针对在强噪声的干扰下,滚动轴承微弱故障特征难以有效地提取的问题,提出一种基于最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)和包络谱相结合的微弱故障特征提取方法。首先,由故障特征频率设置合理的循环频率集,使用CY-CBD对含有强噪声的微弱故障冲击信号进行降噪处理,增强信号中的周期性冲击成分;然后,对降噪信号进行Hilbert包络谱分析来识别故障特征频率。通过仿真和实验,结果证明,该方法能有效地提取被强噪声淹没的微弱故障特征。

针对模板回转液压缸自带缓冲节流阀流量调节分辨率不足的问题,借鉴缸尾常用缓冲结构,进行缸头缓冲结构的理论计算,并增设可调节的单向节流阀和溢流阀。结合液压回路进行原理说明,可为类似缓冲结构的设计提供参考。