为满足煤矿机械装备中小企业在提升机设计初期的需求，直观准确地对主轴装置进行计算和校核，运用ASP.NET技术、Web服务技术和VB.NET语言相结合，搭建基于LAN的矿井提升机主轴装置CAE分析平台。

我国薄煤层分布范围较广且煤质较好，薄煤层可采储量约占全国煤炭总量的1/5,但薄煤层受采高限制，滚筒直径和筒毂直径受限，结构参数、运动参数不匹配，使得薄煤层采煤机的装煤效率差一直是一个突出问题，因此提高薄煤层滚筒采煤机装煤效率具有十分重要的经济和社会意义。目前国内针对薄煤层采煤机滚筒装煤效率的研究多为试验研究，少数学者通过缩小一定比例建立试验台以及假煤壁进行正交实验，但由于试验台大多比较简陋且煤岩截割与实际工况相差较远，模型缩小导致的误差较大，实验结果往往不准确，且试验台的建立投入大，试验过程周期长。还有学者建立人工模拟输送机装运松散煤，来研究滚筒各参数对装煤效率的影响程度，但往往在统计结果方面误差很大。因此，急需一种能够符合实际工况且准确可行的仿真方法，为薄煤层...

为实现多支承轴承-转子系统振动监测和机械设备故障诊断,设计研制了一台模拟大型旋转机械动力特性的多支承轴承-转子试验台。采用有限元算法,经过系统动力学设计计算和理论分析,表明本试验台具有良好的动力学特性和足够的稳定性裕度,能够进行多种转子动力学实验研究,具备机组机械振动监测、故障模拟、轴承负荷在线监测等多项功能。

针对矿用盘式制动器闸瓦磨损面积扩散率与未磨损面积的关系,建立磨损面积扩散率与磨损面积的数学模型,采用两种方法求解,获得磨损面积随制动时间的变化规律的表达式、磨损面积扩散率对时间变化规律的表达式,磨损面积扩散率的增幅随时间变化规律的表达式,并推导了求解磨损面积扩散速率的具体计算方法及在简化计算采用的估计值;给出在稳定磨损阶段摩擦片工作时长的计算方法,并绘图逐一说明。分析结果不但可用于闸瓦的磨损计算和寿命估计,而且推导所用的分析方法和解法亦广泛适用于其它接触面磨损计算。

为了提高磁粉制动器的加载质量,在建立其数学模型的基础上,对相应的控制算法进行了研究。由于磁粉的滞后性,提出了施密斯预估控制的方式,但施密斯预估控制对系统的数学模型有较高的要求,故引入模糊控制的控制方式,构成模糊施密斯控制,并在此基础上提出了对模糊施密斯控制的输出进行积分作用,从而达到理想的控制效果。利用Matlab,实现了常规PID控制和引入积分的模糊施密斯预估控制对磁粉制动器控制的计算机仿真,仿真结果表明：引入积分作用的模糊施密斯预估控制对磁粉制动器这类时滞系统来说,较常规PID控制而言,具有更高的实用性。

电动机电流信号分析广泛应用于电机本身的监测和故障诊断,但该技术与转动系统的研究却比较少。针对转子系统的轴系不对中故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的不对中故障诊断方法。首先通过EMD方法将电流信号分解成若干个本征模函数(IMF);然后计算各IMF分量的能量特征和峭度值;最后从包含有故障信息的IMF分量的能量特征和峭度值作为输入建立支持向量机(SVM)判断轴系故障类型。实验表明,该方法可以有效地实现对于转子系统不对中故障类型和故障程度的诊断,且相对于只依靠能量特征的诊断方法,该方法对于不对中故障的诊断正确率有了明显的提高。

提出了一种基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法。相对于齿轮故障诊断的一般振动信号诊断方法,该方法具有可实现远程诊断、便于安装且受环境噪声影响小的优点,是一种无损的故障诊断方法。针对电机驱动的齿轮传动系统,建立了负载转矩对电机定子电流的理论模型;并分析了各种状况时的定子电流频谱特征,发现可以利用基频与转频的变频带、基频与啮合频率的边频来判断齿轮断齿故障和磨损故障。通过Matlab/Simulink对电机齿轮系统进行了仿真;并在实验平台上进行了验证。

针对传统有线监测系统对矿井提升机运行状况监测遇到的布线复杂、抗干扰性差以及维护成本高、困难等问题,设计了一种基于ZigBee技术的无线数据采集系统。系统以片上系统（SoC）CC2530作为传感器节点和汇聚节点的核心模块,设计不同传感器与核心模块的连接得到相应传感器节点;对比选择ZigBee标准传输协议,建立星形网络拓扑结构;利用VB 6.0开发数据接收平台,SQL 2008进行数据存储,完成系统总体设计。利用该系统对矿井提升机制动系统进行检测,结果表明,系统扩展性强,易于管理,方便可靠,能很好的实现制动系统运行数据的采集。

圆环链链轮磨损是影响圆环链使用寿命的主要原因,为了分析影响圆环链链轮磨损的关键参数,采用SolidWorks对刮板输送机驱动链轮与圆环链进行建模,设计多因素多水平正交试验,使用ANSYS Workbench模块分析了不同参数的链轮与圆环链啮合接触时的应力状态;根据试验结果,分析链轮参数对驱动链轮与圆环链接触时各参数对接触应力的影响;同时,确定了几组试验中的最优的参数组合。分析与验证结果证明了研究结论的正确性。

齿轮泵产生噪声时基本上都伴有振动。对齿轮泵的振动原因及振动信号进行分析,由于齿轮泵的振动信号包含大量的频谱,利用小波分析原理及小波包分解故障信号,并与正常信号比较,抽取与故障有关的几个频段进行重构,剔除正常振动分量和干扰项,从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来,便于判断齿轮泵的故障原因。