针对VMD在实际工程中需要凭借人为经验设定本征模态分量(IMF)个数,提出了一种通过频谱极值点与自适应阈值之间的关系确定VMD中的最佳IMF数量的策略,称为自适应变分模态分解(Adaptive Variational Modal Decomposition,AVMD),并将其结合最小二乘支持向量机(LSSVM)用于滚动轴承故障诊断。首先利用AVMD对轴承信号分解获得多个IMF分量后根据峭度值将分量信号重构,然后提取重构信号的多尺度排列熵作为训练LSSVM的特征向量,最后用获得的诊断模型对未知的轴承故障进行分类。通过仿真分析及轴承信号的诊断结果表明,AVMD能够有效的将多频率组成的复杂信号分离成几个有效的IMF组合形式,且结合LSSVM的诊断模型具有较高的识别率。

为研究推力圆柱滚子轴承工作过程的热行为,以81107-TN推力圆柱滚子轴承为研究对象,通过APDL编程建立了“滚道-滚动体-保持架”系统的有限元模型。然后采用ANSYS/LS-DYNA模块进行了干摩擦条件下的热力耦合分析,并进行了试验验证。研究结果发现,轴承“滚道-滚动体-保持架”系统在干磨过程的接触表面等效应力和温度分布规律与试验后得到的滚动轴承滚道表面状态基本吻合。

为揭示条纹型单元织构化推力轴承的干摩擦磨损行为,以81107TN推力圆柱滚子轴承为对象,在轴承轴圈表面制备不同宽度和不同深度的条纹型单元,然后从摩擦系数、磨损量、表面形貌等方面,研究了条纹型单元的深度和宽度对“滚道-滚动体-保持架”系统干摩擦磨损性能的影响。试验结果表明在干摩擦条件下,条纹织构化轴承的摩擦系数相比无织构光滑轴承有所升高,改变条纹的深度和宽度可以影响摩擦系数的变化范围;条纹织构可以显著增强轴承的抗磨能力,且与摩擦系数呈负相关,织构宽度为50μm,深度为7μm的轴承表现最明显,相比光滑无织构轴承磨损量降低约75.6%;条纹织构化轴承的磨损程度和范围,相比光滑无织构轴承明显减小,这得益于织构边缘对基体起到了保护作用。

为消除声速测量偏差给声发射系统带来的定位误差，本文提出一种多探头定位方法。从理论上导出了该方法的线定位和平面定位计算公式，并用AE21C型四通道声发射仪在碳钢管道和平板上以铅笔芯折断产生信号为模拟源进行了实验验证，结果表明用这种新的方法具有较高的定位精度，且定位时只要利用原系统的门槛跨越技术测量各探头接收到信号的时差即可，不必测量传声媒质的声速。

为提高液压缸活塞用格莱圈的可靠性,在不考虑温度影响的情况下,首先通过分析它的受力,建立动密封情况下格莱圈的力学模型;然后利用ANSYS仿真再现不同介质工作压力和不同O形圈预压缩量下O形圈的接触宽度和接触位置的变化,并使用Origin软件绘制相应曲线;再使用MATLAB软件,以不同介质压力、O形圈压缩量为自变量,O形圈与耐磨环接触面宽度发生变化的量为因变量,拟合它们之间的函数关系式;最后,将格莱圈力学模型、泄漏量模型、PTFE经验磨损公式相结合,利用拟合得到的函数,提出一种计算格莱圈使用寿命的方法.计算结果表明:使用此方法计算的格莱圈使用寿命与实际使用寿命接近.这将为液压缸活塞用密封设计提供重要参考.

为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理,分解为多个本征模态函数(IMF);将符合峭度准则的IMF分量筛选出来,对其进行信号重构,对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图,从图中选出最优频带中心和带宽,确定FIR带通滤波器设计参数;最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析,得出包络谱确定

针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)、AR谱和思维进化算法(MEA)优化反向传播神经网络(BPNN)的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,然后采用Burg算法估计AR模型参数提取降噪信号功率谱特征,最后将特征向量与对应标签分别作为MEA-BPNN神经网络的输入、输出进行训练,最终实现诊断。将该方法与一些先进的人工神经网络诊断方法作比较,测试该诊断模型的

根据梁模型横向弯曲振动模态函数一般表达式,由边界约束条件确定其模态函数的一般表达式,采用Galerkin法将运动方程在模态空间内展开,利用动力学分析方法,分析端部受线性弹簧支承和扭转弹簧约束的端部约束悬臂管道从非保守系统逐渐变为保守系统过程中的固有特性和稳定性。数值仿真结果表明,这种特殊边界输流管道具有复杂变化的动力学特性,支承和约束刚度系数的变化对系统固有特性和稳定性产生很大的影响：随着弹簧刚度的增大,系统的固有频率上升,管道失稳方式从颤振变为屈曲,并且影响系统其他参数对管道动力学特性的作用。