基于KPCA-LVQ和内置传感器信息采集的滚珠丝杠故障诊断研究

发布时间：2017-10-21 04:35

  本文关键词：基于KPCA-LVQ和内置传感器信息采集的滚珠丝杠故障诊断研究

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【摘要】：研究了全闭环数控机床伺服进给系统的编码器、光栅尺等内置传感器信息采集并从中获取滚珠丝杠故障状态信息的方法;在分析了滚珠丝杠信号的非线性、非平稳性特征的基础上,提出了基于小波包分解提取滚珠丝杠故障状态信号能量特征值的方法,并用该能量特征值与峰度、频率、方差等时-频特征量组成滚珠丝杠故障诊断的原始特征集,采用KPCA法剔除了对故障诊断贡献率不明显的冗余特征;建立了基于KPCA-LVQ神经网络的滚珠丝杠故障模型;并通过试验,对KPCA-LVQ与KPCA-BP两种神经网络的诊断结果进行了对比分析。证明了文中所研究方法对滚珠丝杠故障诊断的可行性和有效性。
【作者单位】： 青岛理工大学机械工程学院;
【关键词】： 内置传感器信息采集 滚珠丝杠 KPCA-LVQ KPCA-BP 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075220) 山东省高等学校科技计划项目(J13LB11) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20123721110001) 青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
【分类号】：TG659
【正文快照】： 0前言滚珠丝杠作为数控机床进给传动的主要部件,具有传动效率高、定位精度高等优点,在机床行业得到广泛运用,极大地推动了机床行业的数控化发展。但是,由于滚珠丝杠的日常维护措施不当等原因,使其极为容易产生故障,影响设备正常运行,因此对数控机床滚珠丝杠的故障诊断研究具有

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本文编号：1071332