【摘 要】
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含有间隙的运动副,其自身的数学模型本身就具有强的非线性行为,近几年的研究表明,非线性系统中系统参数的微小变化都将使得其运行结果存在混沌运动现象,将混沌理论分析问题的思想与动力学方程求解仿真分析相结合,将有利于分析清楚机械结构的某些重要参数,会对系统产生什么样的影响。同时,运动副含有间隙的机械系统,零件发生磨损等故障的可能性将直线上升,因此故障诊断方法的研究对于设备的稳定工作,将有十分重大意义。本文
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含有间隙的运动副,其自身的数学模型本身就具有强的非线性行为,近几年的研究表明,非线性系统中系统参数的微小变化都将使得其运行结果存在混沌运动现象,将混沌理论分析问题的思想与动力学方程求解仿真分析相结合,将有利于分析清楚机械结构的某些重要参数,会对系统产生什么样的影响。同时,运动副含有间隙的机械系统,零件发生磨损等故障的可能性将直线上升,因此故障诊断方法的研究对于设备的稳定工作,将有十分重大意义。本文研究对象为含间隙的曲柄滑块机构,研究内容有益于深化非线性动力学理论在机械工程中的应用,拓展混沌分析理论在机械工程中的应用范围,同时对神经网络应用在间隙机构轴承的故障识别与诊断方面做了研究,对实现机械系统的智能化故障识别与诊断应用具有一定的借鉴意义。本文主要研究内容如下:研究转动副间隙描述,建立其通用模型,建立不同位置处的单间隙和双间隙曲柄滑块机构动力学方程;借助Matlab软件和Adams软件,用庞加莱映射法、相轨迹图、李雅普诺夫指数对所研究机构中的混沌运动现象予以辨识,分析不同间隙位置处和不同间隙尺寸大小条件下,运动副内部的混沌运动现象,同时探讨间隙数量对转动副内部产生混沌现象的影响。在滑块加速度仿真信号的频谱分析和小波分解的基础上,对不同间隙尺寸条件下的加速度信号予以分类识别。应用Matlab搭建神经网络诊断模型,对训练后的模型进行了验证,最后提出一种样本数据筛选方法,并验证其有效性。
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