数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术

发布时间：2018-02-21 14:23

  本文关键词： 丝杠 性能 灰色神经网络 遗传算法 量子　出处：《计算机集成制造系统》2015年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为准确评估滚珠丝杠副性能的退化程度,提出基于量子遗传算法和灰色神经网络的滚珠丝杠副性能退化评估方法。以CINCINNATIV5-3000加工中心的滚珠丝杠副为研究对象,设计了丝杠在线监测系统,利用动态聚类数据处理技术对采集的海量数据进行预处理,提取信号的时域、频域及时频域特征,通过主分量分析方法压缩特征数量,构建了丝杠振动信号特征向量,采用量子遗传算法优化灰色神经网络的初始化参数,将特征向量输入到灰色神经网络进行训练,进而得到丝杠性能退化模型。实践运行结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效评估数控机床的丝杠的性能,研究成果具有重要的工业推广价值。
[Abstract]:In order to accurately evaluate the degradation degree of ball screw pair, a new method based on quantum genetic algorithm and grey neural network is proposed to evaluate the performance degradation of ball screw pair. The ball screw pair in CINCINNATIV5-3000 machining center is taken as the research object. The on-line monitoring system of lead screw is designed, which uses dynamic clustering data processing technology to preprocess the massive data collected, extract the time-domain and frequency-domain features of the signal, and compress the number of features by principal component analysis (PCA). The eigenvector of the lead screw vibration signal is constructed, and the initialization parameters of the gray neural network are optimized by quantum genetic algorithm, and the eigenvector is input to the gray neural network for training. The practical results show that the performance degradation model can effectively evaluate the performance of NC machine screw, and the research results have important value of industrial popularization.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275426)~~
【分类号】：TG659

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1522116