气门推杆是配气机构的组成构件之一,其作用是将凸轮轴的推力经气门挺柱和气门推杆传给摇臂机构。气门推杆在制造中容易出现淬火裂纹、硬度低、圆跳动等问题,会降低其力学性能。细长型的气门推杆在工作时受凸轮轴传递的复顶、压交变力的周期作用,容易发生翘曲畸变甚至断裂,因此气门推杆的产品质量对汽车安全行驶至关重要。目前,气门推杆通常采取人工检测,存在效率低、容易漏检、检测结果无法追溯等不足。针对气门推杆产品质量人工检测存在的问题,本文提出了应用涡流法检测气门推杆裂纹和硬度、应用电感式位移传感器测量气门推杆圆跳动和长度的新方法,设计了一套气门推杆自动化检测系统,可准确检测气门推杆表面裂纹、圆跳动、长度和球头硬度参数,实现了气门推杆合格与不合格产品的自动分选,为企业和用户创造了良好的经济效益。主要成果及创新点如下:首先,根据气门推杆表面裂纹、圆跳动、长度和球头硬度检测要求,设计了一套专用气门推杆自动化检测系统,主要包括机械结构、电气控制、检测仪器及上位机软件。现场从人工检测合格的气门推杆中随机选择100根进行测试,系统识别出5根不合格气门推杆,并经复检确认。测试结果证实了设计的自动化检测系统符合要求。其次,依据麦克斯韦方程组和有限元理论,建立了气门推杆涡流检测信号的有限元模型,仿真研究了球头提离、裂纹参数对涡流检测信号的影响规律,为优化系统参数设定和实验研究提供了理论依据。再者,从灵敏度、缺陷信号特征分布和分类精度三个方面研究了激励频率对裂纹信号的影响规律,结果发现,当使最大缺陷的信号幅值最大时所对应的激励频率检测效果最优,据此提出了基于实验的激励频率优化方法。研究结果为气门推杆自动化检测系统激励频率设置提供理论支撑。最后,提出了基于PCA和KPCA的缺陷信号特征提取算法,构建了基于ANN和SVM的缺陷分类器。实验结果表明,KPCA-SVM分类性能最优。本文研究结果为气门推杆自动化检测提供了理论依据,同时指出下一步的研究方向,具有重要的理论与应用价值。