摘要:中小型管道特别是热力管道内部质量在线检测不便，实现难度较大。为解决此问题，针对所需环境要求，设计一种将永磁吸附双半球式应用于钢板质量及厚度检测的运动载体。通过分析其在不同平面和曲面上的受力，建立动力学和运动学模型、设计控制率。利用Lyapunov直接法验证该机构的行走稳定性。设计物理样机，并在不同曲面和平面上进行实验，实验结果和仿真效果几乎相同，验证了双驱永磁运动载体的可行性和实用性。

摘要:为体现柔性关节迟滞的基本特性，构建一个类迟滞算子，将其与在线序列极限学习机(OS-ELM)串联，设计一种工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机迟滞混合模型。在混合模型中，采用具有学习效率高、泛化能力强的在线序列极限学习机，能有效地回避使用梯度下降法对模型参数学习时存在的速度慢和局部最小值问题，提高了建模精度。利用不同状态下的实验数据进行模型验证，结果表明所提出的迟滞混合模型具有高精度和较高的泛化能力。

摘要:针对室外区域非结构化道路环境，为了同时解决全局路径规划问题和局部路径规划问题，提出一种基于Floyd算法、A*算法和人工势场法的路径规划融合算法。采用A*算法规划可行路径，基于Floyd全局最优距离和权重数据递归求出最优路径；改进人工势场法，设计分段力场结合自适应角度函数，规划避障路径；基于三次多项式曲线拟合得到满足动力学约束的行车轨迹。采用MATLAB/Simulink进行路径规划仿真，结果表明：路径规划融合算法根据前方检测环境能准确规划出全局绕路轨迹和局部避障轨迹，单次规划时间分别为1.14 ms和45 ms，满足实时性要求。实车实验结果表明仿真结果准确，验证了实路径规划融合算法的有效性和算法的鲁棒性

摘要:为研究机器人操作臂动态特性的变化规律，提出一种新的机器人控制模型仿真方案。运用三维建模软件建立机器人虚拟样机模型；利用虚拟样机仿真软件ADAMS进行机器人动力学建模和分析。通过2种典型实例验证模型的可靠性，并利用MATLAB和ADAMS联合仿真，对机器人操作臂进行控制研究。仿真结果验证了该方案的可行性，为机器人协同控制提供了参考

摘要:为解决三自由度并联机器人运动学正解求解困难和动力学建模复杂等问题，利用一种三闭环矢量法建立并联机器人运动学模型，并且采用三球体交叉点法，对并联机器人的运动学正解问题进行分析；运用虚功原理对并联机器人进行动力学建模，使得求解和建模过程变得简单、详细和直观。在MATLAB中建立模型，并在V-REP软件中进行仿真验证，搭建物理环境，对整机系统进行试验研究，验证了运动学和动力学模型的正确性和实时性

摘要:利用工业机器人末端的激光传感器检测工件的位姿时，为解决检测过程中的工件坐标标定问题，设计基于激光工具的工件坐标标定系统。主要原理为通过激光工具在工件的两相交直线上各获取2个数据点，进行标定运算后得到以交点为原点的工件坐标系。基于ABB工业机器人系统设计数据点获取程序与坐标运算程序。以IRB1410机器人为执行机构， IL-300传感器为激光工具， R-20 Radian激光跟踪仪为校验设备，搭建了调试与校验平台。结果表明：基于激光工具的工件坐标标定系统不仅结构简单且标定误差在一定范围内

摘要:为使机器人能够在昏暗且模糊的水下环境中实现较为清晰的地图构建和准确的自身定位，基于Rtab-map算法对其前端进行优化。通过直方图均衡化算法对双目相机采集到的水中图像进行预处理，提高图像的亮度和细节处的清晰度。使用ORB算法提取和匹配图像特征点，采用RANSAC算法剔除图像误匹配点对，提高相机位置估计的精度。实验结果表明：使用直方图均衡化算法处理水下的模糊图像，特征匹配点对数明显增加。基于公开数据集对优化后的Rtab-map算法进行测试，所得到的多项误差明显降低。在实验室水槽条件下进行试验，验证了采用优化后的算法得到的三维点云图质量更优

