股票市場的影響較大，間接調(diào)控方式下，貨幣市場利率對股票市場的影響逐漸顯現(xiàn)。劉松(2004)用趨勢分析、協(xié)整和granger因果檢驗對貨幣政策與股市的關(guān)系進行研究，發(fā)現(xiàn)用年度數(shù)據(jù)存在影響作用而月度數(shù)據(jù)不存在。崔暢(2007)通過SVAR模型分析股市在低迷和高漲階段對貨幣政策沖擊的不同反應(yīng)，結(jié)果表明貨幣政策對資產(chǎn)價格的作用在低迷和高漲階段都具有有效性。

對文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，我國學(xué)者已經(jīng)從理論上闡明了我國貨幣供應(yīng)量對我國股市的影響，并且股市的波動也得到了貨幣政策的關(guān)注，同時，股市對貨幣政策影響的實證研究也得到了足夠的重視，并取得了初步成果，但由于使用的實證研究方法不甚完善并且變量的選取和處理嚴(yán)謹(jǐn)性不高，使得實證結(jié)果的可靠性很難令人滿意。本研究基于SVAR和更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖兞窟x擇與處理來研究我國股市的貨幣政策動態(tài)效應(yīng)。

三、股市對貨幣政策動態(tài)效應(yīng)的實證研究

(一)變量選取與處理

本研究選取的變量包括四類：宏觀經(jīng)濟變量、物價變量、貨幣政策變量、股票市場變量。使用月度數(shù)據(jù)，研究期為2000年1月至2010年8月?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性和替代的科學(xué)性，四類變量的變量選擇如下：宏觀經(jīng)濟的變量為工業(yè)增加值，物價的變量為定基居民消費價格指數(shù)(基期為2000年1月，基期值為1)。貨幣政策的變量為M0、金融機構(gòu)人民幣貸款余額、銀行間7天同業(yè)拆借利率，股市的變量是上證綜指。數(shù)據(jù)來源是中國人民銀行網(wǎng)站、中國統(tǒng)計局網(wǎng)站和國泰君安大智慧軟件數(shù)據(jù)庫。本文所有數(shù)據(jù)處理都由計量軟件E-views5.1完成。

貨幣政策變量的選擇邏輯是：貨幣政策的中介目標(biāo)分總量目標(biāo)和價格目標(biāo)，我國利率體系中只有銀行間同業(yè)拆借市場已放開，使得貨幣供求價格能通過市場的力量形成，而很多機構(gòu)投資者都已成為拆借市場的主體，這樣拆借市場利率能夠很好地體現(xiàn)資金投資股市的機會成本，所以選擇了交易量最大的七天期同業(yè)拆借利率作為貨幣政策價格目標(biāo)的指標(biāo)。總量目標(biāo)的變量，我們選擇了M0和金融機構(gòu)人民幣貸款余額。理由是：我國學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)我國的貨幣供給體現(xiàn)了一定的內(nèi)生性，對于寬口徑的M2的控制難度越來越大。央行只能通過公開市場業(yè)務(wù)和央行票據(jù)業(yè)務(wù)影響M0，此外，我國貨幣政策調(diào)控方式雖然從1998年開始放棄貸款控制的直接方式而轉(zhuǎn)向貨幣總量的間接控制，但央行的新增貸款計劃卻每年還在做，各商業(yè)銀行的貸款數(shù)量受到央行的緊密追蹤，貸款仍受到計劃貸款總量的約束，可見金融機構(gòu)貸款仍然是貨幣政策關(guān)注的重要指標(biāo)。

對這6個變量的月度數(shù)據(jù)分別做如下處理：先用X-11乘法季節(jié)調(diào)整對M0、金融機構(gòu)貸款余額和工業(yè)增加值進行平滑以消除季節(jié)趨勢，再除以定基消費價格指數(shù)消除通脹影響，然后取對數(shù)消除異方差，處理后的數(shù)據(jù)分別用inmO、indky和Ingvz表示。對銀行間7天同業(yè)拆借利率減通脹率取實際值。用t11表示。對上證綜指取對數(shù)，用

insz表示，上證綜指取對數(shù)后，對數(shù)差就表示對數(shù)收益率。定基消費價格指數(shù)用wjzs表示。

(二)擴展(Lag-Auented)VAIL模型的建立

SVAR模型和VAR模型對變量的單整性協(xié)整性要求不同。對于無約束的VAR模型，若變量平穩(wěn)，則可直接用水平數(shù)據(jù)建立模型，此時的模型估計是有效的：若變量非平穩(wěn)但協(xié)整，則可對數(shù)據(jù)進行差分建立具有協(xié)整約束的VAR模型，以獲得有效的模型估計?？梢?，變量平穩(wěn)性及協(xié)整關(guān)系對VAR模型是非常重要的，但SVAR模型中變量的平穩(wěn)性及協(xié)整性已有文獻并無深入、系統(tǒng)的探討。大多直接采用變量的水平值進行估計。但這樣建模對模型滯后階數(shù)的選擇與通常的做法有差異。Todaand Yamamoto(1995)研究表明，采用擴展(Lag-Augmented)VAR模型方法可以不考慮變量單位根個數(shù)及協(xié)整關(guān)系。這種方法采用P+K一作為模型內(nèi)生變量的滯后階數(shù)，其中KMmax為變量時間序列的最大單整數(shù)，P為根據(jù)通常判定準(zhǔn)則確定的VAR模型的滯后階數(shù)。這種方法的優(yōu)點在于能避免以協(xié)整為依據(jù)所建立的VAR模型可能存在的嚴(yán)重事前檢驗誤差而得出有偏的實證結(jié)論，且簡單易行。本研究將以此方法建模。

