带传动装配张力的动态预测研究及其应用

目前,在某些装配生产中存在着与张力的测量和装配调整精度相关的问题,针对这一问题,提出了基于神经网络和振动信号分析的张力测量和预测方法。首先,进行了稳态张力测量及振动信号采集试验,实现了便捷、准确的工况测量和信号获取;然后,通过带传动台架模拟试验获取了不同张力下的振动信号,并开展了基于BP、RBF、GRNN等3种神经网络的张力预测研究,实现了准确的张力预测;最后,将上述试验方法和预测网络模型应用于某带传动的张力预测上。研究结果表明:GRNN模型快速、精准,客车张力预测结果误差在合理范围内的概率为86.15%,所提方法是实现张力预测的有效途径,对优化装配工艺和提高产品性能有重要意义。