本文關(guān)鍵詞： 絲杠 性能 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 量子　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2015年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為準(zhǔn)確評(píng)估滾珠絲杠副性能的退化程度,提出基于量子遺傳算法和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾珠絲杠副性能退化評(píng)估方法。以CINCINNATIV5-3000加工中心的滾珠絲杠副為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了絲杠在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),利用動(dòng)態(tài)聚類數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)采集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取信號(hào)的時(shí)域、頻域及時(shí)頻域特征,通過主分量分析方法壓縮特征數(shù)量,構(gòu)建了絲杠振動(dòng)信號(hào)特征向量,采用量子遺傳算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù),將特征向量輸入到灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而得到絲杠性能退化模型。實(shí)踐運(yùn)行結(jié)果表明,所建立的絲杠性能退化模型能夠有效評(píng)估數(shù)控機(jī)床的絲杠的性能,研究成果具有重要的工業(yè)推廣價(jià)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.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275426)~~
【分類號(hào)】：TG659

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1522116