SVAR模型是在VAR模型基礎(chǔ)上對其誤差項進行結(jié)構(gòu)分解得到的。于是先建立包含4個內(nèi)生變量(Idkv、InmO、tll和Insz)和兩個外生變量(Ingyz和wjzs)的VAR模型，區(qū)分內(nèi)生和外生的原因是：作為研究貨幣政策對股市沖擊的系統(tǒng)，為盡可能準(zhǔn)確地估計出沖擊的直接作用，必須把影響股市的兩大宏觀要素工業(yè)增加值與物價水平包含在分析系統(tǒng)中，但內(nèi)生變量的增加會造成模型待估參數(shù)以所增加內(nèi)生變量數(shù)目的倍數(shù)增多，待估參數(shù)的增加會造成自由度的損失并直接影響到模型參數(shù)估計的精度，權(quán)衡利弊我們把Ingyz和wizs作為模型的外生變量來處理。其次確定擴展(Lag-Augmented)VAR模型的滯后階數(shù)，需確定模型內(nèi)生變量的最大單整階數(shù)以及無約束VAR模型的滯后階數(shù)。對Indky、InmO、tll和Insz進行ADF檢驗(檢驗的方程都含趨勢項與截距項，方程的滯后階數(shù)都為12)最大單整階數(shù)為1，即kmax=1。對無約束VAR模型的滯后階數(shù)的檢驗發(fā)現(xiàn)5個判定準(zhǔn)則中有4個在5％的顯著水平下判定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，另一個判定為l，所以無約束VAR模型的滯后階數(shù)p=2。所以，我們建立的VAR模型的滯后階數(shù)為3。

VAR模型的脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析只有模型是平穩(wěn)時才有意義，SVAR模型對平穩(wěn)性有同樣的要求。VAR模型平穩(wěn)的充要條件是模型系數(shù)行列式的所有特征值都在單位圓以內(nèi)。對所建立的VAR(3)進行平穩(wěn)性檢驗發(fā)現(xiàn)條件滿足，可進行脈沖分析和方差分解。同時。殘差的LM自相關(guān)檢驗表明殘差序列不存在自相關(guān)，但進一步分析表明，各隨機沖擊之間存在較強的相關(guān)性，有必要識別結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊，

(三)對SVAR模型同期相關(guān)關(guān)系矩陣的約束及矩陣的估計

要識別出機構(gòu)式?jīng)_擊需求出同期相關(guān)關(guān)系矩陣，而求同期相關(guān)關(guān)系矩陣需施加k(k-1)／2個短期約束(高鐵梅，2003)。于是，對本文4個內(nèi)生變量和2個外生變量的SVAR(3)需施加6個短期約束，本文施加的是零約束，表明一個變量對另一個變量隨機沖擊沒有當(dāng)期反應(yīng)，分別是：InmO對來自Insz的沖擊為零；Indky對來自Insz的沖擊為零tll對來自Insz的沖擊為零；lnm0對來自tll的沖擊為零：Indky對來自tll的沖擊為零；Indky對來自InmO的沖擊為零。上述約束的理論依據(jù)是：我國貨幣政策沒有把資產(chǎn)價格作為貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)，所以有了前3個約束：我國現(xiàn)金流通量Mo主要受到巨額外匯儲備的影響。具有被動吸收外匯的特征，所以第4個約束也可行；我國央行每年都有信貸計劃，商業(yè)銀行普遍存在惜貸現(xiàn)象，且中小企業(yè)長年受融資難困擾，使得貸款對利率不敏感，可見第五和第六個零約束也成立。在施加了6個零約束之后，SVAR模型正好可識別，此時根據(jù)變量順序Ind，kv、InmO、tll和Insz估計出結(jié)構(gòu)因子矩陣A、B。

(四)SVAP，脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

用結(jié)構(gòu)因子矩陣A、B對VAR的誤差項進行分解，可得同期獨立的隨機干擾項，據(jù)此得出脈沖響應(yīng)函數(shù)就不再含有其它內(nèi)生變量的交叉沖擊。從而能更精確度量出變量沖擊對系統(tǒng)的影響，這是SVAR脈沖響應(yīng)函數(shù)的優(yōu)點。本研究探討股市對貨幣政策沖擊的動態(tài)效應(yīng)，所以僅給出股市對一單位標(biāo)準(zhǔn)差貨幣政策變量結(jié)構(gòu)新息沖擊的響應(yīng)軌跡(如下圖所示)，滯后長度為12期，圖中橫坐標(biāo)表示沖擊發(fā)生后的時間間隔(單位：月)，縱坐標(biāo)表示對沖擊的反應(yīng)程度(單位：百分?jǐn)?shù))。圖中實線部分表示脈沖響應(yīng)軌跡。虛線部分表示5％的置信水平。

由上圖可知：金融機構(gòu)貸款余額對股市的沖擊作用是負(fù)向的且非常微弱，出現(xiàn)負(fù)向沖擊與我們的經(jīng)驗是相反的，這種沖擊到第三期才開始顯現(xiàn)，到第十期沖擊作用趨于消失。在第五、六、七期這種影響達到最大，此時達到0I01％左右?；A(chǔ)貨幣供應(yīng)量M0對股市的沖擊作用為正向且較顯著，這種沖擊從當(dāng)期顯現(xiàn)且沖擊作用穩(wěn)步上升，到第六期達到較高水平，之后一直保持在該水平而無明顯下降，說明基礎(chǔ)貨幣供應(yīng)量對股市的沖擊作用較明顯且持久。貨幣市場利率對股市的沖擊效力較小，整體上是負(fù)向的且持續(xù)期較短，第八期之后影響就趨于零了，滯后三、四、五、六期的影響相對較明顯，但在第二期卻出現(xiàn)了令人費解的正向沖擊。

整體上看，貨幣政策對股市的沖擊主要體現(xiàn)在基礎(chǔ)貨幣上，貨幣市場利率對股市雖有影響，但很微弱。金融機構(gòu)貸款余額對股市的影響卻是出乎意料的負(fù)向，影響力也很微弱。

四、結(jié)論

本文用2000年1月至2010年8月的月度數(shù)據(jù)，建立4個內(nèi)生變量(Indky、InmO、tll和Insz)和2個外生變量(Ingyz和州zs)滯后三階的SVAR(3)模型，并求出正交化的脈沖響應(yīng)函數(shù)以分析該時期貨幣政策對股市的動態(tài)影響效力，得出以下結(jié)論：