摘要:设计一个两臂二指智能魔方机器人控制系统，对魔方的基本复原指令组合进行优化。构建魔方复原的新指令组合，使得智能魔方机器人的执行速度和稳定性达到较稳定的平衡。采用5段S形加减速曲线算法控制闭环步进电机，实现闭环步进电机的连续速度调节。实验结果表明：通过优化魔方复原基础指令组合，减少了魔方机器人执行步数。新指令组合平均优化率达到25%，整体魔方复原平均用时13.644 s

摘要:针对双机器人协同作业时的路径规划问题，在蚁群算法的基础上提出一种双蚁群路径规划方法。通过轮候选择机制，使2个不同的蚂蚁群能合作完成所有的作业任务。在蚁群迭代过程中，利用同种群蚂蚁之间信息素的正反馈作用，优化蚁群的移动路径；利用不同种群蚁群之间信息素的负反馈作用，降低2个蚁群之间的冲突,找到2台机器人的最优移动路径。仿真结果表明：该算法具有收敛性，能同时实现双机器人的任务分配和路径规划，且路径规划结果优于现有的双机器人路径规划算法。

摘要:因足部能抬起离地，足式机器人的越障碍能力强，能适应复杂的路面，具有良好的应用前景。但由于控制技术、平衡性和稳定性等的限制，目前足式机器人仍处于实验室研究阶段。研制一种六足行走机器人，其本体是基于切比雪夫原理的二十杆机构，通过活动结点连接，在电机驱动及电路控制下，实现前进、后退、爬坡、翻越障碍、躲避障碍、转弯等智能化的功能。试制出样机，并进行实验验证。结果表明：该六足机器人稳定性强、行走快速，能在崎岖不平的路面行走；成本低，具有良好的市场前景

摘要:智能制造是制造业转型升级的重要发展方向。工业机器人、智能制造设备监控管理系统、加工中心是智能制造生产线的重要组成部分。以组建生产压缩机壳体的智能制造生产线为目标，对各组成单元进行选型、设计与组合调试。利用SolidWorks软件对生产线各单元进行三维建模和空间布局；运用Visual Component软件加载生产线模型，设置单元之间接口与信号的连接，编程并进行模拟仿真；根据仿真结果验证并优化生产线功能。根据模型和仿真结果完成智能制造实际生产线的组建。该设计为智能制造生产线的组建和应用提供参考

摘要:在机器视觉中，经常由于工件表面上的喷漆、镀膜、玻璃、包装膜或其他反光材质的影响，工业相机无法顺利采集到高质量的图像。因图像的对比度较低或者关键特征无法完整呈现，经常会导致机器视觉系统中误检、误判、精度低、不稳定等现象的发生，甚至输出错误的数据。针对以上问题，以电容表面字符缺陷检测和覆有透明包装膜的键盘表面字符检测实验为例，通过利用光的偏振特性，将起偏、检偏两个偏振片集成在一起，采用改进的偏振光源有效地消除了机器视觉中的强反光现象，获得了字符特征清晰的图像

摘要:为提高双臂机器人运动的协调性，设计了协调控制系统，并对机械臂运动轨迹跟踪误差和角速度变化进行仿真验证。创建了双臂机器人三维模型，利用相对雅克比矩阵推导机械臂末端执行器运动轨迹误差公式，设计机械臂运动协调控制器。根据层次优先的任务结构推导机械臂关节角速度方程式，设计双臂联合避免关节限制策略，通过优先级协调双臂运动。为验证关节约束条件下机械臂运动的协调性和稳定性，采用MATLAB软件对机械臂运动轨迹跟踪误差和角速度变化进行仿真，并与无关节约束条件下输出效果进行比较。结果表明：在无关节约束条件下，单臂机器人运动轨迹误差较小，但是双臂机器人运动轨迹跟踪误差较大，双臂产生的角速度峰值较大；在有关节约束条件下，单臂机器人运动轨迹误差较大，而双臂运动轨迹跟踪误差较小，双臂产生的角速度峰值较小。采用联合关节限制策略，可以提高机械臂运动的协调性，降低机械臂角速度产生的峰值，机器人运动相对稳定，效果较好。

