Delta型并联机器人的位姿误差模型建立与求解

为分析Delta型并联机器人的运动学参数误差对绝对定位精度的影响,建立和求解了位姿误差模型。将并联的传动支链拆分为串联机构,利用D-H变换矩阵求解出运动学模型,将从动臂的微转角引入D-H变换矩阵中,再根据动平台中心位姿误差的唯一性,求解得到用线性方程组表示的位姿误差模型。将某实际Delta型并联机器人的减速器安装端面的角度误差进行模型分析,验证了模型的可靠性。该模型可为Delta型并联机器人的后续精度分析和误差补偿提供分析工具

齿轮变位对啮合刚度影响的数值仿真

为探究齿轮变位对啮合刚度的影响，采用两种不同方法计算齿轮啮合刚度：一是运用Pro/E二次开发对齿轮进行参数化建模，并将齿轮模型导入Abaqus软件进行有限元仿真计算，根据计算结果得出不同变位系数齿轮的时变啮合刚度曲线；二是基于能量法的解析法计算得出时变啮合刚度曲线。结果表明，在一定范围内，齿轮啮合的重合度随齿轮变位系数的增大而减小，齿轮的平均啮合刚度随齿轮变位系数的增大而减小

两级行星轮系非线性动力学特性研究

建立了两级行星齿轮传动系统“平移-扭转”耦合强非线性动力学模型，引入时变啮合刚度、齿侧间隙与啮合误差等非线性因素，无量纲处理后，建立动力学方程组。采用数值积分的方法对方程组进行求解，得到了系统的非线性动态响应结果，并计算了系统不同齿侧间隙情况下随激励频率变化的分岔图。综合利用相轨线、Poincaré截面和Lyapunov指数谱，通过G-P算法得到系统关联维数。从定性和定量角度对两级行星系统进行非线性动力学特性研究，得到两级行星系统的混沌频率、进入混沌的途径和齿侧间隙对两级行星轮系非线性特性的影响，为两级行星齿轮系统的故障机理研究提供一定理论依据

啮合误差及相位角对复合轮系均载特性的影响分析

以复合行星轮系为研究对象,建立了含时变啮合刚度、齿侧间隙和传递误差的复合行星传动系统平移-扭转耦合非线性动力学模型,并分析了安装误差和偏心误差及其相位角对系统均载特性的影响。结果表明,中心构件的安装误差和偏心误差对各行星轮产生均等的周期性影响;行星轮的安装误差会导致行星轮出现持续偏载,但是其偏心误差会使均载系数出现周期性变化;当行星轮的安装误差相位角朝同等方向以及分布在相啮合的行星轮对上时,均载系数较小;偏心误差分布在齿数相差较大的齿轮上时,系统均载性能较好;行星轮误差对称分布能有效降低误差对均载系数的影响

中心构件浮动对行星传动系统均载特性的影响

为探讨2K-H行星齿轮传动系统的均载性能，建立了考虑时变啮合刚度、综合啮合误差等非线性因素的平移-扭转耦合动力学模型，推导了系统的无量纲化18自由度的微分方程组。通过求解微分方程组，分析中心构件的支承刚度以及间隙浮动对行星轮系均载性能的影响。结果表明，在一定范围内，随着中心构件支撑刚度的减小与轴孔间隙的增大，构件的浮动量增大，系统的均载系数减小

基于小波时频图和卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障诊断中故障类型难以区分的问题，提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对原始信号进行连续小波变换，获取小波时频图；然后，对小波时频图进行统一处理和压缩，将处理好的小波时频图输入到卷积神经网络中进行分类识别，通过调整小波基函数和卷积神经网络参数，最终得到一个较为理想的诊断模型。试验证明，在训练集数据和测试集数据转速不同的情况下，该方法与BP神经网络相比，在诊断准确率和鲁棒性方面都有提升。该方法的研究为行星齿轮箱的故障诊断提供了参考

基于LMD排列熵和BP神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障诊断过程中的故障特征向量区分度差、诊断成功率不够高等问题，提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition，LMD）排列熵和BP神经网络结合的方法。对原始信号进行LMD，获得包含主要信息的PF分量，计算排列熵值，构造特征向量，利用提取的特征向量训练BP神经网络，完成故障模式识别。以EMD排列熵方法和无量纲分析方法作为对比组，实验验证说明，提出方法提取到的不同工况的特征向量区分度更强，故障诊断效果更好；且当训练组数发生变化时，提出方法的综合表现更优秀

随机风载下含裂纹故障风机增速箱动力学研究

裂纹故障会导致齿轮时变啮合刚度发生变化，进而引起系统振动响应改变。以风机增速箱为研究对象，考虑基圆和齿根圆不重合，采用改进能量法分别计算了各级齿轮副的时变啮合刚度，并计算、分析了太阳轮裂纹故障对啮合刚度的影响。风机增速箱运行于自然风载荷环境中，受时变转速和转矩激励，综合考虑齿侧间隙、时变啮合刚度、啮合误差等因素，利用集中参数法建立风机增速箱的平移-扭转-轴向耦合模型，采用龙格库塔法得到系统的动力学响应，并对响应进行阶次分析，得到了太阳轮裂纹故障对风机增速箱振动响应的影响规律，研究风机增速箱太阳轮裂纹故障失效机理，为风机增速箱在线监测和故障诊断提供了理论依据

基于SPS与CNN的行星齿轮箱故障特征提取与诊断研究

针对行星齿轮箱结构和运行工况复杂，导致信号故障特征提取困难的问题，通过分析行星轮系振动机理，初步推导出含故障齿轮箱振动信号频谱特征；运用谐波乘积谱（Harmonic product spectrum，HPS）与边带乘积谱（Sideband product spectrum，SPS）的方法，在噪声干扰以及故障冲击不明显的条件下，准确提取到了仿真信号的故障特征频率。进一步采集不同运行工况、不同故障状态下的行星齿轮箱振动信号，将提取后的故障特征输入到卷积神经网络中进行故障识别，成功获取到齿轮箱的故障信息，证明了该方法在行星齿轮箱故障诊断方面的可行性

变载荷激励下含裂纹风电行星轮系疲劳强度分析

随机风载引起的外部激励会极大地影响风电传动系统的疲劳寿命。利用考虑尾流效应的四分量模型模拟风电场随机风速，结合有限元法分析得到风电行星轮系的疲劳寿命。在此基础上，基于子模型法研究了太阳轮单齿和双齿根裂纹深度、长度和延伸角对风电行星轮系疲劳强度的影响。最终发现裂纹尺寸参数对风电行星轮系疲劳寿命的影响程度为：裂纹深度>裂纹长度>裂纹延伸角。双齿根裂纹对疲劳寿命的影响远大于单齿根裂纹的影响，且双齿根裂纹状态下先啮入齿的疲劳寿命远小于单齿根裂纹状态，后啮入齿疲劳寿命略大于单齿根裂纹状态。相关研究为优化风机服役性能提供了理论依据