第一，我國貨幣政策對股市的影響途徑主要是基礎(chǔ)貨幣供應(yīng)量M0，這種影響途徑較顯著且持久，影響的最大值在六個月后出現(xiàn)。基礎(chǔ)貨幣對股市的追逐，說明了我國投資渠道的匱乏，現(xiàn)金持有者只能通過投資高風(fēng)險的股市來實現(xiàn)金錢的時間價值。但現(xiàn)金的高流動需求一方面使得投資股市蒙受較大的風(fēng)險，另一方面也加劇了股市的波動。不利于金融穩(wěn)定。

第二。我國貨幣市場利率對股市的影響很小。雖然我國當(dāng)前有一定數(shù)量的券商和基金參與了貨幣市場的交易，但是從數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果看股市對貨幣市場利率還不敏感，這說明了機構(gòu)投資者在穩(wěn)定股市方面的作用尚未顯現(xiàn)，我國股市的投機氛圍依然濃重。

第三，我國金融機構(gòu)貸款余額對股市的影響呈微弱負(fù)向關(guān)系。這與經(jīng)驗相反，本文認(rèn)為這與我國商業(yè)銀行貸款結(jié)構(gòu)與企業(yè)投資效率有關(guān)。如果企業(yè)對商業(yè)銀行形成一種倒逼，那么貸款的增加未必表明企業(yè)生產(chǎn)效率的提高，所以未必對公司的股票有正向影響。如果企業(yè)的投資效率不高，根據(jù)財務(wù)管理原理，項目的凈現(xiàn)值可能為負(fù)。此時貸款的增加卻可能對公司股價形成負(fù)向影響。

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篇5

中圖分類號：TG5文獻標(biāo)識碼： A

Evaluation Of Dynamic Characteristics Of Cutting System By Experimental Modal Analysis

Guo Wenwu , Zheng Dan, Liu Yinfeng

(Qiqihar Heavy CNC Equipment Corp. Ltd. ,Qiqihar 161005, CHN)

Abstract: There are approximately two reasons that result in chatter marks in metal cutting. One is forced vibration which is independent of the system of the cutter and workpiece, the other is self-excited vibration between the cutter and the workpiece. This article mainly studies the former. When the machine tool is cutting, or it is working without cutting, there are some periodic and non-harmonic interference sources that can cause vibration.

Using LMS Vibration Analysis System (Belgium) test the natural frequency of the system, using ONEPRO MVP-2C spectrum analyzer(France) gather time domain and frequency domainsignal, integrate with experimental modal analysis to diagnose.

Keywords: Metal cutting; Forced Vibration; FFT;Experimental Modal Analysis

背景

位移干擾型強迫顫振的理論

在切削深度小且不產(chǎn)生再生顫振的狀態(tài)下進行精加工時，由電動機、軸、軸承、聯(lián)軸節(jié)、齒輪、泵、皮帶等產(chǎn)生的強迫振動所激起的，或者通過基礎(chǔ)傳來的外來振動所激起的很小的顫振有時也會損害加工表面的質(zhì)量。無論切削深度怎樣小，這種顫振也是不可能避免的。實際上，即使切削深度為零（不切削）只做空轉(zhuǎn)，刀具和工件之間也仍有振動位移產(chǎn)生。由于這種振動位移可看成是輸入系統(tǒng)的干擾，因而稱為位移干擾型強迫顫振。如圖1所示，被考察的振動系統(tǒng)由下列兩部分組成，即是由承受切削力的變動而產(chǎn)生振動位移的機械結(jié)構(gòu)和由于刀具與工件之間的振動位移而產(chǎn)生交變切削力的切削過程組成的。這種情形下，不管切削是否進行，強制地激起的振動位移總是作為干擾而加到刀具與工件之間的。

振動是在空轉(zhuǎn)時已經(jīng)產(chǎn)生了的，即使開始切削，由于振源的激振力沒有變化，因此在刀具與工件之間產(chǎn)生的相對振幅也不變。但是如果在切削過程中切削力與振幅以相同的頻率ω周期性地變化，則和

同時產(chǎn)生的機械結(jié)構(gòu)的彈性變形，也就加在刀具和工件之間的相對振動上，令這一后加的分量為，其變化頻率也是。和都取刀具離開工件的方向為正，切削中在刀具與工件之間產(chǎn)生的相對位移等于二者之和，即

(1)

上式不是簡單的加法，而是考慮相位的向量加法。

這些外在的感染源中，電機和液壓裝置的振動比較常見，本文主要討論電機的振動，電機的振動是多方面的。機械方面的原因有：轉(zhuǎn)子的不平衡，電機內(nèi)的軸承振動，定子和轉(zhuǎn)子不圓、軸心不重合等。電磁方面的原因有：電源電壓不穩(wěn)，三相輸入電壓不平衡，定子和轉(zhuǎn)子之間的氣隙不均等。通風(fēng)方面的原因有：風(fēng)扇不平衡，通風(fēng)管道的振動等。本文討論的電機為西安泰富西瑪電機有限公司的型號為Z4-250-41B V1直流電動機，功率為55KW。表現(xiàn)為電機安裝不對中，引起滑枕振動，導(dǎo)致空轉(zhuǎn)時，滑枕也在振動。在基礎(chǔ)理論書籍中介紹的簡諧激振，是一種周期性激振，其周期,但簡諧激振不僅是周期性的，還是諧和的，是周期性激振的最簡單情況。實踐中，還經(jīng)常碰到這樣的激振，它雖然是周期的，但卻不是諧和的，激振隨時間的變化規(guī)律不能僅用一項正弦或余弦函數(shù)表達出來。電機安裝的不對中的往復(fù)慣性力就是一種典型的非諧周期性激振力。解決這類問題的有效方法是將非諧周期性激振展開成傅里葉級數(shù)，然后利用疊加原理。

