介绍了滚动轴承故障诊断发展现状，以及局部均值分解在故障诊断中应用和局限。针对滚动轴承故障诊断中故障信号特征提取被噪声干扰问题，采用了基于Savitzky—Golay（SG）滤波和局部均值分解相结合的滚动轴承故障诊断方法，即在时域利用SG滤波的最小二乘拟合降噪，去除尖脉冲等噪声的信号作为局域均值分解的输入，最后对分解得到的有效分量重构后进行频谱分析提取故障频率。使用了仿真分析和滚动轴承故障诊断实例验证该方法，结果显示该方法能有效提取滚动轴承背景噪声干扰下的典型故障频率。

快速成型工艺中分层处理是非常重要的一个步骤。为了兼顾模型的打印精度和成型的效率,从义齿模型分层过程中产生的误差类型和后续的加工工艺出发,针对现有的适应性分层算法不能保证单边的偏差,提出一种义齿模型的分层优化算法针对不同类型的义齿模型采用不同的分层策略,适应性层厚基于STL文件的法向矢量与相邻两层面上闭环轮廓长度差值比率来确定。结果表明,该算法在保证打印精度的同时提高了打印效率,模型产生的主要误差为冗余误差。

德国Seepex公司研发的SCT（Smart Conveying Technology）型单螺杆泵是一种采用定子可分割技术的灵巧型输送设备，对其结构组成和工作原理进行系统地总结后发现，采用定子分割技术的SCT型单螺杆泵具有输送效率高、极小空间内可快速安装拆卸定子等优点。但该设备常在低压环境下输送污泥，未见其在油气混输中的应用，且可分割的定子属于超弹性非线性材料，因而对定子采用Mooney-Rivlin模型并通过有限元分析其在高压下的密封效果。结果表明，在一定的内压下，定子与转子接触压力随着腔室间压差值的增加几乎呈线性增加，且接触压力曲线的斜率小于压差曲线的斜率，具有较高的密封压差，因此，可在传统SCT型单螺杆泵基础上进行结构改进使其更适用于油气混输。

针对蠕墨铸铁RuT400难加工的问题,通过使用硬质合金涂层刀具对RuT400进行高速铣削试验,以实验参数为基础构建了切削力预测模型,结合其切削性能并使用响应面法对切削参数进行优化。实验结果表明：使用硬质合金涂层刀具切削RuT400是可行的,而且刀具价格便宜,加工经济性更好。切削速度、进给速度、切削深度与切削力之间存在显著的线性关系,根据实际加工参数使用切削力预测模型可以对切削力作出精确预测;切削力随着切削深度的增加以严格的线性方式递增;切削用量对切削力影响的显著性顺序为：切削深度〉进给速度〉切削速度。一般情况下,较小的切削深度,适当的进给速度和较大的切削速度能获得较低的切削力和良好的加工效率。

RV减速器主轴承直接影响传动精度,对主轴承接触刚度问题进行研究。采用静不定-Hertz接触法,对RV减速器结构作受力分析,计算出主轴承的接触载荷,推导接触法向弹性变形量,最后计算主轴承接触刚度,考虑曲率半径对主轴承接触刚度的影响。结果表明主轴承的接触刚度作周期性变化,得出当曲率半径f=0.55时,主轴承接触刚度最大。通过有限元分析,得到滚珠正应变的仿真结果与理论值很相符,接触路径正应变的值为两端大,中间小,证实了RV减速器主轴承接触刚度的正确性。

针对工业机器人关键部件RV减速器的开发和研究,保证产品在实际投产前有较高的合格率和使用寿命,研发了一种操作简单,能够同时进行多工位对比检测,并能对运动精度数据进行一定分析处理的在线检测系统。该系统主要包括机械系统、采集系统和数据处理系统。系统基于VC＋＋编程、Access数据库技术和电涡流传感器技术,通过设定采集参数对RV减速器的运动精度进行实时采集和存储,并对RV减速器的运动精度变化规律进行了系统地分析,完成整个在线检测过程。通过试验找到各主要零部件对RV减速器运动精度的影响规律以及摆线轮的设计优化对RV减速器性能的影响方式。试验结果对RV减速器的零部件设计优化及整机运动性能具有重要指导意义。

以RV-40E-81为研究对象,利用Pro/E进行参数化快速三维模型的建立并装配,建立了RV-40E减速器刚体模型,然后导入到ADAMS中利用宏命令的方法根据传动原理进行虚拟样机快速建模与约束,改变了传统手动进行模型约束的方法,减小了重复修改模型参数对样机进行重新约束的复杂度,并试制出RV-40E样机进行传动误差实验验证,将误差结果与仿真结果对比分析,分析表明利用宏命令快速建立的传动误差虚拟样机模型正确,为RV减速器传动误差虚拟样机的快速建立提供了一种有效、简便可行的方法。

基于RV传动受力分析,对关键零件进行静强度可靠性分析,结合可靠度模型计算其可靠度。通过可靠性分析,得到结构尺寸与关键零件可靠度之间的关系。在可靠度不满足要求时,通过改变关键部件结构尺寸来满足可靠度,从而完成RV关键部件的可靠性结构设计。基于可靠性分析,进一步分析可靠度与轴承尺寸和轴径之间的关系。实例计算表明,在额定状态下,齿轮与悬臂轴承的可靠度较低。基于悬臂轴承可靠性结构设计的方法,给出了提高其可靠度的两种方案。同时获得曲柄轴轴径的约束条件。

针对主轴热伸长实时补偿脉冲调制困难、补偿信号的插入时机难以准确判断、反馈信号与补偿信号易干涉问题,研究了RT-Linux实时运行环境下的脉冲叠加热伸长补偿控制方法,基于最小二乘支持向量机数学模型预测主轴热伸长,进而将预估值转换为等效的热伸长补偿脉冲,在数控机床的位置反馈环中,通过轮询方式获得插入时机,及时将补偿信号叠加到反馈脉冲序列中,CNC控制器透明地接收修正后的反馈脉冲并且实施位置补偿,从而满足了补偿控制系统灵活性、开放性与实时性的要求。

针对RBF神经网络对车辆操纵模型的稳定性和分岔问题进行了分析。首先，建立了车辆操纵模型和神经网络轮胎力学模型，通过微分方程将二者耦合成一个系统，并对耦合系统进行分析。然后，固定系统参数通过初值扰动来对系统性能进行测试，测试结果表明系统稳定性较好。最后通过不同频率下系统参数摄动的功率谱、分岔图和最大李雅普诺夫指数图对系统的稳定条件和分岔过程进行了分析，同时通过对周期性激励下耦合神经网络动力系统的混沌控制研究，分析了混沌吸引子的变化特点。