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利用虚拟样机技术,建立了配有在线自动平衡头电主轴的三维模型,将其导入ADAMS/View中添加约束和施加载荷.根据平衡头工作原理,通过ADAMS/Control与Matlab/Simulink构建电主轴系统控制方案,进行联合仿真,实现了电主轴在线动平衡.研究结果表明,用虚拟样机分析软件ADAMS进行电主轴单元在线自动平衡的研究,对于加快电主轴技术的发展和降低生产成本,有着重要意义. 相似文献
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所有高速旋转系统,动平衡是一个计了在线动平衡装置.首先,利用电磁场的耦合作用,无接触地在加重平面处形成与所需离心力等效的旋转电磁力,实现在线实时精密补偿;其次,考虑到此时空旋转电磁力能耗大,机械结构内应力大的缺点,运用影响系数法控制策略,在平衡盘上利用旋转极坐标合成矢量力,驱使附加质量块移动使转子质心落回旋转中心,同时时空旋转电磁力消失,主轴系统在极坐标合成力的作用下实现最终动平衡.通过ADAMS与MATLAB联合仿真,证明了振动在10000r/min速度点附近减少了95%,达到了高速主轴的平衡品质标准. 相似文献
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应用系统辨识技术,采用受控自回归(auto egressive exogeneous,简称ARX)模型结构和Matlab系统辨识工具箱,辨识了热连轧机辊缝位移传感器的动力学模型参数,建立了该传感器结构的动态数学模型。系统的输入和输出数据分别为同步记录的轧机相应位置的振动加速度信号,ARX模型的参数估计采用最小二乘估计法(LSCE),辨识模型的拟合度达到79.48%。辨识结果表明,传感器外壳圆盘结构的刚度和阻尼太小,对轧机垂直振动系统的影响严重,说明其结构设计不合理,需要进行结构动力学修改。 相似文献
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热连轧机位移传感器结构的试验模态分析 总被引:1,自引:0,他引:1
辊缝位移传感器是轧机压下控制系统(Automatic gauge control,AGC)的关键元件,也是轧机AGC控制系统的反馈环节之一。辊缝位移反馈信号受传感器结构动态特性的强烈影响,传感器结构设计不合理甚至危及轧制过程的稳定性。模态参数可以完整地描述结构的动态特性,在结构动态设计和结构动力学修改阶段,必须进行有效的动态特性分析。采用单点激励、多点加速度响应拾振,对热连轧机辊缝位移传感器的外壳和位移传递杆结构进行了振动测试。以试验模态分析理论为基础,使用最小二乘复指数法(Least square complex exponent, LSCE),提取传感器结构的模态参数。分析结果表明,传感器外壳的垂直振动模态频率与热连轧机架的垂直振动模态频率接近,会对轧机工作机座的振动形成耦合,其动态特性对轧制过程的稳定性有严重危害。这些分析结果对建立轧机压下控制系统仿真模型以及进行结构动力学修改都具有重要意义。 相似文献
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为了优化装备零件再制造激光熔覆工艺参数, 提高熔覆层的质量, 选取激光功率 (A), 送粉量 (B), 扫描速度 (C) 为优化变量, 将熔覆层高度 (H) 和宽度 (W) 作为响应指标, 基于响应面分析法, 利用Design-Expert软件设计中心复合实验, 对实验结果进行方差分析, 建立工艺参数相对于响应指标的回归预测模型。通过分析建立的摄动图与3D响应面, 结果表明:激光功率与送粉量对于熔覆层高度和宽度的影响最为显著, 同时送粉量与扫描速度、激光功率与送粉量的交互作用分别对于熔覆层高度和宽度有显著影响。装备零件再制造激光熔覆的最优工艺参数为:激光功率3.94 kW, 送粉量60 g/min, 扫描速度4mm/s。 相似文献
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总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)对信号分解时由于白噪声选取不当,常造成能量泄露;通过计算多点峭度可以提取冲击性故障周期,但在强噪声环境下其追踪效果并不理想;考虑到多点最优最小熵反褶积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjuste,简称MOMEDA)提取故障时准确度受到故障周期区间范围的影响,提出了基于组合模态函数-多点最优最小熵反褶积(combined mode function-multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjuste,简称CMF-MOMEDA)的自适应齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,通过EEMD对信号分解,将信号按高低频依次分开;其次,取与原信号相关性强的本征模态函数,通过组合模态函数(combined mode function,简称CMF)将原信号分解为高低两个频带C_h和C_L,分别求其多点峭度谱图,提取故障周期成分;然后,设定合适的周期范围,通过MOMEDA提取故障特征;最后,将该方法应用于齿轮箱故障特征提取,以验证其可行性。 相似文献