可見，一個非諧周期函數(shù)可分解為一系列頻率成整倍數(shù)關(guān)系的簡諧函數(shù)之和，或者說一個非諧周期性激勵是由一系列簡諧激勵組成，而且這些簡諧激勵的頻率成諧波（整倍數(shù)）關(guān)系。式中稱為基頻，稱為倍頻。假設(shè)一個單自由度系統(tǒng)受到非諧周期性激振力作用時，運動方程可寫為：

根據(jù)疊加原理，線性系統(tǒng)同時受到若干個激振的作用時，可分別計算各個激振的響應(yīng)，然后疊加。故可得n次諧波的復(fù)頻響應(yīng)為下式：

系統(tǒng)對周期性激振的響應(yīng)也是周期性的，響應(yīng)的周期與激振的周期相同。如果激振的某次諧波分量的頻率等于系統(tǒng)的固有頻率，則系統(tǒng)也發(fā)生共振。

內(nèi)容

機床動態(tài)特性的研究主要分為三方面問題：

1）固有特性問題

固有特性主要是指系統(tǒng)的固有振動頻率，還有模態(tài)振型和阻尼等，測定機床系統(tǒng)的固有特性問題，一是為了避免機床工作時發(fā)生共振，二是為對機床的進一步分析打下基礎(chǔ)，進一步分析就是響應(yīng)問題，包括瞬態(tài)響應(yīng)、穩(wěn)態(tài)響應(yīng)等。

2）動力響應(yīng)問題

振動系統(tǒng)在受到外部激勵時，系統(tǒng)將產(chǎn)生響應(yīng)（振動），使結(jié)構(gòu)承受動態(tài)力，導(dǎo)致構(gòu)件的疲勞損壞；但對于機床來說，更重要的是振動響應(yīng)可能引起過大的動態(tài)位移，影響機床的加工質(zhì)量，甚至是正常工作。因此研究響應(yīng)問題是基本任務(wù)之一。

3）動力穩(wěn)定性問題

動力系統(tǒng)在一定的條件和運轉(zhuǎn)狀態(tài)下，可能會產(chǎn)生自激振動。自激振動不以外部激勵為必要條件，而是主要由系統(tǒng)本身動態(tài)特性決定的。例如切削的自激振動，在導(dǎo)軌副上的低速爬行，都屬于自激振動，對機床的危害極大，所以研究機床穩(wěn)定性的目的就是確定發(fā)生自激振動的臨界條件，保證機床在充分發(fā)揮其性能的條件下而不出現(xiàn)這種自激振動。

下面是詳細(xì)研究機床振動特性特性的一些具體指標(biāo)

1）位移、速度或加速度等振動量的時間歷程；

2）靜剛度或靜柔度；

3）指定頻率范圍內(nèi)的動柔度或動剛度的幅頻特性圖、相頻特性圖或幅相特性圖；

4）各階固有頻率及阻尼比；

5）各階主振型；

6）各階模態(tài)的模態(tài)柔度；

7）機床結(jié)構(gòu)以某些模態(tài)振動時的能量分布情況。

下圖1為，電機底座處的FFT圖：

圖1 電機底座處FFT頻譜

電機的基頻為15.87Hz，也就是952.2rpm，二倍基頻和三倍基頻分別為31.74Hz、47.62Hz。下圖3為該滑枕伸出同樣長度條件下前后方向的固有頻率和振型，用比利時的LMS振動分析系統(tǒng)測試，用錘擊法測試，鑒于是多組件級測試，結(jié)合部阻尼較大，用PolyMax方法識別，如下表1：

表1 滑枕前后方向的固有頻率和阻尼比

其中前三階的模態(tài)參與分別為29.978%、40.582%、15.180,而后三階的模態(tài)參與為個位數(shù)，對該機床的影響較小。其中前三階的特征向量（振型）如下圖2：

圖2 滑枕前后方向振型

而滑枕的左右方向的前五階固有頻率分別為表2：

表2 滑枕左右方向的固有頻率和阻尼比

前三階的模態(tài)參與分別為：69.441%、9.036%、8.861%。那么就重點考慮第一階固有頻率對機床的影響，它的振型為左右搖擺。

由圖1知道電機的三倍基頻為47.62Hz，而滑枕的前后方向的第二階固有頻率為42.443Hz，阻尼比為5.37%,那么在該階的動力放大因子β：

式中，為激振頻率ω與系統(tǒng)固有頻率之比，簡稱為頻率比；ζ為阻尼比；β為動力放大因子。確定系統(tǒng)在其工作條件下的動力放大因子是動力分析的重要內(nèi)容之一。也就是評估對載荷的動態(tài)放大，如果一個結(jié)構(gòu)所承受的載荷接近其某階固有頻率，那么動態(tài)放大系數(shù)會對小阻尼結(jié)構(gòu)一個顯著的放大，可能幅值比同等靜載荷高出幾階。例如飛機結(jié)構(gòu)著陸時的動響應(yīng)遠(yuǎn)超過靜載；塔科馬海峽大橋的摧毀載荷就是由動響應(yīng)造成的，俄伏爾加河大橋的蛇形共振等。

當(dāng)阻尼比為0時。當(dāng)頻比為1，唯一放大系數(shù)將趨于無窮，如圖8，隨阻尼比由0變到1過程中，位移放大系數(shù)最大值不再在頻比為1時取得，而是向左移動。當(dāng)頻比在1附近時，位移顯著放大，動力效應(yīng)顯著，為共振區(qū)。越往兩端，動力效應(yīng)越不明顯。圖3說明了頻率比和阻尼比對放大系數(shù)的影響。

圖3頻率比、阻尼比對放大因子的影響

計算得該階下，β等于3.7。這樣結(jié)合靜剛度，和動態(tài)切削力，就可以對切削效果有一個預(yù)估。

圖4 阻尼比為5.37%，頻比為0.89

展望

機床設(shè)計，應(yīng)該從加工工藝開始設(shè)計，工件的工裝、大件剛度等，都要從工件要求的精度開始計算和設(shè)計，每一步計算都要轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型，借助現(xiàn)代科學(xué)的計算軟件進行計算、優(yōu)化，從本質(zhì)上研究機床設(shè)計，才有可能跟上發(fā)達國家的腳步，涉及本文的研究，可以考慮動態(tài)切削力的測試，切削時刀具處的時間歷程等，為機床的設(shè)計提供逆向數(shù)據(jù)。