摘要:为提高采用化学复合镀制备磁性磨料的制备效率和质量，针对磁性磨料制备的化学反应体系开展优化研究。根据优化的化学反应体系进行磁性磨料化学复合镀制备试验，并对所制备的磁性磨料的性能进行检验。结果表明：丁二酸浓度对化学镀反应体系的镀速有显著影响，柠檬酸的浓度有较为显著的影响，丁二酸和乳酸的浓度对镀液pH值变化量的影响最小；优化的化学镀反应体系为柠檬酸浓度4 g/L、氨基乙酸浓度9 g/L、丁二酸浓度19 g/L、乳酸浓度26 g/L、硫酸镍浓度32 g/L、镀液pH值5.0~5.4；制备的磁性磨料表面镀层金刚石含量较高且分布均匀，在超声辅助磁性磨料光整加工钛合金中的使用寿命在30 min以上

摘要:钣金折弯过程中因折弯机双缸电液比例模型参数的差异与时变以及折弯负载力干扰等导致系统指令跟随误差和双缸同步误差增大，为减小这种误差给生产效率和机床工况带来的不良影响，提出了一种基于迭代前馈和单神经元PID的复合控制算法，利用单神经元PID的自适应能力提高系统对折弯负载力干扰的鲁棒性，通过迭代学习前馈控制提高系统的快速跟随性，并引入交叉耦合控制改善双缸同步性。折弯实验结果表明：该复合控制算法较工程中常用的PID算法，不仅使得最大跟踪误差和最大同步误差分别从2.1 mm和0.14 mm减小到0.5 mm和0.055 mm，改善了机床加工工况，而且折弯工进的定位周期缩短了约18%，提高了生产效率

摘要:针对电液比例控制系统存在的时变性、非线性、强耦合以及液压参数摄动等问题，提出一种带补偿的迭代学习控制（ILC）算法。在分析电液比例位置伺服系统机制的基础上，建立系统的数学模型。设计不严格依赖于系统精确模型的迭代学习算法，以非常简单的方式处理不确定度相当高的非线性强耦合动态系统。为解决误差收敛过程中存在的抖动和尖峰毛刺，在算法中加入输入和误差补偿。利用先前控制输入和误差的变化量，对系统进行补偿。仿真和实验结果表明：迭代学习控制算法能够有效实现系统对期望轨迹的精确跟踪；与传统PID控制相比，迭代学习控制提高了系统的控制精度和快速跟踪能力。

摘要:为提高数控机床热误差预测的准确性和适应性，提出一种基于序列深度学习网络的数控机床热误差建模和预测方法。提出一种基于LSTM的序列深度学习预测网络，构建包含历史序列数据的动态数据矩阵为模型输入；通过截断式训练方法降低深度预测网络中每项参数更新的复杂度，利用序列深度学习网络自动提取温度时间序列的时空特征，准确表征温度序列信号与热误差之间复杂的映射关系，采用Softmax输出层对热误差进行准确预测。实验结果表明：该方法解决了传统浅层方法因未考虑历史序列数据对当前输出的影响而存在的预测精度不高、鲁棒性差等问题，将热误差预测的均方根误差降低到2.5 μm以内，优于传统的SVM和BP等浅层神经网络预测方法，为数控机床热误差补偿提供了参考。

