基于軸心軌跡的主軸系統(tǒng)狀態(tài)劣化識別與溯源技術(shù)研究.pdf

1、作為加工中心的關(guān)鍵部件，高速主軸的運行狀態(tài)已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點。主軸系統(tǒng)的故障診斷是典型的模式識別問題，需要解決的關(guān)鍵問題是根據(jù)采集到的信號提取故障的特征參量，最終判別出主軸系統(tǒng)的故障類型，這其中的核心問題是敏感特征提取以及模式識別。主軸的軸心軌跡包含大量的與其運轉(zhuǎn)狀況相關(guān)的信息，能夠客觀反映出主軸的工作狀況。對軸心軌跡進(jìn)行特征提取可以為判斷主軸運行狀態(tài)、分析其劣化趨勢提供依據(jù)。
　　對高速主軸進(jìn)行動態(tài)回轉(zhuǎn)精度測試與狀態(tài)劣化分析

2、可以實時了解主軸的工作狀態(tài)，在加工生產(chǎn)中具有重大意義。本文主要研究主軸動態(tài)回轉(zhuǎn)誤差的測試以及主軸運行狀態(tài)的模式識別，最終建立主軸狀態(tài)與零件加工精度的映射關(guān)系。具體有以下工作:
　　針對主軸不同故障狀態(tài)下軸心軌跡的特征以及主軸系統(tǒng)振動信號的特征，構(gòu)造高維特征空間，探究在不同高維特征空間組合下，運用不同的流形學(xué)習(xí)算法來提取其低維流形。結(jié)果表明根據(jù)流形學(xué)習(xí)算法提取的二維流形能夠很好地區(qū)分出主軸以及轉(zhuǎn)子系統(tǒng)等多個測試對象各自不同的故障模式

3、。
　　研究了主軸系統(tǒng)故障敏感特征的提取與模式識別方法。主要包括基于EEMD的信號提純方法，基于二維全息譜與流形學(xué)習(xí)相融合的故障特征提取方法，以及基于流形學(xué)習(xí)與支持向量機的模式識別方法，并通過實驗驗證上述方法的有效性。
　　研究了基于三點法的主軸誤差分離方法。利用實習(xí)中心VDL-600A型立式加工中心主軸系統(tǒng)進(jìn)行實驗研究。測試主軸的回轉(zhuǎn)誤差信號，分離出主軸的回轉(zhuǎn)精度，并利用API回轉(zhuǎn)精度測試儀對同一臺設(shè)備進(jìn)行回轉(zhuǎn)誤差的測試，

4、結(jié)果表明文中所用的基于三點法測試主軸回轉(zhuǎn)精度的方法是有效的。運用兩點法測試主軸回轉(zhuǎn)誤差信號，并利用FFT算法分離出同步誤差運動與非同步誤差運動。
　　基于LABVIEW與Matlab開發(fā)出“主軸狀態(tài)劣化評估與溯源系統(tǒng)”，該系統(tǒng)主要實現(xiàn)主軸振動位移信號的采集，并在此基礎(chǔ)上測試出主軸的回轉(zhuǎn)精度，通過流形學(xué)習(xí)與支持向量機實現(xiàn)主軸狀態(tài)模式識別，最終建立回轉(zhuǎn)精度與劣化狀態(tài)之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)主軸運行狀態(tài)的劣化溯源，對主軸的綜合性能進(jìn)行評估。