篇6

中圖分類號：U462.3 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1005-2550（2012）05-0018-05

Acoustic-Structural Coupling System Analysis

For Light Truck Cab Dynamics Performance

XU Hao，ZHANG Dai-sheng

（School of Machinery and Automobile Engineering of Hefei University of Technology，Hefei 230009，China）

Abstract：Based on the principle of bearing similar modes with vehicle, the simplified FE model of a light truck cab is built. A structure-acoustic coupling model of the cab is built with the FE model，and it is validated with an acoustic modal test.Determining the engine as one of the excitation sources to the cab vibration.Executing the frequency response analysis based on the completion of the modal analysis and studying the process of the indoor acoustic environment's diversification.By appropriate analysis with the main nodes information extracting from the calculation results, some comments and suggestions will be given to improve the interior acoustic characteristics.

Key words：NVH；coupled system；modal analysis；modal test；frequency response

NVH特性作為消費者體會最為直接和表面的汽車特性之一，在汽車的開發(fā)研究和實際生產(chǎn)中，扮演著極其重要的角色。研究車內(nèi)噪聲情況，對企業(yè)來說有著較強的經(jīng)濟利益，對消費者而言，人體的健康是重中之重［1］。

隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，使得產(chǎn)品在設(shè)計和試制階段，針對車內(nèi)噪聲方面進行研究，并達到有效地控制噪聲的目的。將模態(tài)綜合技術(shù)和研究車內(nèi)噪聲與振動耦合聯(lián)系起來，這在研究汽車噪聲技術(shù)方面是一種重要方法［2］。

1 聲固耦合理論

汽車駕駛室構(gòu)成一個封閉的聲學(xué)空腔，將其離散化可以得到空腔的聲學(xué)有限元模型，其微分方程可以寫成［3］：

mff ■+kff p=F（1）

式中：mff 、kff 分別為聲學(xué)質(zhì)量矩陣和聲學(xué)剛度矩陣， p 為節(jié)聲壓矢量，F(xiàn) 為單元表面?zhèn)鹘o流體的廣義力矢量。如果考慮車身振動對車內(nèi)空氣聲壓的影響，車內(nèi)空腔聲學(xué)有限元方程可以寫成：

mff ■+kff p+（r0 c0）2STs=0（2）

式中：r0為空氣密度，c0是聲波速度，S為車室的結(jié)構(gòu)—聲學(xué)耦合矩陣，s為車身結(jié)構(gòu)振動位移矢量。

這時的車身結(jié)構(gòu)也會受到空氣振動的影響，作用力通過耦合矩陣S作用到車身結(jié)構(gòu)上，車身結(jié)構(gòu)有限元方程可以寫為：

msss+kss s-Sp=Fs（3）

式中：mss、kss分別為車身的質(zhì)量矩陣和剛度矩陣， Fs為施加于車身上的外力矢量。

將車身結(jié)構(gòu)和車室空腔看作一個相互作用的耦合系統(tǒng)，其有限元方程式可以寫為：

mss 0（?籽0 c0）2ST mffs■+kss -S0 kffsp=Fs0（4）

如果已知作用在車身結(jié)構(gòu)上的外力Fs，通過式（4）就可以求出車室聲場內(nèi)各節(jié)點處的聲壓。

2 有限元模型的建立

2.1 駕駛室簡化模型的建立

在模態(tài)相似原則基礎(chǔ)上建立的輕卡駕駛室有限元模型如圖1所示。

2.2 室內(nèi)聲腔有限元模型的建立

運用有限元軟件Hyperworks針對流體CFD（Computationtal Fluid Dynamics,計算流體力學(xué)）仿真的前處理功能，對室內(nèi)聲腔進行四面體網(wǎng)格劃分。在建立單元屬性時，建立PSOLID屬性卡片［4］，編輯其FCTN，將其改為PFLUID流體單元。聲腔材料屬性為MAT10卡片，定義空氣的體積模量和密度，所得的有限元模型如圖2。室內(nèi)聲腔有限元模型中全為四面體單元，共記38 093個。

2.3 耦合系統(tǒng)有限元模型的建立

篇7

中圖分類號：F407.61 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：

在電力系統(tǒng)發(fā)生故障時，其運行的安全性以及可靠性在很大程度上會受到繼電保護動態(tài)特性的影響，但是在實驗室里面卻無法準(zhǔn)確的將真實情況表現(xiàn)出來。當(dāng)前解決此類問題的方法主要有兩種，一種是通過電力系統(tǒng)動態(tài)模擬裝置對故障進行模擬，校驗繼電保護，該種方法是最傳統(tǒng)的方法具有靈活性差、費時費力、成本高等不足；另外一種是通過故障再現(xiàn)設(shè)備實現(xiàn)故障期間電壓以及電流數(shù)字量向模擬量的轉(zhuǎn)換，并在博愛和繼電器中將其輸入進而對它的動作行為進行觀察。該種方法必須要與故障再現(xiàn)以及測試設(shè)備，其是非常昂貴的，而且對裝置內(nèi)部程序的邏輯以及元件配置情況無法觀察，只對已有的設(shè)備具有適用性。文中所提出軟件對可以實現(xiàn)任何繼電保護裝置元件及其組成系統(tǒng)的模擬，使用EMTP對故障期間的相關(guān)數(shù)據(jù)進行仿真，對其動態(tài)特性進行校驗。該種方法可以隨意改變保護裝置的結(jié)構(gòu)、電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、故障地點以及故障類型等。對現(xiàn)有的或者是正在研制中的保護裝置都具有適用性，它幾乎有成本低以及效率高等優(yōu)點。文中的軟件采用了Wisual C++6.0語言作為開發(fā)工具。