摘要:热敏感点优化选取是热误差建模过程中的关键问题，所选取的热敏感点优劣将直接影响热误差模型的精确性和鲁棒性。提出一种灰色关联分析（GRA）和主成分分析（PCA）结合的机床主轴系统热敏感点优化方法，采用GRA筛选对热误差影响较大的温度测点，机床主轴不同位置处的多个测点温度值以及主轴在对应温度下产生的热漂移作为分析数据，通过计算温度变量与热漂移之间的灰色关联度，得到其灰色综合关联度矩阵，确定二者相关性后初选温度变量；根据PCA将高度相关的温度数据简化为较少的相互独立的主成分，将其作为后续热误差模型的输入，从而实现热敏感点优化。将该方法应用于数控机床主轴系统，优化完成的热敏感点数据作为主轴热误差模型的输入变量。结果表明：将优化所得热敏感点作为BP热误差模型输入，预测所得热误差与实际热误差的平均残差为0.83 μm，低于仅采用灰色关联分析法优化热敏感点的5.18 μm及仅采用主成分分析法优化热敏感点的4.57 μm，机床z轴热变形预测精度得到显著提高，有利于改善加工精度。

摘要:3-RRR柔顺并联微动平台多响应优化设计中存在各种因子影响和交互影响的情况，导致柔度不稳定。为解决此难题，将聚类分析法和响应曲面法相结合，提出一种优化该机构柔度稳健性的新的设计方法。通过建立微动平台多方向的铰链柔度运动模型，进行试验设计和聚类分析;引入响应曲面法构建响应曲面模型并且利用粒子群算法寻优求解；通过信噪比指标评判结果，得到满足约束条件的稳健优化设计方案。实例表明：引入的聚类分析方法可以为柔性铰链多目标稳健优化设计提供一种新的解决方法且效果良好。

摘要:基于华中8型数控系统，通过G代码宏程序及二次开发手段实现典型几何特征零件的在线测量。规划在线测量系统的架构，搭建数控机床在线测量系统的软件和硬件结构；实现测量系统与数控系统的连接；采用基于STM32的开关量高速数据采集I/O模块，得到精确的测头触发时刻坐标轴的位置；针对在线测量系统的误差，对重复精度进行实验分析，找出在x、y和z方向上进行测量时保证测量精度和效率的最优的测量速度；对测量路径进行规划并开发相关宏程序；实现基本的位置测量功能、刀具偏置的补偿和工件坐标系的自动修正。研究结论为复杂零件的测量以及在此基础上能够更高精度更高效率地在线测量奠定了基础。

摘要:针对番茄采摘自动化水平不高的问题，设计一种利用双目视觉采集系统和机器人定位技术的番茄采摘系统。利用双目立体视觉系统进行图像采集，构建模型并进行标定校正。通过图像处理技术将图像预处理，从而获得成熟番茄的具体轮廓；根据番茄类椭圆形状确定其中心点坐标，并将其转换为空间坐标，便于机器人末端执行器抓手进行定位采摘。针对各关节运动限制提出平滑性约束，通过改进蚁群算法，获得采摘抓手较平滑且距离最短的路径。仿真结果表明：该方法可基本满足采摘图像处理要求，能获得运动距离最短且平滑的路径，为实现番茄全自动化采摘提供参考。

摘要:针对国内车牌压字机存在自动化程度差、生产效率低和定位精度不高等问题，设计一种以IPC+PMAC为核心的汽车车牌自动压字机控制系统。采用IPC和PMAC控制字模库，实现对车牌字模的组合排序。利用PLC控制步进电机、气缸等完成车牌的上下料；由液压缸对车牌进行冲压，完成车牌的自动化压字。实验结果表明：该系统能够实现车牌的全自动化压字，提高车牌生产效率，降低生产成本，可为设计新型的汽车车牌压字机提供参考

摘要:以某型激光切割机横梁为研究对象，使用ANSYS Design Explorer优化设计模块，将激光切割机横梁的加强筋尺寸、壁厚、矩形孔作为主要的优化参数，在该横梁原强度和刚度不变的前提下对其进行轻量化设计。分别使用优化前后的2个横梁进行工件切割试验，试验结果表明:优化后该横梁的总变形、应力、应变最大值有所下降且分布得到改善，切割工件的切割质量得到提升，质量减少了10.5%

