加窗插值快速傅里叶变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率,在最小熵解卷积和Teager能量算子解调基础上,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先利用最小熵解卷积对轴承故障信号进行降噪,再结合Teager 能量算子对降噪后的故障振动信号进行解调,经傅里叶变换后得到信号的Teager解调谱;然后采用Hanning窗对解调谱进行加权处理;最后利用信号频点附近三根离散频谱的幅值做插值处理,从而得到精确的故障特征频率。轴承实测振动信号的分析结果表明：与传统的Teager 能量算子解调方法相比,在选取较少分析点的基础上,大多数情况下所提方法仍能精确识别轴承故障特征频率。     

6_PUS并联支撑机器人柔性动力学研究

介绍了采用Adams联合Ansys研究多体并联机器人柔性动力学问题的详细方法。利用Pro/E的实体建模和Ansys的柔性化处理,建立了6_PUS并联支撑机器人的多柔体系统模型,并借助于Adams动力学仿真得到了6_PUS并联支撑机器人的速度、加速度和力曲线。研究发现6_PUS并联支撑机器人的速度和加速度具有一定的对称性,而力具有明显的峰值大、平均力小,以及效率低的特征。研究结果不但验证了柔性杆的设计能够满足机器人的要求,同时也为这类并联机构的设计和直线电动机的选择提供了参考。     

4点支撑伺服平台自动调平机理研究

神光Ⅲ主机装置LRU装校设备工作时需调平。且调平过程需保证LRU的几何中心位置基本不变。为此专门设计了一种4点支撑伺服平台的自动调平系统,介绍了系统的硬件组成和调平策略。重点分析了平台的调平机理,引入“预置点”调平的概念,运用运动学解析理论计算支撑腿调整量,构建实时调平算法,可确保调平过程任意“预置点”位置不变。实际应用中,系统很好地实现了LRU装校设备的自动调平。     

6-HUS并联机构位置逆解与运动学优化设计

针对并联机构设计过程复杂、设计周期长等问题,对6-HUS并联机构运动学逆解及相关参数的优化进行了研究.建立了运动学逆解方程并得到解析解,应用ADAMS软件进行参数化建模并仿真;通过解析解和模拟解的对比,验证模型的正确性;根据性能要求,以滑块最大速度最低为目标对机构结构尺寸进行了优化设计.分析结果表明:该方法方便快捷,缩短了设计周期,降低了产品成本,为同类机构的设计提供了较为精确的实用方法.     

微细铣削表面粗糙度预报模型的序列二次规划

微细铣削技术日益广泛地应用于精密微型零件加工,其加工表面质量是研究的重要内容之一。以序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)方法对所建立的微细铣削表面粗糙度预报模型进行数学规划,得到表面粗糙度的最优切削参量组合,以此组合在精密微型铣床上铣削硬铝2Al2,利用激光扫描共聚焦显微镜(OLS3000)测得表面粗糙度的实际加工值与理论最优解之间的误差为8.1%,说明预报模型可靠,可以为微细铣削加工控制表面质量提供理论指导。     

基于机器视觉的高速重轨表面质量在线监测关键技术

研制了一套重轨表面质量在线监测系统,就其关键技术进行了研究,包括图像传感器的选择、图像的获取及自动保存、图像的翻转,并应用数据链表实现了图像的预存和回放.     

热态重轨表面缺陷检测技术

设计了一套基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测装置,分析了高温状态下重轨辐射特性。硬件采用6台线阵CCD摄像机多角度拍摄重轨,获取重轨的全表面图像,采集的多路图像被实时传输到图像处理工作站。在此基础上,统计热态重轨常见缺陷,研究了热态重轨缺陷检测关键技术,实现了缺陷的判别与定位。     

大口径精密光学元件质量检测装置

针对精密光学元件表面缺陷检测效率低、大口径元件不便于检测问题,设计了一种应用于大型激光装置的大口径光学元件缺陷检测装置。通过强光手电筒、LED灯及高亮度卤素灯3种光源对40 mm×40 mm的K9样片暗场成像对比实验,得知光照强度最大的卤素灯光源检测效果最佳。研究了基于线阵CCD扫描的三维电控平移台的运动机理,确保高精度图像的采集。在此基础上,分析了图像区域定位、二值化处理、缺陷的检测等关键技术,实现了元件的高精度、实时在线检测。     

六自由度装校机器人雅可比矩阵的建立及奇异性分析

针对六自由度装校机器人,通过D-H法建立了各连杆的参考坐标系,给出了装校机器人各连杆与末端执行器的位姿关系,并推导出装校机器人的运动学正解方程。采用微分变换法求得机器人雅可比矩阵并对装校机器人进行了奇异性分析,为装校机器人在实际装校作业环境中的轨迹规划及实时控制提供了理论基础和重要数据。      

基于频谱图像的Multi-agent旋转机械故障诊断研究

针对目前诊断系统之间不能通用导致的诊断系统重复开发以及各种振动数据采集仪器、在线式和便携式故障诊断系统都能提供频谱图的现状,分析了各种频谱图的图像特点。提出了利用图像识别进行旋转机械故障特征提取的方法。结合Multi-agent技术开发了基于频谱图像识别的Multi-agent旋转机械故障诊断系统,解决了诊断软件的通用性和适应性之间的矛盾。应用表明,该系统是实用的、有效的。