数控机床的试验分析技术研究

装备制造业是一个国家的综合国力和技术实力的体现,而数控机床作为工业母机是装备制造业的基础。数控机床的试验分析技术是衡量其性能的有效方法,同时,也为数控机床的设计、改进、升级提供了依据和支持。本文由浅入深的介绍并深入研究了几种数控机床性能测试分析方法,包括:直线轴定位/重复定位精度测试及分析、主轴温升及热偏移测试及分析、能耗测试及分析、主轴动态误差测试及分析、主轴动平衡测试及分析、整机动态特性(模态)测试及分析等。这些方法可以从不同指标角度分析数控机床的基本性能,为数控机床整体性能提升提供了很好的数据依据和支持。     

直升机主减机匣轴承座阻尼结构减振分析

针对某直升机主减机匣的振动噪声问题,对主减传动系统模型进行动力学仿真分析,求解了弧齿锥齿轮副高速传动时产生的动态啮合冲击力;以主减机匣为研究对象,基于阻尼减振机理,分析了轴承座添加泡沫铝阻尼材料对机匣振动的影响.求解机匣振动响应,研究轴承座不同厚度的泡沫铝材料对机匣固有频率、模态阻尼比的影响;分析了阻尼层不同安装位置对轴承座阻尼结构减振效果的影响.结果表明,主减速器啮合频率处机匣的振动加速度值减小14.89％;在轴承座处添加阻尼材料可以增大机匣模态阻尼比,有效地抑制机匣的振动.     

基于QPSO⁃MPE的滚动轴承故障识别方法

为准确辨识滚动轴承故障类型,提出了一种基于量子粒子群优化多尺度排列熵(quantum-behaved particle swarm optimization and multi-scale permutation entropy,简称QPSO-MPE)的滚动轴承故障识别方法。首先,对滚动轴承的原始振动信号进行集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD),得到一系列内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)和一个趋势项,并以峭度作为度量指标筛选出含有主要故障特征信息的IMF来重构振动信号;然后,利用量子粒子群优化算法对多尺度排列熵的关键参数进行优化,得到其模型计算重构信号的多尺度排列熵,从而构建轴承故障的多尺度排列熵特征集;最后,将故障特征集输入GG(Gath-Geva)模糊聚类算法进行聚类识别。实验结果表明,基于QPSO-MPE的滚动轴承故障识别方法可实现滚动轴承典型故障的准确辨识,证明了QPSO-MPE在故障特征提取方面的有效性。     

高压气流管道瞬态冲击振动分析及抑振研究

为了解决高压配气间管道系统工作时发生的剧烈振动问题,确保重大型号试验任务的顺利开展,采用多种数值模拟手段和试验测试手段相结合的方法,进行结构振动分析及抑振研究。首先,基于有限体积法构建主管道2及其出气管道的内流场流体动力学数值模型,计算并提取动态气动载荷;其次,基于有限元方法建立包含主管道2及其出气管道在内的整个配气间里的管道系统的结构动力学数值模型,分析其结构模态特性;最后,综合以上2个数值模型,计算高压气流管道结构瞬态激励振动响应,并依据结果设计相应的抑振装置。该综合分析方法充分厘清了振动的基本诱因,抑振后的结构振动大大降低,完全具备了持续工作的能力。研究表明,该振动研究方法可用于指导高压高速流体管道结构设计或结构技改,也可用于指导空气动力试验装置的研制。     

VMD⁃SVD在机械故障信号欠定源数目估计中的应用

针对在观测信号数目小于机械故障振动信号源数目的欠定情况下,源信号的个数难以估计的问题,提出一种变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)相结合的盲源数目估计方法.首先利用VMD对振动信号进行分解,得到若干本征模态函数分量(Intrinsic mode function,IMF),然后对IMF进行重新组合得到多维观测信号的协方差矩阵,最后依据奇异值分解的结果来对信号源数目进行最终确定.仿真信号分析验证了该方法的有效性,将该方法运用到轴承复合故障振动信号中,分析结果表明,该方法能够实现欠定情况下源数目的可靠估计.     

基于WAEEMD和MSB的滚动轴承故障特征提取

针对调制信号双谱（MSB）方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解（WAEEMD）和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数（IMF）;然后,开发了一种基于Teager能量峭度（TEK）的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度（FK）和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。     

单轴FOD伺服转台设计

从FOD系统的总体需求出发,设计了一款质量轻、体积小、可靠性强且定位精度高的单轴FOD转台系统.根据转台总体设计指标,介绍了转台的工作原理,讨论了转台的机械结构和控制系统的设计方法,分析了转台在-40℃～70℃工作温度范围内零件热变形对装配体的影响.通过SolidWorks构建转台的三维模型,并使用ANSYS对转台进行静力学分析和模态分析,计算出转台的应变和应力分布图以及转台前6阶模态频率.分析结果表明,转台在工作过程中不会发生共振,结构可靠,设计满足指标要求.     

科氏惯性力对转管自动机终点偏差的影响

转管自动机的科氏惯性力对弹丸终点偏差的影响会降低射击精度和密集度.利用有限元软件对自动机的固有模态进行分析,获取有关参数并根据空间解析几何知识计算身管振动偏角,依据此偏角及科氏定理得到了某转管自动机的科氏惯性力;结合外弹道理论,建立了科氏惯性力对弹丸章动影响的数学模型;研究结果表明:弹丸飞行马赫数影响章动周期的最小弹丸截止转速,马赫数越大,截止转速越高;弹丸弹带部分即将飞出炮口时,科氏惯性力达到最大;起始章动角影响弹丸章动某一方向的外延特性,改变射弹散布与目标的重合度;控制弹丸飞行的动平衡,采用合理的弹丸转速,可有效降低起始扰动.分析结果可为校正终点偏差,提高射击精度和密集度提供理论依据.     

基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

基于ANSYS Workbench的电机轴系模态分析

提升机电机轴的主要作用是将电机的输出动力通过链传动传递至滚筒,为滚筒作业提供动力.不仅要符合强度、刚度等力学条件,还需要满足一定的动态性能要求.本文针对7800 kW同步电机主轴,通过软件SolidWorks进行建模,并利用ANSYS对其进行有限元模态分析和谐响应分析,得到了该轴前8阶模态的固有频率、振型及扭转角度分布,分析结果可以作为电机轴优化设计的参考,通过合理的优化也避免在运行过程中与激励频率发生共振,有利于提高电机轴的可靠性与寿命.