數(shù)控機(jī)床主軸健康狀況評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、隨著制造業(yè)的迅猛發(fā)展，數(shù)控機(jī)床在制造業(yè)中扮演的角色越來(lái)越重要。其發(fā)生故障的概率也大大增加，發(fā)生故障就意味著損失，所以對(duì)機(jī)床進(jìn)行健康狀況評(píng)價(jià)就變得非常有意義。
　　本文研究了一種基于主軸電流與主軸振動(dòng)信號(hào)特征提取及信號(hào)綜合處理方法，并將該綜合方法應(yīng)用于機(jī)床加工過(guò)程中運(yùn)行健康狀況的評(píng)價(jià)，完成的具體工作如下：
　　首先，利用小波包分解對(duì)機(jī)床主軸電流與主軸振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多層次分解，并且將最底層的信號(hào)的能量值作為基礎(chǔ)特征，利用費(fèi)舍爾判別

2、分析，主成分分析和改進(jìn)K均值算法等數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)基礎(chǔ)特征作進(jìn)一步的提取。
　　其次，采用邏輯回歸的方法對(duì)已提取的特征信息進(jìn)行健康評(píng)價(jià)模型訓(xùn)練，并通過(guò)迭代求平均的方法將邏輯回歸算法進(jìn)行改進(jìn)。最終形成多狀態(tài)的回歸模型。
　　最后，在XHK715加工中心上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，通過(guò)對(duì)不同組態(tài)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明健康模型的有效性，且訓(xùn)練狀態(tài)越多，模型的準(zhǔn)確性越高，健康評(píng)價(jià)的結(jié)果也就越精確。
　　本文通過(guò)理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)