电子液压制动系统现已普遍使用无刷直流电机,但其齿槽转矩会影响电机伺服控制品质,进而阻碍EHB综合性能的提升。为此,开展EHB用无刷直流电机齿槽转矩的电流补偿控制策略研究。首先,通过解析分析和有限元方法获取齿槽转矩变化规律;其次,根据齿槽转矩与转子位置的映射关系,提出基于电机位置信号的转矩实时电流补偿控制策略;最后,搭建电机的控制模型和有限元模型,并进行联合仿真。研究结果表明:加入电流补偿控制策略后,电机转速和转矩波动明显降低,位置伺服精度得到提升,有效抑制了齿槽转矩对电机伺服控制品质的影响。

鉴于非耐压承载结构对于UUV(Unmanned underwater vehicle)的重要意义,提出一种基于折衷规划法建立综合目标函数,以灰色-层次分析确定子目标权重系数的多目标优化方法。以某型UUV的非耐压承载结构为例,首先采用灰色-层次分析法,得到各子目标(典型工况的柔度和前3阶固有频率的平均值)的权重系数;然后,采用折衷规划法进行多目标拓扑优化设计。优化结果表明该方法适用于UUV非耐压承载结构的初始设计,可行且有效。同时,对比层次分析法和灰色关联分析法,该方法计算效率更高,优化结果更加合理。

基于虚功原理建立了机械手的完备刚体动力学模型,并对机械手动力学模型的各组成部分（惯性力矩项、惯性力项和重力项）进行了分类;在分析从动臂的运动对机械手力矩各组成部分贡献的基础上,提出了一种基于组合分配系数的刚体动力学模型简化策略;以简化刚体动力学模型与完备刚体动力学模型逼近度为优化目标,提出一种基于运动过程力矩偏差最小的优化指标,从而确定组合分配系数;基于以上刚体动力学简化方法,从机械手尺度参数与运动轨迹参数两方面因素出发,结合机械手典型运动轨迹,采用多因素分析方法,通过仿真分析了各因素对简化刚体动力学模型准确性的影响,结果表明该刚体动力学模型简化方法针对不同机械手尺度参数与运动轨迹参数均具有较高的计算速度和精度。

针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与Lempel-Ziv复杂度(简称LZC指标)分析相结合的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,对滚动轴承振动信号进行CEEMD分解,得到多个IMF(Intrinsic mode function)分量;然后,基于峭度最大准则选取有效IMF分量并计算其Lempel-Ziv复杂度综合指标;最后,根据Lempel-Ziv复杂度综合指标的变化规律判断滚动轴承的损伤程度,并基于6σ原则给出了不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障Lempel-Ziv复杂度取值区间。将该方法应用于滚动轴承的损伤程度评估,分析结果表明了该方法的有效性和可行性。

当滚动轴承处于早期故障阶段的时候,受环境噪声和信号衰减的影响,滚动轴承振动信号特征频率成分难以精确提取,并且在信噪比较低时CEEMD不能很好提取微弱故障。针对上述问题,提出了基于互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和最大相关峭度解卷积(Maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的故障特征提取方法(CEEMD-MCKD)。两种方法的结合有效解决了CEEMD分解后无法提取出淹没在背景噪声中微弱信号特征的问题,又保持了信号的完备性,避免了有用信息的损失。通过仿真和试验验证了该方法的有效性及优点。

针对随机共振（Stochastic resonance,SR）在处理轴承故障信号时需要满足小参数（信号频率、幅值、噪声强度远小于1）这一条件以及轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应变尺度随机共振与总体局部均值分解（Ensemble local mean decomposition,ELMD）的轴承故障诊断方法。首先,对实测的信号按照一定的频率进行压缩,使其满足随机共振小参数的要求,然后,通过遗传算法（Genetic algorithm,GA）对变尺度随机共振双稳系统中的结构参数a,b进行优化,最后将随机共振输出信号进行ELMD分解,通过各PF分量的频谱图寻找轴承故障特征频率。对实测轴承故障信号的实验分析,结果表明本文提出的方法可有效地应用于轴承的故障诊断中。

针对高压隔膜泵单向阀的早期故障振动信号信噪比（SNR）低,故障特征提取困难的问题,本文提出一种自适应随机共振和微分经验模态分解（DEMD）的早期故障诊断方法。首先对原信号进行预处理,设置压缩比进行变尺度处理;然后将SNR作为自适应度函数,利用粒子群（PSO）算法优化随机共振（SR）系统参数,将优化后参数及处理后的信号输入SR系统中;最后对系统输出的信号进行DEMD算法分解,对各分量进行频谱分析,选取含特征频率的分量合成进行包络分析,以提取故障特征信息。经仿真分析与工程实验表明,该方法能够较好地提取出单向阀的早期故障特征信息。

超环面机电传动是一种有机结合电磁驱动和减速机构的空间机电传动,在机器人和航空航天等要求结构紧凑的领域具有很好的应用前景。在对该机电传动结构特点及驱动机理进行分析的基础上,对单个行星齿输出转矩进行了解析计算。通过对内外定子与行星轮的电磁啮合关系进行分析,讨论了行星轮齿数和蜗杆包角等结构参数对输出转矩的影响,推导出多齿参与啮合的输出转矩解析关系,对输出转矩的波动性做了分析计算。

介绍了一种以液压系统压力信号为对象，利用小波变换这一时变信号分析有力工具 ，提出以小波变换在特征尺度上的模极大值的分布规律为特征，进行液压系统一泄漏检测的探索性办法。

针对液压系统的泄漏问题，提出了基于ＢＰ神经网络，以液压系统压力动态过渡过程为分析对的分析对象的故障诊断方法。该方法在通常ＢＰ神经网络的基础上，采用对学习样本加噪声的方法，提高了ＢＰ网络对噪声的抑制能力，它比传统方法，具有可靠性高，适用性广，而且成本低廉的特点。