軟件的動態(tài)仿真原理分析

使用程序模塊來實現(xiàn)繼電保護裝置包括電壓元件、電流元件、阻抗元件、功率方向元件、時間元件、差動元件以及各種邏輯元件在內(nèi)的各種功能元件。仿真時將這些功能元件通過圖形操作來組成軟件框圖；對正在研制的保護裝置或者是即將投入運行的保護裝置進行校驗時，根據(jù)投入運行電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及參數(shù)，通過EMTP仿真獲得相關(guān)的參數(shù)值并將其輸入到保護軟件框圖的測量元件當(dāng)中，對保護元件的動作以及它們之間的時間配合關(guān)系進行觀察，最后就可以觀察到保護裝置整體的動作情況；對于已經(jīng)投運的保護裝置，對故障的原因分析分方法和以上的方法是一樣的。一般動態(tài)仿真可以通過連續(xù)仿真、斷點方針以及單點仿真這三種方式來實現(xiàn)?？梢愿鶕?jù)實際情況對仿真度的速度進行調(diào)節(jié)。

保護元件的結(jié)構(gòu)

文中所設(shè)計的軟件如圖1所示，該軟件采用了面向?qū)ο蟮木幊碳记?，保證了其的層次性以及易擴展性。該種結(jié)構(gòu)也和面向?qū)ο蟮奶匦允窍喾?。首先進行基類元件類的構(gòu)造，它集所有元件的特性于一身，可對其進行復(fù)制、移動以及刪除等操作。時間元件、邏輯元件、測量元件以及其它元件就是由基類派生的來的，其中測量元件主要包括電壓、電流、功率方向以及阻抗元件，要將電壓以及電流采樣點諧波分析結(jié)果輸入到這些元件當(dāng)中；在邏輯元件中應(yīng)輸入與之相關(guān)元件的動作情況。其它元件主要包括啟動元件、電流以及電壓互感器斷線檢測元件等。對于所有測量元件得到的測量值均可視為一個數(shù)學(xué)公式的計算值。

圖1保護元件結(jié)構(gòu)圖

軟件的結(jié)構(gòu)、功能以及特點

3.1軟件的結(jié)構(gòu)

下圖圖2為軟件的結(jié)構(gòu)圖，在進行動態(tài)仿真之前用戶應(yīng)通過軟件的編輯功能將保護的邏輯框圖繪制出來，且選取一組故障電流和電壓的數(shù)據(jù)，根據(jù)保護的實際要求做好濾波計算，將處理之后的數(shù)據(jù)輸入到測量軟件當(dāng)中進保護仿真。在仿真是對每按照順序?qū)γ恳卉浖M行查詢，對于測量元件應(yīng)該根據(jù)其電壓、電流、公路方向以及阻抗等來確定出合適的公式將測量值計算出來，然后將其和定值放在一起進行比較，如果滿足要求就發(fā)生動作；邏輯元件是否動作主要是根據(jù)和它輸入端連接在一起的元件的動作情況決定的。為了提示用戶，發(fā)生動作之后的元件出口位置會變成紅色。所以元件每循環(huán)一次時鐘會隨著向前走一個步長，其是可以可以進行調(diào)節(jié)的，為了確保仿真的正確程度，對循環(huán)一次后的時間步長應(yīng)進行檢查看它是否比兩個采樣點之間的間隔大，以免造成忽略掉某些采樣點造成元件狀態(tài)的變化，導(dǎo)致仿真結(jié)果不準(zhǔn)。在查詢完所有的元件之后才能撥動仿真時鐘，所以仿真結(jié)果不會受到程序快慢的影響。

圖2軟件結(jié)構(gòu)圖

3.2軟件的功能特點

3.2.1圖形化操作

文中所開發(fā)的是一個圖形化的仿真軟件，繼電保護邏輯框圖的編輯功能作為軟件的基本功能。為了使得所開發(fā)的圖形編輯功能可以很容易的和各種分析功能的接口相連接，向它們提供統(tǒng)一的圖形用戶界面，所以要確保所開發(fā)系統(tǒng)的獨立性較高，同時確保其具有易擴充性。文中所開發(fā)的保護框圖編輯系統(tǒng)具有的功能和特點有：第一，給各種不同的保護元件提供了相應(yīng)的繪圖工具，通過其可繪制各種元件，操起起來簡單方便；第二，可以對各種元件進行包括移動、復(fù)制、刪除等在內(nèi)的操作，亦可對整塊對圖形進行操作，所以的操作和Windowsz的標(biāo)準(zhǔn)操作相一致；第三，具有和AutoCAD一樣的對敏感點的捕捉功能。其可依據(jù)各個元件在圖形中所處的位置將它們之間的關(guān)系確定出來，這樣在繪圖中就可以省掉很多工作，由于無需輸入網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B接關(guān)系的工作，也就不會有出錯情況出現(xiàn)。軟件還可以實現(xiàn)對保護框圖連接線的錯誤進行自動檢測。

3.2.2其它功能

第一，濾波的各種算法均可提前編好，所以用戶可以根據(jù)實際需求來選擇算法，這樣就很容易對各種原理的保護進行仿真；第二，在數(shù)據(jù)庫里面存有繼電保護的定值，這樣在框圖上可直接檢查和修改保護定值，對其的校驗也顯得很簡單了。對元件進行雙擊在彈出的對話框中可以對元件的編號以及特性進行修改；第三，該軟件中，用戶只需將數(shù)條簡單的直線和圓弧給出任意種類的動作特性就會形成，也就是說其實現(xiàn)了阻抗元件的自定義特性；第四，通常在保護框圖中對邏輯元件使用的比較多，在繪制時經(jīng)常需要對其屬性以及輸入端的個數(shù)進行變更，基于此種情況，該軟件開發(fā)除了具有自定義功能的邏輯元件，這樣就使得用戶繪制更加方便；第五，此軟件所使用的數(shù)據(jù)符合我國電力行業(yè)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，是我國故障動態(tài)記錄設(shè)備暫態(tài)數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)格式，因此其具有較強的適用性；第六，通過該軟件可以獲得很多的圖形和曲線；第七，可根據(jù)需要選擇仿真到底是單步進行還是連續(xù)進行，這樣用戶就可以很清楚的對故障時包含匯總所以元件的動作情況以及它們之間的時間配合關(guān)系進行觀察，以實現(xiàn)運行過程中保護發(fā)生誤動作原因的查找。除此之外，軟件還可以讀設(shè)計階段保護的性能進行分析，在很大程度上可以新型保護研制所需要的時間。

