重载三自由度旋转并联平台的位置逆解及其分析

介绍了一种重载车辆运动模拟用三自由度旋转并联平台的结构与特点,该平台具有3个独立的角度运动参数,但平台在绕航向、俯仰和侧倾三轴转动时,会产生附加的平移运动,在一定的角度范围内附加平移运动的量值很小,因而可以用作车辆运动模拟器.讨论了其中一种典型结构的位置逆解方法,并推导了相应的计算公式.通过数值计算,分析了结构参数对附加运动量值的影响,并得出了相关结论.     

无磁仿真转台用凸轮转子马达叶片干扰力矩

介绍了一种新型的无磁仿真转台用凸轮转子连续回转电液伺服马达的工作原理及特点.通过对其叶片的系统受力分析,得出马达波动力矩产生的机理.利用Matlab软件对马达低速运行时,叶片产生的干扰力矩进行了仿真,并对不同减压阀出口油压及不同叶片厚度下的干扰力矩进行对比,得出相关参数对该类型马达力矩波动产生的影响.为解决该类液压马达存在的低速速率波动现象提供了一定的理论依据.     

两部件冷储备系统可用度数值解法

针对工作寿命和维修时间为一般分布的两部件冷储备系统可用度更新方程解算困难,给出了求取系统可用度的数值算法,并证明了该方法的收敛性。理论和实例分析表明,当系统部件的工作寿命和维修时间分布有三阶连续导数且有界时,利用数值解法可以容易地获得系统的瞬态可用度。     

凸轮转子叶片马达的过渡曲线中心角参数优化

提出了针对凸轮转子外轮廓过渡曲线段的参数优化设计方法.通过对马达关键参数解析式推导及分析,得出了压力角、叶片干扰转矩、流量脉动、泄漏量与过渡曲线中心角之间的关系.通过解析计算及仿真,得出了该类型叶片马达凸轮转子设计的理论依据和优化参数.经过实验验证,基于该中心角优化参数设计的凸轮转子叶片马达取得了良好的伺服精度,证明了凸轮转子过渡曲线段中心角参数优化设计的正确性和可行性.     

双马达驱动转台中框的模态与变形分析

为了分析双马达驱动系统的输出力矩对考虑弹性的转台中框变形的影响,采用ANSYS有限元工具对转台中框进行了模态分析.利用ADAMS软件的柔性模块,基于模态的线性叠加方法,研究了双马达输出力矩在同步和不同步驱动情况下的转台中框变形响应,分析了转台框架变形的原因.仿真结果表明,合理地施加双马达输出角加速度以及保证双马达输出完全同步转矩可以有效抑制转台中框的变形.     

采用同步压缩变换和能量熵的机器人加工颤振监测方法

为避免机器人加工过程中颤振给加工质量及刀具寿命带来不利影响,提出了一种基于同步压缩变换和能量熵的机器人加工颤振监测方法。首先,利用同步压缩变换获取主轴振动信号高分辨率时频谱,并将获得的时频谱均分为有限个频带;然后,对各频带对应的时域子信号进行重构并求取其能量值;最后,采用能量熵作为表征颤振能量分布变化的特征量,通过计算所有子信号的能量熵之和对颤振进行在线监测。在库卡工业机器人加工实验平台上,开展了机器人制孔加工实验验证,实验结果表明:在不同的机器人加工条件下,所提方法均能在颤振发生前22ms左右有效地将其检测出来;计算一次能量熵的时长约为20ms,能够基本满足颤振在线监测的实时性要求。     

基于热特性的凸轮转子叶片马达密封间隙优化

介绍一种采用间隙密封的新型凸轮转子叶片马达(CRVM)的工作原理.在不同密封间隙和工作状态下,CRVM密封处的局部温度存在明显差异.基于压差流动温升理论、平行平板间隙流动及平行圆盘间隙径向流动模型,研究CRVM密封处的局部发热机制,并建立针对凸轮与定子、凸轮与隔板2处主要密封部位的温升模型;通过模拟计算,分析密封间隙、工作压力和工作转速对密封处局部温度升高的影响规律;搭建实验平台,测量某型CRVM在工作状态下的温度变化数据,以验证模拟计算结果的有效性.研究结果表明,当密封间隙选取不当时,会出现局部温度明显升高的现象.基于此,从防止局部油液过热和提高CRVM工作效率的角度出发,提出CRVM密封间隙的优化指标.     

叶片马达凸轮转子过渡曲线特性分析

介绍了一种新型凸轮转子连续回转电液伺服叶片马达的工作原理,推导了马达瞬时驱动转矩和瞬时转速的解析式,分析了过渡曲线的动态特性和力学特性,讨论了凸轮转子过渡曲线对提高马达性能的作用和设计准则,对二次等加速等减速、二次正弦和余弦及二次阿基米德等过渡曲线进行了理论推导与分析.结果表明,二次余弦曲线适用于作为三轴仿真转台所用凸轮转子叶片马达的过渡曲线,并有利于提高马达的性能.     

随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断

针对已有的柴油机失火故障诊断方法需要精细且耗时的时频特征提取过程,且对实际含有噪声的样本诊断准确率低的问题,提出了一种随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断方法。在不同的转速工况下进行柴油机失火故障模拟试验,将采集到的原始缸盖振动信号作为深度卷积神经网络的输入,并在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,通过一维卷积操作自动提取失火故障模式特征,接着在各卷积输出层对特征信号进行批标准化处理,以减少信号在深度卷积层内部的方差偏移,最后基于多分类函数完成失火故障分类。不同噪声环境和方法的对比试验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达100%,同时在保证算法准确率的前提下,其鲁棒性优于依赖时频提取特征的方法。     

同步压缩小波与极限梯度提升树融合的柴油机失火故障诊断

针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。