为了解决行星齿轮箱故障特征提取困难的问题,考虑到行星齿轮箱振动信号的耦合、非线性的特点,提出基于局域均值分解(LMD)的样本熵和极限学习机(ELM)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用局域均值分解方法将振动信号自适应地分解为多个PF分量,结合相关系数选取包含主要故障信息的前4个PF分量。其次,应用样本熵方法进行计算,组成特征向量。最后,将特征向量输入极限学习机进行故障分类。在行星齿轮箱实验台上进行了实验,与基于概率神经网络(PNN)分类算法进行了对比,并与基于奇异值分解(SVD)构成的特征向量进行了对比,结果验证了该方法的有效性。

从齿轮箱故障机理研究、信号处理技术、故障诊断方法等方面对齿轮箱诊断技术的现状进行了讨论.列举并分析了小波分析、模态分析、粗糙集理论、群体智能理论、生物免疫机理等理论在齿轮箱故障诊断中的应用,展望了齿轮箱故障诊断技术的发展.对现有齿轮箱诊断技术研究急待解决的问题提出了看法.

对输流管道有压瞬变流波动产生的机理、传播特性进行分析,利用经典的液压波动方程对有压瞬变流激振进行数值计算。有压瞬变流激振试验测试了不同工况下不同测点的压力、速度、振幅等参数,并对其进行了对比性分析。结果表明,通过控制激波器及调定压力可实现对有压瞬变流激振的压力幅值、振动频率、位移和速度的可调与可控。

为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解。对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量。将特征向量输入到概率神经网络系统中进行诊断,且与基于局域均值分解的样本熵特征提取方法的诊断结果进行对比。结果表明:利用CEEMDAN样本熵提取的特征值能更精准地反映系统的故障特性,故障诊断的正确率高。

通过CFD仿真对柱塞泵柱塞腔和配流盘的流动特性进行了研究，建立了SCY一14型柱塞泵流体的几何模型和物理模型，在对配流过程非定常流场各个位置流态进行流态判断后，采用层流加局部湍流的数学模型模拟流场的实际状态。根据轴向柱塞泵工作时的两个主运动，采用滑移网格模型模拟柱塞与缸体相对配流盘的旋转运动及采用动网格模型模拟柱塞沿缸体轴线相对缸体的往复运动。通过设定边界条件和工作条件，对处于不同旋转角度柱塞泵的流态特性进行CFD仿真。仿真结果表明：柱塞泵在吸排油过程中，即低压向高压转换和高压向低压转换的过程中，柱塞腔内部有比较明显的压力冲击现象。柱塞腔的压力冲击主要是由柱塞泵配流过程中的流量倒灌和阻尼槽的节流作用共同影响形成，压力脉动周期由泵的转速和柱塞数决定。

以SCY-14B型斜盘轴向柱塞泵为例，对轴向柱塞泵的瞬时流量及流量脉动进行了理论分析，并以该泵的参数对七柱塞和八柱塞泵瞬时流量进行MATLAB仿真。仿真结果表明：在不考虑配流盘几何因素和其他非几何因素的情况下，奇数柱塞泵的流量脉动明显小于偶数柱塞泵，柱塞数越多，泵的流量脉动越小，斜盘倾角越大，泵的瞬时流量也越大，但对泵的流量脉动几乎没有影响；而考虑配流盘几何因素和柱塞泵泄漏流量的影响时，奇、偶数轴向柱塞泵的流量脉动系数相差并不大，但明显大于理论的流量脉动系数，几何流量脉动是影响其流量脉动特性的主要因素。

为提高轴向柱塞泵减振降噪性能对配流盘的优化设计极其重要。通过人工蜂群优化算法对SCY-14B型斜盘轴向柱塞泵配流盘结构结构尺寸参数进行MATLAB仿真分析。结果表明：通过ABC优化算法优化仿真得到φ0=6.5°θ1=18.0°θ2=66.7°Φ=18.0°的配流盘结构尺寸极大地提高了柱塞泵减震降噪的性能。

研究了液压波动的机制，构建了激波器-液压管激振系统，研究液压管道振动的控制规律。通过变频器变频控制激波器的启闭，使液压管产生周期性的振动。建立由液压泵站、激振液压缸、连接管路、激波器驱动电机、激波器组成激振试验系统，采集管道不同测点处的振动信号进行分析，得出管道振动的规律。实验结果表明：在相同的激振频率条件下，管路的激振频率随系统压力的增大而减小；在频率和压力一定时，管路上不同点处其振动的波形相同，几乎不存在相位差，但不同点处振幅大小不一致，靠近液压缸的管道振动比靠近激波器的管道振动剧烈一些。