摘要：针对汇流行星排在履带车辆综合传动装置工作中产生的振动问题,基于动力学传动理论综合考虑时变啮合刚度、扭转刚度、啮合阻尼等因素的影响,建立了汇流行星排齿轮系统直齿轮行星传动的平移-扭转模型,仿真计算分析内齿圈振动位移量与输入转速之间的对应关系。设计并搭建汇流排振动试验台进行200~1 500 r/min转速工况试验,分析了不同转速工况下内齿圈的时域特征与转速的变化规律。研究结果表明:转速越大,汇流行星排的内齿圈振动量越大,转速在200~1 000 r/min时X向与Y向振动变化不明显;在1 000~1 500 r/min时X向与Y向振动更加强烈,模型仿真结果与试验数据变化趋势一致,验证了所建模型的准确性。

摘要：针对汇流行星排在履带车辆综合传动装置工作中产生的振动问题,设计并搭建振动测试试验台对汇流行星排进行了不同档位的负载工况加速度振动信号采集,分析了不同档位工况下汇流行星排的时域与频谱特征的变化规律。研究结果表明,同一档位下,负载功率越高,振动强度越大,且z向振动强于x向和y向。频谱结果表明,y向与z向振动能量主要集中在啮合频率及倍频,z向频率幅值略高于y向,高档位时啮合频率幅值集中在1、3阶,其幅值变化明显,结果对研究汇流行星排在复杂工况下振动特性具有一定参考价值。

摘要：介绍了实际生产线排布中设备选型的现状、优化要求及其重要性与合理性,针对计算机辅助生产线布局设计中的设备选型问题,并综合设备选型中的技术、经济、环境、人机联合以及厂商信息等多类设备选型因素,选择了一种多目标多准则的决策分析方法—层次分析法(AHP)。利用层次分析法,建立评价指标体系,构造决策模型,构建判断矩阵,计算目标因素的权重,得出结果。根据决策结论,利用以VB为编程工具开发的设备选型系统,满足企业进行设备选择的需要。

摘要：针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关系数法选取有效IMF分量进行信号重构;再提取重构信号的近似熵、峭度、峰峰值、峰值因子、波形因子作为特征值组成特征向量;最后,将归一化的特征向量输入WOA_LSSVM进行故障类别识别。将该方法用于滚动轴承试验数据,并进行对比试验分析,验证了该方法的有效性,提高了故障诊断的准确率。

摘要：针对微棋盘格亚像素角点检测过程中,存在漏检、多检及检测精度较低等问题,在研究现有算法的基础上,提出一种基于四邻域对角线上灰度约束的角点检测方法。通过角点的四邻域中心几何特征及其对角线方向上最大灰度特征的分析,采用SINC函数灰度分布约束角点位置,实现亚像素级精度的角点检测。开展对比实验及误差分析,其结果表明,与现有检测方法相比,该方法的多检率降低了约18%,漏检率降低了约2%,均达0;其检测精度提高了约50%,达到0.3Pix。该方法显著提高了亚像素角点检测的准确率、精度和重复率,在显微标定中具有一定的应用价值。

摘要：EMD经验模态分解方法在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用,但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点问题。多项式拟合极值延拓是一种抑制端点效应的方法,但是在应用过程中也有其不足的地方,针对其不足之处进行了深入研究,并提出了一种新的解决方法。将其应用于烟机的信号分析中,结果证明该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,可以得到较好的结果。

摘要：磁场均匀性是影响电感式磨粒传感器检测精度的重要因素,为了提高传感器磁场均匀性,研究线圈参数对传感器磁场分布规律,根据磁场叠加原理,建立了电感式磨粒传感器三线圈数学模型,推导出传感器磁场计算公式,提出磁场均匀性评价系数K。对电感式磨粒传感器磁场进行仿真,分析了线圈内径、线圈宽度、线圈间距以及线圈匝数对传感器磁场分布的影响。通过极差分析和方差分析分别得到磁场均匀性最优线圈参数组合和线圈参数对磁场均匀性影响的显著性。实验结果表明:当线圈为最优参数时,传感器对70~200μm的磨粒有良好的监测能力,磨粒在不同径向的监测结果偏差小于5%,为传感器线圈的设计提供了参考。

摘要：湿式离合器是机械传动系统核心部件,热损伤是其主要失效形式,对于摩擦副接触面瞬时温度的测量是研究此类问题的关键。本文针对在旋转滑摩过程中接触面实时温度难以测量的现状,利用在摩擦片径向不同深度布置温度传感器的方法,设计了基于UMT Tribolab摩擦磨损综合试验机的湿式摩擦副试验实时测温系统,提出了温度测试方法与详细实验方案。实验数据表明,测试系统能够实现在摩擦副相对滑摩过程中,对摩擦接触表面不同位置的瞬时温度进行实时测量和采集,为湿式摩擦副热分析提供了可靠的试验方法和测试数据。

摘要：为实现快速步态状态判断,以更好地对下肢外骨骼进行高精度的步态识别和控制,进行了基于可穿戴惯性测量装置检测人体姿态变化的算法研究。通过对人体下肢的跌倒、转弯、蹲坐与起立等非周期性步态变化活动进行测算试验,获得了受试者实验过程中身体角度、下肢关节角速度和加速度变化等数据,随后应用随机森林等4种机器学习经典分类算法对受试者进行了活动识别对比分析,结果表明,决策树监督学习算法相对于其他算法,能够快速、准确地检测并判断出人体非周期性变化中的多种活动状态,历次识别精度均可达到99%以上,为可穿戴智能装备的开发与应用提供理论基础。

摘要：设计了一种小型光纤光谱仪,以FPGA为控制核心,通过CCD实现光电转换,利用USB接口实现光谱仪的供电以及与计算机之间的通讯,采用C++Builder开发计算机软件同时用汞灯谱线进行标定,最后以低压汞灯作为光源对光纤光谱仪进行了性能测试。测试数据表明:该光纤光谱仪在400nm—800nm的有效范围内光谱仪波长扫描精度可达到1nm、像元分辨率可以达到0.12nm/pixel。