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期刊信息/Journal information
机床与液压
机床与液压

闵新和

半月刊

1001-3881

jcy@gmeri.com;jybjb@163.net

020-32385312

510700

广州市黄埔区茅岗路828号

机床与液压/Journal Machine Tool & Hydraulics北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志是国内外公开发行，中文核心科技期刊，中国期刊光盘版源刊，《中国学术期刊文摘》源刊，我国科技论文统计分析用刊。主要介绍液压、气动和控制技术，及其在工厂生产制造、机电工程设计、工程机械中的应用情况；同时也介绍设备使用维修和技术改造、开发方面的最新科研生产成果。此外，本刊还经常报道机电行业技术有关领域的专题综述，技术讲座，国内外发展动态及最新信息。内容坚持理论与实际、普及与提高、国内与国外相结合的原则，具有新颖性、先进性和实用性。是科研院所和企事业单位宣传企业形象的理想窗口，读者是遍布全国的科研、工程技术人员，工厂的技术人员，设备管理、维修人员，企业管理干部，经营促销人员，大专院校师生等。
正式出版
收录年代

    考虑多失效形式的电子制动助力器主密封圈多目标优化设计

    刘朱铖冯金芝赵礼辉张东东...
    206-214页
    查看更多>>摘要：针对电子制动助力器制动主缸主密封圈容易发生泄漏、啃噬和磨损等失效问题,进行主密封圈参数的多目标优化设计.通过台架试验分析密封圈主要失效形式,并结合用户制动工况数据进行典型工况下的仿真分析,从而确定优化目标.以主密封圈左下处角度、顶点距离、橡胶硬度和摩擦因数为变量进行正交试验设计,并利用Abaqus软件建立力学模型,得到挤入量、最大接触应力和磨损量的拟合方程.最后以密封性、抵抗啃噬和磨损为优化目标,采用多目标遗传算法,结合用户制动工况数据对密封圈材料参数、摩擦因数以及关键尺寸等进行了优化设计.仿真计算表明:优化设计后主密封圈在保证密封性的前提下,抵抗啃噬和磨损性能得到了一定改善.

    密封圈用户制动工况正交试验多目标优化

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    面向人机交互的机器人关节减速器评估与设计方法综述

    杨璐金守峰宿月文
    215-225页
    查看更多>>摘要：人机交互技术已广泛应用于各领域,但机器人在与人类互动时的性能仍受关节减速器技术的限制.通过梳理国内外学者对机器人关节减速器的研究,特别针对行星齿轮传动、谐波传动、摆线针轮传动以及RV传动技术等常用的机器人关节驱动的主流技术,描述和对比分析其结构特点、传动方式和优缺点,并提出适用于机器人关节减速器适用性和性能分析的框架.针对未来机器人应用场景介绍齿轮轴承传动和Galaxie驱动器两种新型传动技术,展望机器人关节减速器技术发展趋势,为机器人关节减速器的设计和选型提供参考.

    人机交互机器人关节减速器

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    基于残差网络和时频域特征融合的滚动轴承故障诊断方法

    刘飞荆晓远韩光信冯宇健...
    226-232页
    查看更多>>摘要：针对单一时频域方法对振动信号特征提取能力有限的问题,提出一种基于残差网络和时频域融合的滚动轴承故障诊断方法.通过采集轴承振动信号,计算滚动轴承振动信号量纲一和有量纲特征统计指标、能量算子指标共12个时域特征;将时域信号转化成频域信号,提取出4个频域特征指标;使用离散小波变换进一步提取信号特征,得到16个时频域特征.构建残差网络,将原始振动信号输入残差网络提取特征,在全连接层将提取的时域、频域、时频域特征连接得到32个特征,并与残差网络提取的时域特征融合.最后,将融合的特征输入分类网络得到故障诊断结果.根据在某故障诊断重点实验室数据集以及企业真实运行数据集上的实验验证,提出的方法相对于其他经典分类模型拥有更好的性能.

    滚动轴承故障诊断残差网络特征提取

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    基于多领域耦合建模的轴向柱塞泵故障诊断方法

    唐宏宾李志祥董晋阳陈思源...
    233-240页
    查看更多>>摘要：针对轴向柱塞泵传统单一领域建模方法存在的建模困难、仿真精度低以及故障诊断所需故障样本不足的问题,开展基于多领域耦合建模的轴向柱塞泵故障诊断方法.利用Simscape构建轴向柱塞泵多领域耦合模型,并对柱塞泄漏、主轴轴承磨损以及组合故障3种常见的故障进行模拟,再通过故障注入技术和MATLAB快速重启功能获取多种工况、不同故障程度下的压力和流量数据;随后从时域和频域对故障数据进行特征提取,同时利用单因素方差分析对故障特征进行选择;最后利用得到的特征对K邻近、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、支持向量机等5种故障诊断算法进行训练,得到故障诊断准确率最高的算法,其平均诊断准确率为98.5％.该方法提高了轴向柱塞泵多领域耦合建模的精确性,实现了对轴向柱塞泵的有效故障诊断.

    轴向柱塞泵多领域耦合模型故障注入机器学习故障诊断

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