本文關(guān)鍵詞：基于KPCA-LVQ和內(nèi)置傳感器信息采集的滾珠絲杠故障診斷研究

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【摘要】：研究了全閉環(huán)數(shù)控機床伺服進給系統(tǒng)的編碼器、光柵尺等內(nèi)置傳感器信息采集并從中獲取滾珠絲杠故障狀態(tài)信息的方法;在分析了滾珠絲杠信號的非線性、非平穩(wěn)性特征的基礎(chǔ)上,提出了基于小波包分解提取滾珠絲杠故障狀態(tài)信號能量特征值的方法,并用該能量特征值與峰度、頻率、方差等時-頻特征量組成滾珠絲杠故障診斷的原始特征集,采用KPCA法剔除了對故障診斷貢獻率不明顯的冗余特征;建立了基于KPCA-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾珠絲杠故障模型;并通過試驗,對KPCA-LVQ與KPCA-BP兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果進行了對比分析。證明了文中所研究方法對滾珠絲杠故障診斷的可行性和有效性。
【作者單位】： 青島理工大學(xué)機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 內(nèi)置傳感器信息采集 滾珠絲杠 KPCA-LVQ KPCA-BP 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51075220) 山東省高等學(xué)�？萍加媱濏椖�(J13LB11) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20123721110001) 青島市科技計劃基礎(chǔ)研究項目(12-1-4-4-(3)-JCH)
【分類號】：TG659
【正文快照】： 0前言滾珠絲杠作為數(shù)控機床進給傳動的主要部件,具有傳動效率高、定位精度高等優(yōu)點,在機床行業(yè)得到廣泛運用,極大地推動了機床行業(yè)的數(shù)控化發(fā)展。但是,由于滾珠絲杠的日常維護措施不當(dāng)?shù)仍?使其極為容易產(chǎn)生故障,影響設(shè)備正常運行,因此對數(shù)控機床滾珠絲杠的故障診斷研究具有

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