摘要:介绍一种基于液压油路图形化组件的测控软件设计方法，并给出了液压油路图形化组件应用到测控系统的实例。该方法采用Python作为主要编程语言，结合PyQt库，不仅能够完成对液压系统中各个物理量的数据采集和监控，而且能够加强与液压元件之间的交互，对推动液压测控技术向着友好化、集成化、智能化方向发展有着重要的意义。

摘要:为分析和控制五轴舵机机械手的三维运动，构建数学模型，进行运动学分析。建立机械手位置舵机控制方程，采用激光雷达确定机器人三维坐标，并进行视觉识别定位。在Anaconda环境下，采用Python语言编写机械手末端位姿核心代码并利用LX-D15数字舵机进行仿真与试验，得到了影响机械手控制精度的参数的取值范围。结果表明：舵机具有断电记忆功能，各转角对偏差的影响从大到小依次为θ2、θ3、θ4、θ1、θ5；舵机转角θ1为-45°～0°、θ2为45°～90°，θ3为0°～45°、θ4为-120°～-90°、θ5为135°~180°情况下，机械手可以达到较高的控制精度

摘要:设计基于预测控制器的电液伺服系统节能方法，以控制电液伺服系统准确追踪期望位置的同时，达到节能的效果。从电液伺服系统的原理出发，分析电液伺服系统的工作原理及结构组成。利用比例方向控制阀阀芯位移，计算出液压缸腔室与油箱压力及供给压力间的压差值。利用活塞位移求取腔室内的压力连续性方程。在考虑比例方向控制阀阻尼系数的基础上，建立其对应的运动方程。利用比例溢流阀的开度，求取其动态方程。通过腔室压力值、比例溢流阀的开度，建立电液伺服系统的状态模型。以期望位置为依据，计算出腔室内压力的期望值，进而求取所需供给压力。利用所需供给压力，构造预测控制器，对电机的转速进行预测控制，以达到动态调节供给压力的效果，实现节能控制。实验结果表明：与采用滑模控制的恒压方法相比，该方法对正弦及随机期望位置的追踪精度分别提高了44.93%和39.98%，对应的能耗分别降低了13.45%和10.54%。 该方法对电液伺服系统的位置控制效果及节能控制效果都较好

摘要:针对含有模型不确定性的机电伺服系统，设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略。通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计，以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度，然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法，通过RISE的鲁棒增益处理神经网络逼近误差与未估计干扰，从而抑制干扰对伺服性能的不利影响。基于Lyapunov稳定性理论，证明了所提出控制器的闭环系统半全局渐近稳定，且系统所有信号有界。仿真结果表明：所提出的控制策略具有很好的干扰抑制能力，可显著提高机电伺服系统的跟踪精度

摘要:连采机截割部升降回路的关键点为油缸平衡阀与背压阀的设置调整。详细论述了以安全与节能为目标的两阀压力调节的理论依据、操作方法。针对现有系统存在的缺陷，通过增设日常检验用截止阀解决截割部升降油缸及平衡阀的快速检验问题；通过增设换向阀使系统既可满足维护时整机抬升需求又可避免正常截割工作时前部机身的无效抬升

摘要:空间交会对接过程中追踪航天器位姿调整的精确度是实现空间对接的重要保障。为提高追踪航天器的位姿调整精确度，对其追踪航天器进行对接工作的Stewart并联机构进行了运动学分析。建立了Stewart并联机构逆运动学求解的数学模型，并利用其数学模型求解出作动器伸长量随时间变化的曲线；再搭建其虚拟样机，将搭建完成的虚拟样机模型导入ADSMS中进行逆运动学仿真，其结果与数学解析求得的结果相比较，误差保持在10-4量级内，验证了模型的准确性。利用其虚拟样机进行运动学的仿真分析，为提高机构位姿调整精确度以及后续工作中的动力学分析和实现控制提供了相关理论依据。

