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阶次跟踪分析方法在机器人用精密减速器摆动疲劳试验故障诊断中的应用 被引量：8
1
作者 蔺梦雄 张向慧 +3 位作者 姚良博 弓宇 张敬彩 杨翊坤 《机械传动》 北大核心 2022年第10期156-162,共7页
采用往复摆动方式对工业机器人用精密减速器进行疲劳寿命分析,能更好地反映减速器在实际工作中的受损情况。但在往复摆动实验过程中,减速器运行速度的大小和方向随时都在发生变化,对采集到的振动信号进行频谱分析,定位减速器的故障源十... 采用往复摆动方式对工业机器人用精密减速器进行疲劳寿命分析,能更好地反映减速器在实际工作中的受损情况。但在往复摆动实验过程中,减速器运行速度的大小和方向随时都在发生变化,对采集到的振动信号进行频谱分析,定位减速器的故障源十分困难,无法像处理匀转速工况那样直接对时域信号进行傅里叶变换来定位故障点。为此,提出一种阶次跟踪分析方法。通过对机器人用行星摆线针轮减速器疲劳实验过程中采集到的非平稳振动信号进行等角度重采样,得到振动信号的平稳角度域信号;通过对角度域平稳信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的阶次分析图;对减速器的行星轮、摆线轮、曲柄轴、滚针、曲拐轴承的阶次特征进行了分析。通过建立减速器振动信号阶次分析结果与各关键零部件特征阶次的关系,实现了变转速实验工况下行星摆线针轮减速器的故障诊断。结果表明,提出的阶次跟踪分析方法能够实现对行星摆线针轮减速器在时变工况下各重要零部件的故障定位,为摆动疲劳实验故障的快速定位提供了指导和帮助。 展开更多
关键词 行星摆线针轮减速器 时变工况 阶次分析 故障诊断
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国内外增材制造标准建设现状及分析 被引量：1
2
作者 周祁杰 郭丹 +7 位作者 叶志鹏 杨永强 王迪 冷杰武 薛莲 张楚琦 胡湘洪 李骞 《电焊机》 2024年第4期1-12,共12页
为规范和指导增材制造技术的发展以及推动国内增材制造标准建设,介绍了由ISO/TC 261与ASTM F42联合发布的国外标准体系框架,以及由全国增材制造标准化技术委员会SAC/TC562发布的国内增材制造标准体系框架,并结合现有标准框架对国际标准... 为规范和指导增材制造技术的发展以及推动国内增材制造标准建设,介绍了由ISO/TC 261与ASTM F42联合发布的国外标准体系框架,以及由全国增材制造标准化技术委员会SAC/TC562发布的国内增材制造标准体系框架,并结合现有标准框架对国际标准化组织(ISO)增材制造标准、美国材料实验协会(ASTM)增材制造标准、国际自动机工程师学会(SAE)增材制造标准,以及国内增材制造国家标准、行业标准、地方标准、团体标准展开分类和研究。同时结合增材制造标准体系建设、质量认证、政策规划、行业应用等对国内外现有的增材制造标准展开了全面的对比分析。结果表明,ISO发布的增材制造标准大多为通用标准,而ASTM和SAE则以专用标准为主。国内方面,国家标准以关键技术标准为主,而行业标准则集中在航空航天、医疗器械等领域。标准建设方面国内标准更关注特定工艺、材料等而国外标准则涉及到资质认可和制造规范的要求。 展开更多
关键词 增材制造 标准体系 标准分类 政策规划
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升船机同步轴系统监测及扭矩预测方法研究
3
作者 格日勒图 董士谦 +1 位作者 吴哲 付烈坤 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期793-799,835,共8页
针对升船机同步轴运动过程中的扭矩监测及变化趋势预测问题,提出了一种基于应变传感器的非接触式测量方法,实现了升船机同步轴扭矩的实时在线监测。在此基础上,基于历史监测数据,采用变分模态分解(variational mode decomposition,简称V... 针对升船机同步轴运动过程中的扭矩监测及变化趋势预测问题,提出了一种基于应变传感器的非接触式测量方法,实现了升船机同步轴扭矩的实时在线监测。在此基础上,基于历史监测数据,采用变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)算法提取扭矩信号直流分量,降低扭矩预测计算量,使扭矩预测模型更适用于实际工作环境。针对同步轴运动过程起始点无法辨别、监测数据时序不一致性的问题,提出一种基于模糊熵的同步轴运动起始点检测方法。利用长短时记忆(long short-term memory,简称LSTM)神经网络算法建立了升船机同步轴扭矩预测模型,并利用历史监测数据对预测模型进行验证。结果表明:利用模糊熵对起始点进行检测可以改善各个样本间在时序上的差异性,从而提升扭矩预测精度;在所有扭矩测点处,预测精度相较于基础的阈值判断预测方法可至少提升27.5%;在机械结构和工况最复杂的同步轴系统齿轮箱连接处,扭矩预测的精度最少提升42.9%。该预测模型可真实准确预测同步轴扭矩变化,具有较好的工程应用价值。 展开更多
关键词 同步轴系统 扭矩预测 变分模态分解 模糊熵 长短时记忆神经网络
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