齿轮往往处于恶劣的工作环境,其振动信号具有非线性和非平稳性的特点,研究出适用于齿轮的故障诊断方法具有重要意义。针对这一问题,提出了一种基于自适应投影本质变换正弦辅助多元经验模式分解(APIT-SA-MEMD)和Floyd局部线性嵌入算法(FLLE)的智能故障诊断方法。自适应投影本质变换多元经验模式分解存在模态混叠现象,因此,提出自适应投影本质变换正弦辅助多元经验模式分解来减轻传统经验模式分解存在的模态混叠现象。首先,采用APIT-SA-MEMD方法对齿轮振动信号进行分解,获得能够表征齿轮振动信号的IMF分量;在此基础上,提取所选取IMF分量的时域和频域特征,获得高维特征矩阵;最后,利用FLLE对高维特征矩阵进行降维和聚类分析,实现齿轮故障模式的识别。实验结果表明,提出的方法能够准确识别齿轮的不同故障类型。

研究了数控机床的空间误差检测原理,分析了激光矢量测量法的检测原理与误差模型。采用激光多普勒位移测量仪和激光矢量测量法对数控螺旋锥齿轮机床的空间误差进行了检测与补偿,并根据标准ISO 230-6评估了该数控机床的空间性能,实验结果表明,文中所研究的数控机床空间误差检测与补偿技术是切实可行的,能够在一定程度上较大地提高数控机床的空间运动精度,为进一步提高数控机床的加工精度奠定了基础。

研究了激光多普勒位移测量仪的检测原理,并采用激光多普勒位移测量仪检测了数控螺旋锥齿轮机床的空间位置误差.通过对误差数据进行分析,评定了该机床的空间位置精度,提出通过补偿X、Y、Z轴的直线位置误差,可提高机床的空间精度.