摘要:以流体润滑为基础，结合Reynolds方程和微凸体模型在考虑润滑油变黏度等因素条件下，建立活塞环-气缸套三维瞬态流体动压润滑模型。采用有限差分法结合MATLAB语言环境编制瞬态流体动压润滑程序并进行仿真计算，研究缸套内表面网纹对活塞环-缸套润滑摩擦性能的影响。结果表明：采用较大综合粗糙度或者交叉型网纹的缸套时，最小油膜厚度值增大、流体摩擦力和摩擦热流量减小，这对于提高润滑性能、减小活塞环与缸套间的摩擦损失有着重要的作用

摘要:在直流无刷电机驱动大惯量负载运动过程中，速度突变会造成转子或者齿轮等传动结构机械损坏，且位置控制精度很难保证。为提高直流无刷电机和传动机构的使用寿命以及旋转运动的稳定性和准确性，在深入分析S曲线加减速算法的基础上，提出一种适用于嵌入式平台的简化S曲线加减速实现方法。通过MATLAB仿真拟合出平滑的S曲线，提出不同约束条件下的S曲线平滑度控制指标；通过将S曲线离散化为多个脉冲频段，在嵌入式ARM处理器上实现了直流无刷电机的S曲线加减速控制；通过脉冲测试实验证明了该控制方法能够有效提高直流无刷电机在运动过程中的稳定性和准确性

摘要:主轴箱是立式加工中心的重要部件，其静动态特性对加工中心的加工精度以及平稳性有重要影响。以某型号立式加工中心主轴箱为研究对象，应用SolidWorks建立主轴箱的三维模型，利用ANSYS Workbench软件对其在典型工况下进行静动态特性分析。根据主轴箱静动态特性分析结果可对主轴箱结构进行优化设计。利用ANSYS Workbench中拓扑优化模块对主轴箱结构进行拓扑优化，根据拓扑优化结果以及实际工作情况，对主轴箱结构进行合理的改进。对比改进前后的分析结果可知:改进后主轴箱质量减少2.3%、最大等效应力减小3.34%，静刚度得到提高,达到优化目的。该研究结果为其他类型机床主轴箱优化设计提供参考

摘要:根据柱塞泵的物理模型参数，分别在AMESim与ADAMS环境中构建了柱塞泵的液压模型与动力学模型，并通过二者的底层接口搭建起液固耦合的轴向柱塞泵虚拟样机模型。基于虚拟样机，研究EHA三油口非对称柱塞泵的正反旋向特性。结果表明：随着转速的提高，柱塞泵的出口流量脉动率降低；随着负载的增加，单柱塞所受轴向液压力升高，泵的输入转矩增加；反转情况下，柱塞通过三油口柱塞泵配流窗口之间的非死点过渡区域时会产生比正转时更大的流量脉动与压力超调。在此基础上，通过试验测试，验证了仿真结果及设计参数的正确性。

摘要:飞行模拟器作为良好的地面模拟仿真设备，具有许多优良的特性。借助飞行模拟器可以有效地进行飞行特性研究和飞行训练。在设计制造时，需要对模拟器进行评估以满足研究和训练要求，评估方法的研究已成为重点内容。综述了逼真度评估方法的研究现状，重点概述了结构模型方法和控制论2种方法。阐明了由于存在多种评估方法和标准，评估效果很难比较。分析了客观评估方法所面临的困难，展望了未来的研究方向。

摘要:激光抛光是一种非接触式材料表面抛光技术，可以在不损耗自身材料的情况下,对材料表面进行抛光处理,这是其他抛光工艺所不具备的特点。激光抛光技术是一种拥有高精度、高效率、无污染等优点的表面加工工艺，为更好地研究钢材料的激光抛光技术，详细总结了近年来国内外钢材料激光抛光技术的发展情况。从激光器选择、仿真模型的建立等方面介绍了钢材料激光抛光的发展趋势，并通过实验证实了在激光抛光后材料表面粗糙度要远低于初始表面。