接口問題分析

通常真實感受故障的數(shù)據(jù)位于A/D變換后的數(shù)據(jù)線上，故障數(shù)據(jù)是通過保護定時中斷獲取的，但是在故障錄波器中的數(shù)據(jù)是數(shù)字量，這時出現(xiàn)的問題就是二者的采樣率不同，若需要使用這些數(shù)據(jù)就需要對其進行轉(zhuǎn)換，使得采樣率保持一致，具體的解決方法可以參考Comtrade格式標(biāo)準(zhǔn)。

結(jié)束語

綜上所述，文中提出的軟件具有使用方便、功能齊全、成本低以及適用性強等優(yōu)點，可將其用于對繼電保護裝置的設(shè)計開發(fā)以及故障分析中，在人員的培訓(xùn)以及調(diào)試方面也可以使用。在這里需要說明的是，該軟件作為對保護裝置進行分析的軟件，硬件還是需要通過動態(tài)模型以及故障再現(xiàn)設(shè)備進行測試。文中已經(jīng)分析了該軟件的整體框架，還需要進行濾波計算以及各種功能軟件的編制，其正在進行。在很大程度上軟件仿真的真實性這準(zhǔn)確性都會受到各種元件實現(xiàn)算法和真正保護裝置之間的一致性程度的影響，因此希望各個生產(chǎn)廠家積極配合，向用戶和相關(guān)廠家提供質(zhì)量性能更好的工具。

參考文獻

篇8

    [中圖分類號] R692.5;R541.6 [文獻標(biāo)識碼] B [文章編號] 1673-9701(2012)28-0028-02

    國外關(guān)于腦利鈉肽靜脈注射對腎功能的影響報道較多,國內(nèi)缺乏腦利鈉肽治療頑固性心衰伴腎功能不全患者的臨床觀察。正常人靜脈注射rhBNP后可增加腎血流量、腎小球濾過率,增加尿鈉排出,心衰合并腎功能不全患者對rhBNP耐受性好,且能夠改善血流動力學(xué)異常和臨床癥狀。臨床給予外源性治療劑量的BNP時,可同時促進近曲小管和遠(yuǎn)曲小管排鈉[3],這可能與腎臟近曲小管內(nèi)NPR-A受體基因表達增強有關(guān)。我們研究的32例患者中應(yīng)用BNP后腎肌酐清除率和尿量均有明顯增加,可能與上述猜想有關(guān),同時我們觀察的是頑固性心衰患者,其腎功能不全與心功能不全密切聯(lián)系,隨著患者心功能好轉(zhuǎn),其腎功能也隨之好轉(zhuǎn)。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    回顧性分析2008年8月~2011年9月我院82例頑固性心力衰竭住院患者。頑固性心衰診斷標(biāo)準(zhǔn):根據(jù)當(dāng)時用藥情況分為治療組32例和對照組50例。病因:32例為廣泛前壁心肌梗死,22例為擴張性心肌病晚期,18例缺血性心肌病,10例高血壓性心臟病,82例都伴有輕中度腎功能不全。其中治療組男21例,女11例,平均年齡(57.5±14.7)歲;對照組男32例,女18例,平均年齡(62.3±18.2)歲。兩組基本資料差異均無統(tǒng)計學(xué)意義,具有可比性。

    1.2 治療方法

    常規(guī)治療主要為臥床休息、吸氧、鎮(zhèn)靜、限水限鹽、消除病因,如控制感染,使用利尿、擴血管等藥物。治療組加用新活素, 先給予負(fù)荷劑量1.500 μg/kg靜脈緩慢推注,然后0.01 μg/(kg·min)靜脈滴注。每日密切觀察心率、血壓、尿量及心電圖變化,癥狀改變情況,治療前后進行心腎功能測定。

    1.3 觀察指標(biāo)

    1.3.1 療效判定 顯效:癥狀改善,心功能較原來改善2級;有效:癥狀部分減輕或有所好轉(zhuǎn),心功能較原來改善1級;無效:各項癥狀無好轉(zhuǎn),心功能無改善或惡化。

    1.3.2 實驗室檢查 腎功能、NT-proBNP、治療前后心臟超聲指標(biāo)、尿量變化。

    1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

    采用SPSS13.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行分析,計量資料以(x±s)表示。計數(shù)資料采用χ2檢驗,計量資料采用獨立t檢驗;兩組心功能改善情況比較屬于兩個獨立樣本比較的秩和檢驗,故采用非參數(shù)檢驗中的Mann-Whitney U檢驗法進行比較;治療前后腎功能、尿量、NT-proBNP和心臟超聲指標(biāo)組間比較采用獨立t檢驗,P < 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 兩組心功能改善情況比較

    見表1。

    表1 兩組心功能改善情況比較

    2.2 兩組治療前后腎功能、尿量及NT-proBNP變化

    見表2。

    表2 兩組治療前后腎功能、尿量及NT-proBNP變化(x±s)

    2.3 兩組治療前后心臟超聲指標(biāo)比較

    見表3。

    表3 兩組治療前后心臟超聲指標(biāo)比較(x±s)

    3討論

    老年人心衰、腎功能不全具有共同的發(fā)病機制主要為年齡及退行性變,共同的病理基礎(chǔ),血流動力學(xué)異常,神經(jīng)內(nèi)分泌異常[1]RAAS和交感神經(jīng)系統(tǒng)激活、血流動力學(xué)改變、利尿劑抵抗等,在Ⅰ型心腎綜合征的發(fā)病中互為因果,互相影響、疊加,導(dǎo)致放大的病理效應(yīng),進一步加速心腎及其他重要臟器的衰竭,致使病死率增加[2]。

