针对同步带负载模拟器建模时需对驱动电机进行建模,而常规同步带传动建模忽略电机驱动部分,导致模型不完整问题,提出了一种基于负载模拟器的同步带传动模型。利用Matlab平台构建永磁同步电机(PMSM)控制系统,产生驱动同步带模型的负载转矩序列,解决同步带负载模拟器建模时忽略电机模型问题,然后基于典型双惯量系统原理将PMSM控制系统和利用SoildWorks和Adams平台建立的同步带传动基本模型相连接,构建电机传动同步带的优化模型,最后,在高、低速两种工况下对优化模型、物理样机的启动过程进行多次测试。实验结果表明该优化模型具有较高精度,二者启动曲线的超调量最大偏差仅为4%,调节时间最大偏差仅为0.27s,满足负载模拟器设计所需。

针对支持向量数据描述（SVDD）算法对滚动轴承早期故障不敏感、参数选择困难的问题,提出了一种基于果蝇优化算法-小波支持向量数据描述（FOA-WSVDD）的滚动轴承性能退化评估方法。提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、时频域特征向量,并基于单调性进行特征选择;针对现有核函数对滚动轴承早期故障不敏感问题,将小波核函数引入到SVDD算法中;针对SVDD算法参数选择困难的问题,以支持向量个数与总样本数的比值作为适应度函数,采用改进的FOA算法对其核参数进行优化,建立FOA-WSVDD评估模型;最后,将轴承后期振动数据的特征向量输入到该WSVDD模型中,得到轴承的性能退化指标。试验结果表明,采用所提方法能准确地对轴承早期故障作出预警,与基于高斯核函数的SVDD算法相比,提前了17h。