摘要:由于微型电机体积小，其振动信号无法用常规的加速度传感器进行采集，且对微型电机的故障诊断不需要诊断出其具体故障类型，只需要判断故障是否存在，因此，微型电机故障检测初期通常采用噪声检测的方式。采用这种检测方式，提出一种基于声音信号的微型电机故障诊断方法。针对声音信号信噪比大、易受环境影响的特点，运用最大相关峭度解卷积-小波阈值降噪的方法，对声音信号中的周期性冲击成分进行增强并滤除环境噪声。采用希尔伯特变换得到信号的包络线和包络谱。根据包络线的形状和包络谱峰值对应的频率进行判断，实现了对微型电机故障的诊断

摘要:针对行星齿轮箱振动信号成分复杂、非平稳、非线性的特点，提出一种基于变分模态分解(VMD)能量熵和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。利用VMD算法对不同故障类型的齿轮振动信号进行分解，提取经信号分解得到的各阶本征模态函数(IMF)的能量熵。基于不同故障类型的各IMF分量能量熵在分布上的各异性，将其集合作为故障识别的特征向量。利用不同故障类型的特征向量组成的训练集训练HMM，计算最大对数似然概率值，用于判断测试样本的故障类型。利用该方法对一定转速下行星轮的3种故障进行识别，结果表明：当载荷不同时，它对行星轮齿根裂纹、断齿和齿面磨损3种故障的平均识别率可达到95.83%

摘要:针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、背景噪声大，难以提取其故障特征信息的问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）和分数阶希尔伯特变换（FHT）的风电机组齿轮箱故障特征提取方法。利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号，并且定义一种分解品质因数以选取VMD的最优分解层数K；对经最优化VMD分解后的各模态分量进行分数阶Hilbert变换，计算各模态分量的边际谱并进行线性叠加；提取该边际谱的频域特征作为齿轮箱故障信号的特征量。实验结果表明，采用该方法能够准确地提取出风机齿轮箱的故障特征，并获得更优的故障识别效果

摘要:针对目前机械设备故障数据量大、多样性且主要采用监督式学习提取故障特征的现状，提出一种堆叠稀疏自编码深度神经网络，实现无监督学习提取振动信号内在特征，并用于滚动轴承故障诊断。将频谱包络线作为低层输入逐层训练网络，获取故障特征表达，输入Softmax分类器实现故障分类；通过优化算法对整个深度神经网络进行微调，提高分类精度。滚动轴承故障诊断实验结果表明：所提出的深度神经网络能更准确地实现故障诊断，且在保证准确率的同时将频谱包络线作为低层输入，能够提高计算效率

摘要:获取啮合力特性是开展行星轮系故障诊断的基础。运用SolidWorks与ADAMS建立健康状态和太阳轮点蚀故障状态下行星轮系的虚拟样机，合理设置仿真参数，对太阳轮与行星轮之间的啮合力进行仿真研究。结果表明：在太阳轮点蚀故障状态下，太阳轮与行星轮之间啮合力的时域波形具有周期性的冲击和调幅现象；啮合力的频域波形不仅出现了行星架的转频和太阳轮点蚀的故障特征频率，而且在行星轮系啮合频率及其倍频两侧出现了太阳轮点蚀故障特征频率的调制边频带；点蚀越严重，边带主频幅值比增大越明显。研究结果为行星轮系的早期故障诊断提供一定的理论参考

摘要:传统故障诊断方法依赖于先验数据与模型，具有局限性。为解决此问题，提出一种基于数据驱动的旋转机械故障诊断方法。利用经验模式分解（EMD）算法拆分原始故障信号，得到有限个IMF分量，优化现有EMD算法得到最优的截断阈值，并有效分离系统噪声干扰；从多域量化角度提取故障信号的时域、频域特征，并基于EMD样本熵实现对去噪旋转机械故障信号中故障点特征的分类与识别。仿真结果表明：所提出的数据驱动算法能够准确地识别出不同载荷条件下的故障信号微弱特征，具有更高的训练精度和故障诊断精度