基于1-DCNN的行星齿轮箱故障诊断

传统的机器学习方法在行星齿轮箱故障诊断方面存在识别率低、特征提取操作繁琐等问题。为提高行星齿轮箱的诊断效率，提出基于一维深度卷积神经网络（One-dimensional deep convolutional neural network，1-DCNN）的故障诊断方法，将原始信号直接输入到网络中进行诊断。通过对行星齿轮箱行星轮5种故障信号进行训练验证，精度可达100%，且在诊断精度和效率上优于其他常用算法

基于DPD-1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究

基于数据驱动的故障诊断方法已被广泛应用于旋转机械零部件故障诊断领域。目前，大多数诊断方法主要依赖于定长数据分割产生的大量数据，但分割的数据通常为短周期的小片段信号，而实际长周期冗余信号由于数据尺度不匹配，无法直接作为测试样本进行故障识别。针对以上不足，提出了一种新的基于数据概率密度与一维卷积神经网络（Data Probability Density and One-Dimensional Convolutional Neural Network，DPD-1DCNN）的故障诊断方法，其具有两个特点：①提取信号的密度特征可抵抗数据的冗余；②适应不同长度的冗余信号可作为诊断模型的输入。该方法采用DDS试验台产生的行星齿轮箱故障数据进行了验证；其在保证高诊断精度的同时，又增强了诊断模型的适应性

滚滑运动导致的滚动轴承磨损特性研究

滚滑运动是导致滚动轴承失效的一种特殊运动形式，采用仿真和试验相结合的方法，研究了滚动轴承在滚滑运动下的磨损特性。首先，应用Abaqus有限元软件建立滚滑状态下的滚动轴承有限元仿真模型，得到轴承的摩擦力动态响应。之后，通过滚滑磨损试验台得到轴承运动过程中的摩擦力数据，运用灰色关联分析法得知仿真数据与试验数据的关联度达到0.8以上，因此，仿真所得的摩擦力可作为判断轴承磨损状态变化的依据。在轴承磨损试验中，对润滑油进行颗粒度检测并观察记录了轴承内圈的表面形貌。结果表明，仿真所得摩擦力变化影响油液颗粒度、表面形貌的变化，油液中所含颗粒数目上升与内圈表面产生磨痕作为内圈所受摩擦力变化导致的磨损结果，正反馈于摩擦力，使其幅值不断增大，进一步加剧了轴承的磨损。仿真与试验相结合的方法为准确判断滚滑状态下轴承各点位置磨损特性提供了分析研究的基础

车组绳输送机防滑设计方法与仿真优化

车组绳输送机在长距运输中较带式输送机有一定优势，但其驱动系统的防滑问题并未受到重视。结合驱动轮结构与传动方式设计了一种防滑啮合副。基于运动学与高阶接触啮合理论，设计满足不干涉与强度条件的2阶接触防滑啮合副承载曲线，并设计了整体结构；对2阶接触防滑啮合副与线接触防滑啮合副建模与仿真，并对2阶接触防滑啮合副打滑工况进行了单因素试验。结果表明，2阶接触防滑啮合副较线接触防滑啮合副应力更为均匀；防滑啮合副部件防滑凸块曲率半径与高度应取较小值，宽度可取较大值