    凍干重組人腦利鈉肽(商品名為新活素)是目前研究較多的神經(jīng)體液因子之一,其作用機制是作用于效應(yīng)器細(xì)胞膜上利鈉肽A型受體,該受體與鳥苷酸環(huán)化酶藕聯(lián),鳥苷酸環(huán)化酶激活后使三磷酸鳥苷(GTP)轉(zhuǎn)化為環(huán)1、2磷酸鳥苷(cGMP),作為第二信使cGMP再激活下行酶信號通路-cGMP依賴的蛋白激酶(PKG-1),而利鈉肽A型受體廣泛分布于心臟、血管、腎臟、腎上腺、腦組織、肝臟等器官,從而發(fā)揮廣泛的藥理作用。本研究采用凍干重組人腦利鈉肽治療頑固性心衰伴腎功能不全患者效果比較明顯,由表1、2可見,治療組心功能改善有效率為87.5%,對照組為74.0%;治療組心臟超聲指標(biāo)也明顯好于對照組,差異有統(tǒng)計學(xué)意義,這可能與其迅速糾正血流動力學(xué)紊亂和抑制神經(jīng)內(nèi)分泌系統(tǒng)的過度激活以及天然抗心臟重塑有關(guān)。由表3可得,治療組對腎功能,尿量等的改善也較對照組好,差異有統(tǒng)計學(xué)意義,這可能與其中度溫和利尿排鈉以及對SCr沒有影響,并且其腎臟過濾清除<2%密切相關(guān)。有學(xué)者研究表明[3],對急性失代償性心力衰竭合并急性腎損傷患者應(yīng)用rhBNP靜脈注射治療較利尿劑加量治療能更有效地改善患者的心腎功能。還有文獻報道[4],BNP的腎保護作用直接源于腎臟,而間接源于心功能的改善。通過血管內(nèi)多普勒超聲和定量血管造影,Elkayam等[5]發(fā)現(xiàn),BNP具有明顯的擴張腎動脈功能,通過擴張腎系膜細(xì)胞和腎入球動脈及收縮腎出球動脈來改善GFR。還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)[6],BNP局部腎分布能促進利尿、尿鈉排泄及改善GFR。

    綜上所述,新活素能顯著改善頑固性心衰伴腎功能不全患者的心功能和腎功能,并沒有明顯的副作用,是此類患者治療的一個新選擇,值得臨床推廣。

    [參考文獻]

    [1] 沈潞華. 老年心力衰竭合并腎功能不全的臨床處理[J]. 中國實用內(nèi)科雜志,2007,27(9):652-653.

    [2] De Castro FD,Chaves PC,Leite-Moreira AF. Cardiorenal syndrome and its pathophysiological implications[J]. Rev port cardiol,2010,29(10):1535-1554.

    [3] 袁方,劉華,張敏,等. 重組人B型利鈉肽靜脈注射對急性失代償性心力衰竭合并急性腎損傷患者心、腎功能的影響[J]. 上海醫(yī)學(xué),2011,34(12):938-941.

篇9

本次報告會邀請了英大證券研究所首席經(jīng)濟學(xué)家李大霄，五礦證券首席策略師、理財中心總經(jīng)理王先春，中信證券宏觀經(jīng)濟分析師吳玉立博士。同時，《股市動態(tài)分析》雜志社執(zhí)行主編蔡曉銘也為投資者帶來了雜志社的最新研究成果。會上，各位專家從不同的角度對當(dāng)前國內(nèi)外的經(jīng)濟形勢、A股市場走勢以及投資者最為關(guān)心的投資策略等進行了深入淺出的分析與判斷。

《股市動態(tài)分析》雜志社社長劉波首先致辭，他為投資者講述了身邊幾個生動的投資故事，由此也拉開了本次報告會的帷幕。

《股市動態(tài)分析》2014年證券投資報告會上，曾做主題演講的“多頭大?！崩畲笙鲈诋?dāng)時提出“熊市已結(jié)束 牛市已啟程”的觀點。事實證明其判斷完全正確，而其一直推崇的藍籌股近期漲幅也是有目共睹的。本次報告會，李大霄為投資者做了《中國首次真實牛市自鉆石底始》的演講，明確表示中國證券市場漸漸進入長期投資起點。

五礦證券首席策略師、理財中心總經(jīng)理王先春認(rèn)為，2015年的宏觀環(huán)境相對復(fù)雜，必然影響A股的波動，快牛后或?qū)⑥D(zhuǎn)為慢牛。2015年，確定性較強的改革主題包括大金融、國企改革、大基建、新興產(chǎn)業(yè)、大消費。其中大金融和國企改革是熱點。

篇10

本次報告會邀請了英大證券研究所所長李大霄、星石投資總裁、首席策略師楊玲、大摩多因子策略股票基金經(jīng)理劉釗和深圳大學(xué)金融學(xué)教授郭茂佳作為演講嘉賓進行主題演講；此外，報告會還安排了上市公司高管和專欄作者兩場圓桌會議。

從嘉賓及專欄作者的發(fā)言來看，大家對2013年股市行情都較為樂觀。李大霄表示，“熊市已經(jīng)結(jié)束，中國股民苦盡甘來了，中國證券市場融冰之旅再次啟程?！睏盍犷A(yù)計，“從明年開始，未來2—3年內(nèi)可能會迎來一輪長牛慢牛?！惫颜J(rèn)為，“無論從經(jīng)濟增長率、貨幣供應(yīng)率等宏觀指標(biāo)來看，還是股市調(diào)整時間和幅度、估值水平等都顯示出目前正處于熊市末期，他同時提醒投資者切勿當(dāng)‘空兵’?！薄豆墒袆討B(tài)分析》專欄作者魯兆認(rèn)為，“1949點可以確認(rèn)為市場的中期底部，2013年指數(shù)的上升空間在20%-25%，有可能是一口氣走完?！眲⑨搫t從量化投資的角度講 述了應(yīng)該具備的科學(xué)的投資態(tài)度。