车组链输送机是一种新型的散状物料连续性输送设备。针对输送机关键结构中承载输送带并依托轨道运行的连续轨道车组在曲线工况处的曲线通过性能展开了研究。建立轨道车组曲线通过时的非线性动力学模型并进行分析。利用多体动力学仿真软件SIMPACK建立轨道车组模型,从不同的工况条件和轨道小车结构出发,分析轨道车组的曲线通过性能的变化。仿真结果表明,车组链输送机轨道车组在各工况下的动力学性能评价指标随着车速、车间距提高而减小,随曲线半径、缓和曲线长度的提高而增大;采用较小轴距轮对和铰接结构车体能够适应曲线轨道;轨道车组的曲线通过性能良好,各项指标都处于安全限度范围值之内。

针对行星齿轮箱振动信号成分复杂、非平稳、非线性的特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)能量熵和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法。利用VMD算法对不同故障类型的齿轮振动信号进行分解,提取经信号分解得到的各阶本征模态函数(IMF)的能量熵。基于不同故障类型的各IMF分量能量熵在分布上的各异性,将其集合作为故障识别的特征向量。利用不同故障类型的特征向量组成的训练集训练HMM,计算最大对数似然概率值,用于判断测试样本的故障类型。利用该方法对一定转速下行星轮的3种故障进行识别,结果表明:当载荷不同时,它对行星轮齿根裂纹、断齿和齿面磨损3种故障的平均识别率可达到95.83%。

针对矿井提升机制动系统故障样本少难以准确诊断,提出支持向量机（SVM）的故障诊断方法。为了解决支持向量机参数选择困难和其对于故障诊断的影响,提出利用粒子群优化算法（PSO）对支持向量机的参数进行优化,提高提升机故障诊断分类的准确率。利用组态王进行数据的采集,并且将采集的数据通过数据库传输到网页监测画面实现远程监测。实验结果显示,该故障诊断方法的故障分类准确率很高,响应速度快,并且可以实现网页监控画面和故障诊断所需数据实现共享。

为了通过监测电机定子电流来实现作用于转子系统正弦载荷的识别，提出了两种载荷定量的方法。方法一建立异步电机～转子系统机电耦合方程，由已知的三相电流求解方程得到了原载荷。方法二结合支持向量机和希尔伯特模量法，根据定子电流信息确定了作用在转子系统上正弦载荷的幅值和频率，进而还原出载荷。通过搭建的转子系统实验台，进行了载荷定量的实例识别，所得的结果验证了两种方法的有效性并根据识别结果分析了两种方法各自的优缺点。

电机定子电流信号可以反应电机拖动系统中的扭矩波动情况,然而负载波动的特征频率易被工频所湮没。针对这一问题,提出小波阈值去噪、EEMD和互相关分析相结合的方法,该方法首先对电流信号进行小波阈值去噪的预处理以提高信噪比,然后对信号进行EEMD分解,利用互相关系数确定重构信号的IMF层数,以抑制工频及其谐波并突出特征频率。将该方法用于转子系统正弦扭矩激励的特征频率提取上,结果表明该方法能够有效的抑制工频及其谐波的干扰并提取负载扭矩的特征频率。

由于受机械结构设计局限、材料组织不均匀、制造与装配工艺误差、载荷变化与冲击因素影响，转子-轴承系统会被激起扭转振动。周而复始易引发破坏性扭转共振，使损伤处失效。通过研究国内外扭转振动监测方法，结合实践中方法的设计实现，从测扭传感器、测量对象、信号传输三方面提炼进行比较与分析。从而得出磁电式传感器监测是一种较好的在线监测方法，即在主轴端部安装转速传感器进行测量。提出扭转振动监测方法的关键技术，即功能适用性、信号可靠性、环境适应性、可操作性、长期稳定性与经济适用性。某工况条件下，研究转子-轴承系统试验设备扭转振动在线监测的可行性。试验结果能够测出扭转振动角位移，说明该监测方法可行，满足工程测试要求。

为了通过监测电机电流以实现转子系统故障的识别与诊断,建立偏角不对中转子系统动力学模型,推导出转子系统的转角不对中力矩,并以电机的电磁扭矩为纽带,在MATLAB/Simulink环境下建立三相异步电动机—转子系统机电耦合仿真模型,应用傅里叶变换对定子电流信号进行频谱分析,研究偏角不对中故障激励下电机电流信号的耦合特性。仿真结果表明：正常状态下,电流信号会产生工频分量和奇数次倍频的谐波分量。当转子系统存在转角不对中故障时,三次谐波分量会出现明显的增强,而且其峰值会随着转角不对中量的增加而变大。

采煤机调高装置液压系统油路结构复杂，工作过程抽象。为了解决采煤机调高装置液压系统的培训难题，采用Visual Basic6．0程序语言开发了调高装置液压系统CAI课件，较为详细地阐述了调高装置的工作原理，并用程序来精确控制液压元件，如换向阀、调高油缸的动作和油液流向，取得了良好的教学效果。