摘要：为了提高激励下齿轮-转子系统故障效率,采用模糊c聚类(FcM算法)算法对其进行特征处理。搭建齿轮-转子系统故障诊断试验,进行空载和扭矩为6N·m两种工况测试,从动轮上方箱体收集振动加速度信号。研究结果表明:应用改进EEMD分解后的仿真信号中提取的特征参数完成了FcM算法初始特征向量库的构建,验证了该方法方法对载荷激励下齿轮-转子系统故障诊断的有效性。搭建的齿轮-转子试验显示,改进EEMD和FcM结合完成叠加载荷激励作用下对齿轮-转子系统进行故障诊断的功能。综合运用改进EEMD和FcM方法可以满足齿轮-转子系统故障诊断的要求。该研究对提高机械传动领域运行稳定性,尤其是在激励作用下系统隐藏的故障危险的排出方面具有很好的实际价值。

摘要：数控铣刀由刀柄及刀具组成,通过对刀柄与刀具损坏状态数据的跟踪记录与分析,结合UG NX有限元技术,建立刀柄与刀具的损坏状态模式。根据分析认为刀柄损坏概率服从泊松分布,刀具的磨损状态可用MATLAB辅助模糊系统设计的方法,用模糊c聚类算法进行评估。根据评估结果,可分别求出备用刀柄数及刀具更换的判据。