本文關(guān)鍵詞：數(shù)控機(jī)床主軸健康狀況評(píng)價(jià)方法研究

  更多相關(guān)文章： 健康評(píng)價(jià) 數(shù)控機(jī)床主軸 小波包分析 特征提取 邏輯回歸

【摘要】：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)證證明了所研究健康評(píng)價(jià)模型的正確性與有效性,該方法同樣可以應(yīng)用于機(jī)床的其他部件健康評(píng)價(jià),也可用于機(jī)床加工狀態(tài)的早期預(yù)警,還可用于其他類似設(shè)備的健康評(píng)價(jià)。
【關(guān)鍵詞】：健康評(píng)價(jià) 數(shù)控機(jī)床主軸 小波包分析 特征提取 邏輯回歸
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG659
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 課題來(lái)源9
• 1.2 研究背景與意義9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述10-16
• 1.4 本文主要的研究工作及總體結(jié)構(gòu)安排16-18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 2 基于主軸電流和主軸振動(dòng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程19-28
• 2.1 小波變換和小波包分析19-21
• 2.2 特征提取方法研究21-26
• 2.3 聯(lián)合特征提取方法26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 基于邏輯回歸算法的健康評(píng)價(jià)28-36
• 3.1 邏輯回歸基本理論28-30
• 3.2 極大似然法求解模型參數(shù)30-32
• 3.3 基于多狀態(tài)下的邏輯回歸模型算法改進(jìn)32-33
• 3.4 主軸的健康評(píng)價(jià)33-35
• 3.6 本章小結(jié)35-36
• 4 健康評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析36-51
• 4.1 健康評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成36-38
• 4.2 機(jī)床多狀態(tài)數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)38-39
• 4.3 健康評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 5 總結(jié)和展望51-53
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 附錄 攻讀碩士期間的成果59

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本文編號(hào)：800232